随笔分类 - opencv4
opencv入门笔记，没做太多描述。
git地址：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/
摘要：实验原理：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm OPENCV 中主要有两个API CV_EXPORTS_W void HoughLines( InputArray image, OutputArray lines, double rho,
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摘要：轮廓逼近 本节相关API 实验效果： 椭圆拟合 相关API 实验效果： 本节代码地址：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_032/opencv_032.cpp
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摘要：CV中有通过几何距和Hu距的来进行的轮廓匹配. 我感受了下，效果不是很好。 首先了解下，一个轮廓给定后，不管放大缩小Hu距不会改变。 处理思路是： 1、 先将两张图片二值化（注意二值化后，背景要为黑色） 2、 提取两幅图的轮廓，一张图是全图轮廓，另一张只是提取最大的轮廓 3， 将提取轮廓分别计算几何
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摘要：实验效果： 代码地址：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_030/main.cpp include include using namespace std; using na
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摘要：今天闲着无聊，做了一下DFT变换。 原理在《数字图像处理（第3版）》P125 在opencv中处理过程为： 以灰度图像的方式读入一张图片 将灰度图片由 CV_8UC1 变换成 CV_32FC1 ,并且对图片进行填充 构建图片的复数形式 （包括添加I部分全零） 调用DFT进行变换 计算欧拉距离，作为|
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摘要：本节涉及到两个API: 轮廓发现 CV_EXPORTS_W void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point of
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摘要：本节涉及两个API connectedComponentsWithStats() connectedComponents() (略微简单不做介绍) 处理思路： 1.彩色图片 灰度化 2. 灰度图片 二值化 3. BBDT (基于块和决策表的统计) 示范代码：https://github.com/cy
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摘要：二值化的几种方式，很简单。自己有兴趣，就去了解。 示范代码地址：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_024/opencv_024.cpp
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摘要：今天闲着无聊，实现了下《数字图像处理（第三版）》P209页的，自适应中值滤波器。 原理书上都有，我自己实现的代码可能有点复杂。对图片的边缘处理有些粗糙。有兴趣可以自己改进下。 看下实验效果吧！ 左边第一幅图片是原始图片 中间的是对全图 加上了0.25 比例的椒盐噪声，可以看出来，几乎已经看不出来原始
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摘要：原图： 添加高斯噪声： 中值模糊处理： 利用高斯模糊处理： 代码地址：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_020/opencv_020.cpp include include
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摘要：原图： 添加椒盐噪声后： 中值模糊处理后： 高斯模糊后： 本段代码：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_020/opencv_020.cpp
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摘要：原图： 椒盐噪声 添加椒盐噪声图片： 高斯噪声 添加高斯噪声图片： 本段示范代码：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_019/opencv_019.cpp
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摘要：USM锐化原理： 原图： 高斯模糊： laplacian 提取细节： USM锐化： 本段代码地址：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_018/opencv_018.cpp
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摘要：在opencv 有专用拉普拉斯api:Laplacian() 上次原图： 调用CV中的Laplacian()得到图像： 采用拉普拉斯锐化算子 $\begin 0 & -1 &0 \ -1& 5 &-1 \ 0& -1 &0 \end$ 处理后结果： 这张月球表面细节本来已经很明显，而拉普拉斯对噪声敏
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摘要：Robot算子 | | | | | | | 1 | 0 | | 0 | 1 | $Gx$ | | | | | | | 0 | 1 | | 1 |0 | $Gy$ $\left | G \right |=\sqrt{Gx^{2}+Gy^{2}}$ 原图： Robot_x处理后： Robot_y处理后：
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摘要：今天闲着无聊，做了一下用拉普拉斯算子锐化图片。 网上找了一副月球面的图片。 居然这和 某教材上的实例图片一样，这就是人家锐化后的图片。 所以我先对这张图片进行了高斯模糊。 这样细节就是不是很明显了。 现在就用拉普拉斯算子提取细节。我采用的算子有以下两个 (0,1,0,1, 4,1,0,1,0) 和
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摘要：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_012_hist_compare/opencv_012_hist_compare.cpp 3*3 均值模糊 包括两种方式 ： 1. 手撸代
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摘要：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_012_hist_compare/opencv_012_hist_compare.cpp 包含 applyColorMap() LUT()
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摘要：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_012_hist_compare/opencv_012_hist_compare.cpp
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摘要：https://github.com/cyssmile/openCV_learning_notes/blob/master/opencv_test/opencv_008/opencv_008.cpp 包括calcHist() normalize() 相关api, 以及将像素信息用折线图的方式展现
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