随笔分类 - 图像处理
摘要：网址：https://blog.csdn.net/tbl1234567/article/details/52626685/
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摘要：随机抽样一致性（RANSAC）算法能够有效的剔除特征匹配中的错误匹配点。 实际上，RANSAC能够有效拟合存在噪声模型下的拟合函数。实际上，RANSAC算法的核心在于将点划分为“内点”和“外点”。在一组包含“外点”的数据集中，采用不断迭代的方法，寻找最优参数模型，不符合最优模型的点，被定义为“外点”
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摘要：推荐博客： https://www.cnblogs.com/dverdon/p/5609124.html
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摘要：张正友标定法是用来标定相机的内参，外参和畸变参数的算法。 推荐网址： https://www.cnblogs.com/excellentlhw/p/10664460.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/94244568
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摘要：双边滤波算法 1、原理 高斯滤波是以距离为权重，设计滤波模板作为滤波系数，只考虑了像素间的空间位置上的关系，因此滤波的结果会丢失边缘的信息。 高斯滤波的缺陷如下图所示：平坦区域正常滤波，图像细节没有变化，而在突变的边缘上，因为只使用了距离来确定滤波权重，导致边缘被模糊 在高斯基础上，进一步优化，叠加
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摘要：对于图像中的线检测问题，诸如直线检测或者椭圆检测，有一种十分经典的方法是霍夫变换。 霍夫变换的基本思想史：点——线的对偶关系，即原空间的像素对应霍夫空间的线。如果原图中存在直线（即很多像素在一条直线上，那么在霍夫空间中，原空间直线映射到霍夫空间中的点）。因此，检测原空间的直线，变成了检测霍夫空间中的
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摘要：图像中的大部分运算都是通过卷积运算完成的 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值 卷积核：卷积时使用到的权，用一个矩阵表示，该矩阵与使用的图像区域大小相同，其行、列都是奇数，是一个权矩阵（之所以是奇数
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摘要：图像的边缘定义为图像的像素灰度有阶跃变化或者屋顶变化的情况。如下图所示： 理想情况下，图像的边缘，在灰度图上呈现阶跃图形的性质（如图a(1)和b(1)）。但是实际的图像边缘往往是斜坡形（图a(2)和b(2)）。显然图a表示的边缘是从某个灰度过度到另外一个灰度，而图b所示为线条。 我们往往需要关注的是
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摘要：当我们用OpenCV相机标定函数去标定相机时，我们能得到一个相机的内部参数，简称“内参”。内参是一个3×3 的矩阵， 其中cx和cy很容易理解，它们表示相机光轴在图像坐标系中的偏移量，以像素为单位。但对于焦距fx和fy 就不是很直观了。为什么一个相机会出现两个焦距呢？在我们习惯使用的相机针孔模型中，
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摘要：关于仿射变换和射影变换，本质上只是一种矩阵的变换而已，请看下面这位博主的文章: https://blog.csdn.net/kinbosong/article/details/64923831 总结： 仿射变换保持二维图形的“平直性”和“平行性”，但是角度会改变。 “平直性”：变换后直线还是直线、圆
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摘要：推荐博客： https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/79680364 总结：齐次坐标的引入，是为了将矩阵（向量）的一般变换（平移，旋转，缩放等）统一起来，能够表达为矩阵变换
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摘要：距离计算方法总结 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1
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摘要：图像处理中导数和模板的求法 图像处理中使用的导数 copyright 版权所有，严禁抄袭，转载需获得本人授权,邮箱：zhaogoodwell@gmail 前言 工欲善其事必先利其器，在图像处理中最常用的数学基础有导数、卷积。今天我们主要讨论下数字图像处理中的导数，从从连续函数的导数概念出发，再到离散
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