摘要：
直线检测相关 Opencv学习笔记 霍夫变换直线检测及原理理解 OpenCV-Python教程（9、使用霍夫变换检测直线） 变换图示 霍夫直线检测的两种方法 一：HoughLines霍夫变换 相关知识补充 （一）HoughLines方法 二：HoughLinesP概率霍夫变换（是加强版）使用简单，效 阅读全文
posted @ 2018-07-06 22:48
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一：Canny算法介绍 推文：Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一) 补充： 非最大信号抑制 高低阈值输出二值图像 二：Canny边缘提取实现 使用Canny计算梯度 相关知识补充 （一）Canny方法 （1）需要我们求出梯度 （2）直接调用Canny算法在单通道灰度图像中查找边缘， 阅读全文
posted @ 2018-07-06 18:19
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图像梯度 推文：【OpenCV入门教程之十二】OpenCV边缘检测：Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑 一：sobel算子 补充：在sobel算子的基础上还有一种Scharr算子，可以获取更强的边缘检测（噪声比较敏感，需要降噪） 相关知识补充： （一）Sobe 阅读全文
posted @ 2018-07-06 17:24
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图像金字塔原理 （一）图像缩小（先高斯模糊，再降采样，需要一次次重复，不能一次到底） （二）图像扩大（先扩大，再卷积或者使用拉普拉斯金字塔） 图像金字塔介绍 金字塔类型：高斯和拉普拉斯 采样类型：上采样和下采样 一：使用高斯金字塔实现下采样pyrDown 二：使用拉普拉斯金字塔 尝试直接输出expa 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:57
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超大图像的二值化方法 一：分块处理超大图像的二值化问题 （一）全局阈值处理 （二）局部阈值（更好） 二：空白区域过滤 相关知识补充 （一）numpy中相关方法介绍 numpy.std() 计算矩阵标准差 numpy mean()用法返回数组元素的平均值 （二）空白图像的过滤（当我们确认该区域为空白图 阅读全文
posted @ 2018-07-06 13:32
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一：什么是二值图像 二：图像二值化 （一）先获取阈值 （二）根据阈值去二值化图像 （三）OpenCV中的二值化方法 （四）补充阈值类型 原灰度图像的像素值 1.THRESH_BINARY:过门限的值为最大值，其他值为0 2.THRESH_BINARY_INV:过门限的值为0，其他值为最大值 3.TH 阅读全文
posted @ 2018-07-06 11:44
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作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性 代码实现： 补充： 1.几种常见的模板匹配算法 2.result = cv.matchTemplate(target,tpl,md) 3.min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv 阅读全文
posted @ 2018-07-06 09:50
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