随笔分类 - c++
摘要:如果你的照片看上去灰蒙蒙的,缺少生机,那么hsv拉伸也许可以帮你的忙。hsv拉伸是一种可以提高图像鲜艳程度的图像增强方法,它能够让图像的颜色更加鲜活、艳丽,而且它的处理结果看上去很自然,比如源图中较暗的红色会变的鲜红,而不会像拉伸对比度那样把图像弄的难看失真,暗红色变的发紫发黑。来个例子: 其基本原理如下:1、 将源图像的(rgb)颜色空间映射到(hsv ),什么是HSV?2、 对图像的s和v通道进行一次min-max normalize,h通道不变所谓min-max normalize是指: dst(x,y) = [src(x,y) – min(src(x,y)) ] / [ (max(sr
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摘要:實在出乎我的意料!OpenCV竟然連這么簡單的功能都沒有封裝!還要讓本大爺自己動手寫!強烈要求OpenCV下一個版本添加本功能! 函數功能和這個網頁一樣,只不過這個作者寫的太糟了,我把它變得簡潔了一點 ^_^
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摘要:每次下载opencv的新版本时,都需要重新写头文件,更改链接库配置,很麻烦有木有?下面这个头文件是我在别人的代码中淘出来的,很不错,与大家分享~(具体作者忘记了,不好意思啊) 作者很巧妙地利用Opencv的版本信息定义了一个宏,无论你的Opencv是243还是246都能够完美支持,以后再不用担心更新版本带来的问题了,另:对于比较老的Opencv版本可能有个别lib的名称不对,修改一下就可以了stdafx.h#pragma once#include "targetver.h"#include #include #include #include #include #defin
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摘要:Image Watch(下载)是OpenCV的一款最新工具,它能够即时显示出矩阵的内容,即memory中Mat的信息,方便程序的调试,非常好用。不过目前该插件只支持VS2012,而且不能保存调试信息。本人对这个插件测试了一下,感觉不错,话不多说了,直接上图: 上图中,src_3u是一幅3通道uchar类型的源图像,src_1u是其灰度化后的结果,blur_3u是源图像模糊后的结果,从右侧Image Watch的临时调试窗口可以清晰的看到这3张图片,选中某一张图片还可以放大查看细节。img_1ss, img_1d, img_1s, img_1f是四张单通道图片,它们的类型分别是short ...
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摘要:在用opencv编程时,经常需要可视化地查看某个矩阵在运算过程中的状态如何,而opencv中的imshow函数只能以灰度显示单通道uchar或float类型的图像,其可视化效果不尽人意,为此,我写了一个矩阵可视化工具包,其中包含了一个类似于matlab中的imagesc的函数,能够以不同的颜色显示矩阵中不同大小的值,这个函数在查看矩阵时非常方便,这里贡大家参考。VisualizationTool.hView Code //http://www.cnblogs.com/easymind223#pragma once#ifndef _VISUALIZATION_TOOL_H_#define _VI
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摘要:在我以前的这篇文章中,曾经介绍过Mandelbrot集,并给出了c++的实现方法。当时的我编程水平有限,用了很多笨办法,最终的效果图也不是很美观。主要问题有两个:第一,我以前的着色方法是把每个坐标点的模值映射到一个RGB值,然后画出来。这样做带来了一个很大的问题,那就是分形图案的发散速度是非常快的,
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摘要:这个项目大概是在2年前了,因为要用嵌入式编程,所以无法用opencv的库函数,一切算法纯靠手写(是不是很坑爹?),其中一部分程序需要计算Haar特征,于是就有了下面的故事: 在模式识别领域,Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了,它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似,图像的局部矩形内
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摘要:聚类分析是一种静态数据分析方法,常被用于机器学习,模式识别,数据挖掘等领域。通常认为,聚类是一种无监督式的机器学习方法,它的过程是这样的:在未知样本类别的情况下,通过计算样本彼此间的距离(欧式距离,马式距离,汉明距离,余弦距离等)来估计样本所属类别。从结构性来划分,聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法,前者的算法是先把所有样本视为一类,然后不断从这个大类中分离出小类,直到不能再分为止;后者则相反,首先所有样本自成一类,然后不断两两合并,直到最终形成几个大类。 常用的聚类方法主要有以下四种: //照搬的wiki,比较懒...Connectivity based clustering ...
