随笔分类 - 图像处理
摘要：学习图像处理时，为了快速验证处理效果，经常需要手动选取ROI区域。其中，多边形区域是最具普适性的，而有时候我们可能还有一次性提取多个区域的需求。本文实现了该过程，先上效果图。 鼠标交互 鼠标交互使用OpenCV函数setMouseCallback： void cv::setMouseCallback
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摘要：文章概要 非常感谢☆Ronny丶博主在其博文《图像分析：二值图像连通域标记》中对二值图像连通域的介绍和算法阐述，让我这个毫无数据结构算法底子的小白能够理解和复现代码。本文的目的是基于我自己的理解，对该博文中Two-Pass算法的一些优化和补充，同时也希望帮助更多像我一样的人较快地掌握连通域标记。 连
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摘要：这两天新型肺炎病例是指数上升啊！呆在家里没事干，正好想起之前FPGA大赛上有个老哥做了一个图像旋转作品，还在群里发了技术报告。无聊之下就打算学习一下，然后就顺便把平移、旋转、缩放这些几何变换都看了，最后决定把这三个综合起来写个“旋转傻乌龟”的动画。先是用OpenCV内置函数实现了下，感觉不过瘾，又自
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摘要：这两天看opencv-python的HSV色彩空间，在写程序时发现用HSV来提取图像区域是件令人恶心的麻烦事。拿阈值分割做个对比，阈值最多也就一两个参数需要调整；但是HSV需要对三个通道调整上下限，也就是起码有6个参数。于是乎，就一时兴起决定做个小程序，把参数都做成滑动块，这样自然方便许多。一开始，
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摘要：本文参考博客：https://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/26/3045672.html 原生的中值滤波是基于排序算法的，这样的算法复杂度基本在O(r2)左右，当滤波半径较大时，排序算法就显得很慢。对此有多种改进算法，这里介绍经典 的Huang
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摘要：Canny算法是边缘检测的一个经典算法，比单纯用一些微分算子来检测的效果要好很多，其优势有以下几点： 边缘误检与漏检率低。 边缘定位准确，且边界较细。 自带一定的滤噪功能，或者说，对噪声的敏感度要比单纯算子低。 具有多个可调整参数，可影响算法的时间与时效。 但是Canny相比单纯算子来说计算量偏大，
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摘要：高斯滤波器是根据高斯函数来选择权值的线性平滑滤波器，对随机分布和服从正态分布的噪声有很好地滤除效果。本文从opencv内置的高斯滤波函数入手，深入介绍高斯滤波器的原理与实现。 一、高斯分布函数与高斯卷积核 高斯分布函数指的就是概率论中的正态分布的概率密度函数，均值μ=0时的一维形式和二维形式如下。
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摘要：对于某些运动元素的提取，我们仍然可以依据静态图像提取的方法，比如R-G分量差提取等，前提是目标有某些独有的特征。考虑一幅运动图像—— 目标是运动的，背景是禁止的，目标以红色为主，背景含有局部静止的红色。像这种情况单从静态方法分析就很难了。 对于类似上述的图像，最简单的提取方法是帧间差分与背景差分。这
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摘要：现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像。对其主要通过HSI转换、分量色差等技术来提出目标。 RGB分量灰度化： RGB可以分为R、G、B三分量。当R=G=B即为灰度图像，很多时候为了方便，会直接利用某个分量来进行灰度化，如下图所示： 上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白；同样地G分量草地较淡，
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摘要：对于简单的灰度图像，如果目标与背景的灰度存在一定的差异，那么可以用阈值来提取目标。关键是确定阈值，常用方法有： 模态法、P参数法、可变阈值法、大津法和迭代逼近法等。 模态法： 取直方图的波谷作为阈值。适用于目标与背景灰度差异较大，目标与背景的直方图各有一个波峰的灰度图像。 如果直方图凹凸较激烈，寻找
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摘要：算法步骤 1、生成灰度直方图，并进行归一化，得到比例直方图。 2、根据比例直方图计算整幅图像的平均灰度$\mu_0$。 3、从灰度0迭代到灰度255，每次迭代计算背景（这里将小于当前迭代灰度的部分视为背景）占整幅图像的比例$\omega_1$；计算背景的平均灰度$\mu_1$；计算前景和背景的类间方
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