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摘要： 概述 霍夫变换(Hough Transform)是一种强大的计算机视觉技术，用于检测图像中的特定几何形状（如直线、圆形、椭圆等）。它通过将图像空间中的点映射到参数空间，将形状检测问题转换为参数空间中的峰值检测问题。对于直线检测，霍夫变换将图像中的每个边缘点映射到参数空间(ρ,θ)中的一条曲线，其中ρ 阅读全文

摘要： 概述 HOG行人检测是一种基于方向梯度直方图特征的计算机视觉目标检测技术，它通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来描述目标的外观形状特征。该算法首先将图像分割为小的连通区域（细胞单元），计算每个单元内像素的梯度方向并生成直方图，然后将相邻的细胞单元组合成块并对块内的直方图进行归一化处理，最终形成能够 阅读全文

摘要： 前言 OpenCVSharp关于人脸检测提供了两个例子，一个是使用级联分类器另一个是使用DNN模型。 使用级联分类器 级联分类器（Cascade Classifier）是计算机视觉中一种高效的目标检测方法，特别广泛应用于人脸检测。 在这个例子中使用到了Haar级联分类器与Lbp级联分类器。 首先需要 阅读全文

摘要： 前言 前面已经介绍过了OpenCVSharp中封装的几个特征检测算法，其实里面还有很多特征检测算法，不再一篇一篇地介绍了，其它的都放在这一篇，简单过一下，有点印象即可。 FAST特征检测 FAST（Features from Accelerated Segment Test）是一种高效的特征点检测算 阅读全文

摘要： 前言 今天来学习一下OpenCVSharp中最佳匹配矩形检测的例子。其过程可以分为ORB特征检测、特征匹配、最佳匹配筛选、单应性计算与矩形绘制。 效果： 实践 ORB特征检测 进行ORB特征检测： using var img1 = new Mat(FirstImagePath, ImreadMode 阅读全文

摘要： 连通性检测 连通性检测是计算机视觉中的一种基础图像处理技术，用于识别和标记二值图像中相互连接的像素区域。简单来说，它能够找出图像中所有独立的"连通区域"（即像素之间相互连接形成的区域）。 应用场景 更多的是其它图像处理的一个前置步骤，可能有时候可以用来统计物体数量，但是使用场景很有限。 效果 实践 阅读全文

摘要： CLAHE介绍 CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）对比度受限自适应直方图均衡化我们可以分三部分来理解。 第一个部分HE (Histogram Equalization) - 直方图均衡化 图像的直方图显示了每个像素亮度值的分 阅读全文

摘要： 前言 今天这个例子用来学习一下在OpenCVSharp中如何使用caffemodel。 首先需要了解一下Caffe是什么？ Caffe是一个快速的开源深度学习框架。 GitHub地址：https://github.com/BVLC/caffe Caffe 是一个以表达性、速度和模块化为核心设计的深度 阅读全文

摘要： 概述 BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）是一种快速、高效的特征检测和描述算法，由Stefan Leutenegger等人于2011年提出。它属于二进制特征描述符家族，与SIFT、SURF等浮点型特征描述符相比，具有计算速度快、内存占用小 阅读全文

摘要： 概述 局部二值化（Local Binarization）是一种图像处理技术，用于将灰度图像转换为二值图像（黑白图像）。与全局二值化不同，局部二值化不是对整个图像使用单一阈值，而是根据图像中每个像素周围的局部区域特征来动态确定阈值。 局部二值化的基本思想是：对于图像中的每个像素，计算其邻域窗口内的统计 阅读全文