随笔分类 -  opencv

15、频率域滤波基础——傅里叶变换计算及应用基础
摘要：1、理解傅里叶变换 如果是理工科的学生 ，在高等数学和信号处理的课程中应该就已经学习过Fourier变换 ，但是这里还是进行一个简单的基本学习和理解，为时域转频域提供一个基础理论概念。 1、什么是傅里叶级数 周期函数的fourier级数是由正弦函数和余弦函数组成的三角级数。这里首先说结论周期为T的任 阅读全文
posted @ 2019-06-05 08:49 noticeable 阅读(7057) 评论(0) 推荐(2)
14、OpenCV实现图像的空间滤波——图像锐化及边缘检测
摘要：1、图像锐化理论基础 1、锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来，主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来，平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的，而锐化则是通过其逆运算导数（梯度）或者说有限差分来实现的。 2、图像的一阶微 阅读全文
posted @ 2019-05-22 19:31 noticeable 阅读(11732) 评论(0) 推荐(2)
13、OpenCV实现图像的空间滤波——图像平滑
摘要：1、空间滤波基础概念 1、空间滤波基础 空间滤波一词中滤波取自数字信号处理，指接受或拒绝一定的频率成分，但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的，故而也称为滤波。空间滤波主要直接基于领域（空间域）对图像中的像素执行计算，用滤波器（也成为空间掩膜、核、模板和窗口）直接作用于图 阅读全文
posted @ 2019-05-20 20:58 noticeable 阅读(1971) 评论(0) 推荐(1)
11、OpenCV实现图像的灰度变换
摘要：1、灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作，主要以对比度和阈值处理为目的。其变换形式如下： s=T(r) 其中，T是灰度变换函数；r是变换前的灰度；s是变换后的像素。图像灰度变换的有以下作用： 改善图像的质量，使图像能够显示更多的细节，提高图像的对比度（对比度拉伸） 有选择的突出图像 阅读全文
posted @ 2019-02-28 13:39 noticeable 阅读(17756) 评论(0) 推荐(1)
10、图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换
摘要：1.几何变换的基本概念 图像几何变换又称为图像空间变换，它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。我们学习几何变换就是确定这种空间映射关系，以及映射过程中的变化参数。图像的几何变换改变了像素的空间位置，建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系，通过这种映射关系能够实现下面两种计 阅读全文
posted @ 2019-02-22 15:44 noticeable 阅读(23603) 评论(0) 推荐(1)
9、图像处理基础运算
摘要：1、图像的代数运算与应用 0、常用的常数矩阵及类型说明 为了后续说明图像与常数运算，这里先讲解下常用的基础矩阵。首先看一个示例，其说明了如何构建三个指定大小的常用矩阵，全0阵，全1阵和对角阵。 这里需要说明的使，Size里可以为src.cols和src.rows来标定图像。其中CV_8UC1指8位无 阅读全文
posted @ 2019-02-21 14:08 noticeable 阅读(1620) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV与QT联合开发示例
摘要：1、OpenCV及QT开发环境搭建 windows基于vs2017的opencv安装 windows下安装QT并与visual studio 2017搭建开发环境 2、工程创建 1、导入Qt项目 选择：QT VS Tools->Open Qt Project File(.pro)… 2、新建Qt项目 阅读全文
posted @ 2018-09-15 20:05 noticeable 阅读(1673) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV基础知识介绍
摘要：1、图像与矩阵 一般来说，图像是一个标准的矩形，有着宽度（width）和高度（height）。而矩阵有着行（row）和列（column），矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟，于是很自然的就把图像作为一个矩阵，把对图像的操作转换成对矩阵的操作，实际上所有的图像处理工具都是这么做的。计算机视 阅读全文
posted @ 2018-09-13 12:09 noticeable 阅读(2049) 评论(0) 推荐(0)
IMAGE WATCH工具安装与学习
摘要：1、下载安装 从下载地址搜索IMAGE WATCH，即可下载自己所需要的IMAGE WATCH工具。 安装ImageWatch，双击ImageWatch.vsix进行安装即可； 2、使用示例 这里首先编写程序如下: 程序编写完成后，需要在其后填夹命令参数，对argv赋值，操作如下 右键单击项目 - 阅读全文
