摘要:今天想把这一段时间做的一些工作做个总结,望能帮到大家,尊重原创作品,转摘请注明原创地址:http://www.cnblogs.com/ggYYa/p/7902900.html,在此感谢!
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摘要:opencv中图像的格式Mat 有图像的定义,图像深度、类型格式等,其中Mat的参数depth为深度,深度反应出图像颜色像素值; 关于数据的储存:(转) Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对
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摘要:转摘请注明:https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 有时候我们需要不一样颜色的证件照,下面就用OpenCV来实现证件照的蓝底、红底等换颜色; 代码如下: 效果图:
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摘要:1.阈值常采用OTSU方法,其主要思想是利用图像的灰度直方图,以目标和背景的方差最大来动态的确定图像分割的阈值。 2.matlab里处理单个区域的有regionprops函数,opencv里可以用findContours实现针对单个区域处理,见代码如下:
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摘要:opencv中有矩形的Rect函数、圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状;方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制; 方法1:点乘 对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行
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摘要:我们知道,OpenCV2的矩阵形式是Mat,那么Mat矩阵的初始化怎么自定义呢 ?由于比较简单,文字部分我就不多加说明了,见代码,有下面几种: 结果如下:
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摘要:我们在检测图像的边缘图时,有时需要检测出直线目标,hough变换检测出直线后怎么能更进一步的缩小区域呢?其中,可以根据距离来再做一判断,就涉及到了点与直线的距离问题。 点到直线距离代码如下:
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摘要:图像识别中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果精度,那么除了能在算法上的优化外,预处理技术在整个项目中占有很重要的因素,然而人们往往忽略这一点。 图像预处理,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理。 图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有
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摘要:图像技术都是想通的,要举一反三,从中思考出核心,使其变幻莫测。一个合格的图像编辑器所要有的技术框架:
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摘要:图像的零碎基本知识点记录如下,一贯的习惯还是喜欢手写体,记录一些小知识点,今天就来贴图的形式与大家分享。 1.图像灰度化公式及增强,灰度化时可以用cvtColor函数,如若用公式方法,则一般标准为RGB各分量占比为0.3,,059 ,0.11。 2. 各颜色空间的性质及用途:
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摘要:1 // 霍夫线变换 hough 2 vector lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合 3 HoughLines(dstImage,lines,1,CV_PI/180,150); 4 //依次在图中绘制出每条线段 5 for (size_t i = 0;i < lines.size();i++) 6 { 7 ...
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摘要:在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄、发蓝、发红的照片更加趋于自然光下的图像。(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: 结果如下:
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摘要:2. 利用OpenCV类批量处理文件夹及文件图像并重命名 代码:
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摘要:1 //--------------------------------------【程序说明】------------------------------------------- 2 // 在图像处理中总会遇到二值图像,故对二值图像中区域处理在所难免; 3 // 提取自己想要的区域部分对其处理; 4 // 此函数简单实现高亮度区域处理; 5 //-------------...
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摘要:1 //俗话说:好记性不如烂笔头 2 //用到opencv 中的函数时往往会一时记不起这个函数的具体参数怎么设置,故在此将常用函数做一汇总; 3 4 Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg");//读入图像函数 5 6 imshow("原图",srcImage);//显示图像函...
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摘要:// asw.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg"); ...
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摘要:转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。 轮廓是构成任何一个形
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