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摘要:前言(可以直接略过): 最近paper写完了,空闲时间比较多,于是开始画分形几何来玩。在我的上一篇文章中,Julia集和Mandelbrot集已经画过了,这回我想画一点更有意思的东西,想来想去,最终我决定画一个三维的分形图案,于是到M67的网站去抠了一张图,打算自己把它画出来。最初困扰我的是用什么工具来画它,分形图案都有大量的递归,计算量极大,像matlab和mathematica这样的工具封装太厉害,肯定是不行,速度比较快的也就只有openGL了。为了画这个图形,我花了两天时间来学openGL,总算能把它的粗略样子画出来了,小有成就~~正文: 左图是实物的照片。它的生成法则是这样的:...
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摘要:Julia集是一个在复平面上形成分形的点的集合,它最早由法国数学家Gaston Julia发现。 Julia集合可以由下式进行反复迭代得到:f(z) = z2+ c,其中z是复平面某一点,c是一个复常数。把这个公式反复迭代,最终会得到一个复数C,然后根据C的模的大小,把这个点映射成不同的颜色,漂亮的Julia集分形就出来了。可以参阅M67的这篇文章,其中有详细的介绍。 下面的几幅图是我用c++和opencv画出来的,一张500*500的图片,迭代15次,在我的i5电脑上跑约不到10秒,速度稍慢。图中不同的C值对应着不同的Julia集,配色比较烂,大家凑合着看。c = 0.73ic = ...
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摘要:ps里面的魔棒工具非常好用,是图像处理中非常常用的一个工具,它现在已经是我的c++工具箱中很重要的一员了,我会在以后的时间里把我的工具箱逐渐介绍给大家。 魔棒工具的核心算法是RegionGrow区域成长法,它的概念很简单,首先在要处理的图片上选取一个种子点,然后以此点为起点,向四周辐射形成一个区域。最初成长区域只有种子点这一个点,然后不断把周围的点归并入该成长区域,条件是该点的值与成长区域边界点的值之差小于阈值。当成长区域不能再继续扩大时,算法停止。算法说明: 区域成长法的思想很好理解,代码实现对于初学者有一定难度。对于满足条件的像素点,函数会把它们一个个的压入队列的尾部,然后从队列的...
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摘要:哈哈,看看这个像不像我?今天下午写了一个制作拼图照片的程序,素材是1000多张的魔兽图标。源程序下载。
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摘要:常用Photoshop的玩家都知道Unsharp Mask(USM)锐化,它是一种增强图像边缘的锐化算法,原理在此处,如果你想使用这个算法,强烈推荐看一下。本文进行一下简单的介绍,USM锐化一共分为三步,第一步生成原始图片src的模糊图片和高对比度图片,记为blur和contrast.第二,把src和blur作差,得到一张差分图片,记为diff,它就是下图的UnsharpMask。然后把src和contras按一定的比例相加,这个比例由diff控制,最终得到锐化图片。USM有一个缺点,锐化后最大和最小的像素值会超过原始图片,如下图红色虚线和白色实线所示。代码如下:void MyTreasu..
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摘要:拈游戏的真正名字应该叫做NimGame,通常的Nim游戏的定义是这样的:有若干堆石子,每堆石子的数量都是有限的,合法的移动是“选择一堆石子并拿走若干颗(不能不拿)”,如果轮到某个人时所有的石子堆都已经被拿空了,则判负(因为他此刻没有任何合法的移动)。 《编程之美》有一个问题专门介绍这个游戏,为了实现
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摘要:一句话一幅图理解meanshift算法: 对于集合中的每一个元素,对它执行下面的操作:把该元素移动到它邻域中所有元素的特征值的均值的位置,不断重复直到收敛。 准确的说,不是真正移动元素,而是把该元素与它的收敛位置的元素标记为同一类。对于图像来说,所有元素程矩阵排列,特征值便是像素的灰度值。 Mean
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