posted @ 2018-09-09 11:09 noticeable 阅读(1367) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV从2到3的过渡
摘要：与版本2.4相比，OpenCV 3.0引入了许多新算法和功能。有些模块已被重写，有些已经重组。尽管2.4中的大多数算法仍然存在，但接口可能不同。本节描述了一般性的最显着变化，过渡操作的所有细节和示例都在本文档的下一部分中。 1、贡献存储库 https://github.com/opencv/open 阅读全文
posted @ 2018-09-09 10:49 noticeable 阅读(592) 评论(0) 推荐(0)
为opencv添加contrib库
摘要：自从进入3.X时代以后，OpenCV将代码库分成了两部分，分别是稳定的核心功能库和试验性质的contrib库，之前已经讲过opencv的核心库的安装，现在讲解一下其附带的依赖库的安装。 一、Cmake配置与生成 下载地址：https://cmake.org/download/ 获取最新版本：Wind 阅读全文
posted @ 2018-09-06 15:38 noticeable 阅读(2896) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV库框架结构
摘要：在上文已经学习过了opencv的编码规则，为了能够方便灵活的运用OPECV库，我们需要对其框架结构进行学习了解，以方便我们进行实际工程调用调用。 1、Opnecv库到底提供了什么？ 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件，很明显，Opencv解压后，提供给 阅读全文
posted @ 2018-09-05 20:57 noticeable 阅读(1582) 评论(0) 推荐(0)
opencv源码编写规则
摘要：OPENCV作为一种开源的计算机视觉库，我们有必要去了解这个库的一些编码格式及文件结构。 1、文档命名规则 必须将所有功能放入一个或多个.cpp和.hpp文件到OpenCV的相应模块中，或者如果贡献的功能是相当大的代码，或者如果它不适合任何现有代码，则应创建新模块模块。 所有文件名都以小写字母书写， 阅读全文
posted @ 2018-09-05 14:15 noticeable 阅读(633) 评论(0) 推荐(0)
图像处理及opencv汇总
摘要：OPENCV——C++ 1、windows基于vs2017的opencv安装 2、为opencv添加contrib库 3、opencv源码编写规则 4、OpenCV库框架结构 5、OpenCV从2到3的过渡 6、IMAGE WATCH工具安装与学习 7、OpenCV与QT联合开发示例 8、OpenC 阅读全文
posted @ 2018-09-05 12:50 noticeable 阅读(520) 评论(0) 推荐(0)
windows基于vs2017的opencv安装
摘要：1、opencv下载与安装 1.下载地址：官网下载地址https://opencv.org/releases.html opencv为开源软件，可直接在官网下载最新版本。 2.软件安装：opencv其实并不需要安装，从官网下载的文件就是一个自解压的文件，所以从其它地方拷贝的解压好的文件夹也是可以用的 阅读全文
posted @ 2018-08-26 19:21 noticeable 阅读(1393) 评论(0) 推荐(0)
一些算子及不同类型的卷积
摘要：1、什么是算子及不同算子的介绍 算子是一个函数空间到函数空间上的映射O：X→X。广义上的算子可以推广到任何空间，如内积空间等。 在图像处理中，通常会使用一些不同的算子来对图像进行处理。下面介绍一下图像处理中常用的一些算子。 1.相关算子（Correlation Operator) 相关算子的表达方法 阅读全文
posted @ 2018-06-21 11:00 noticeable 阅读(10929) 评论(0) 推荐(1)
卷积在图像处理中的应用（转自https://medium.com/@irhumshafkat/intuitively-understanding-convolutions-for-deep-learning-1f6f42faee1）
摘要：直观理解深度学习的卷积 探索使他们工作的强大视觉层次 近年来强大且多功能的深度学习框架的出现使得可以将卷积层应用到深度学习模型中，这是一项非常简单的任务，通常可以在一行代码中实现。 然而，理解卷积，特别是第一次理解卷积常常会让人感到有些不安，诸如内核，滤波器，通道等都是相互堆叠在一起的。然而，卷积作 阅读全文
posted @ 2018-06-19 10:09 noticeable 阅读(1416) 评论(0) 推荐(0)
卷积在深度学习中的作用（转自http://timdettmers.com/2015/03/26/convolution-deep-learning/）
摘要：卷积可能是现在深入学习中最重要的概念。卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿。但是，卷积如此强大呢？它是如何工作的？在这篇博客文章中，我将解释卷积并将其与其他概念联系起来，以帮助您彻底理解卷积。 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章，但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆， 阅读全文
posted @ 2018-06-18 11:45 noticeable 阅读(2282) 评论(0) 推荐(0)