随笔分类 - OpenCV实例程序积累
摘要：8.4.1 经典的LPB 8.4.2 圆形LBP
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摘要：8.1 尺度空间 图像特征中尺寸空间的相关理论基础。 8.1.1尺度与旋转不变性 局部不变性：尺度不变性（视觉远近与目标认知分析无关）和旋转不变性（旋转操作与目标认知分析无关） 8.2 特征描述子 特征描述 目标特征分析：关键点检测与关键点提取 8.2.1 SIFT特征 关键点检测和描述算法 优点：
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摘要：Sobel算子是应用广泛的离散微分算子之一，用于图像处理中的边缘检测，计算图像灰度的近似梯度。 基于图像卷积来实现在水平方向和垂直方向检测对应方向上的边缘。 对于源图像与奇数Sobel水平核Gx、垂直核Gy进行卷积可计算水平与垂直变换。 Sobel算子在进行边缘检测时候效率较高，对精度要求不是很高时
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摘要：5.1.1边缘检测：找出图像中亮度（灰度？）变化剧烈的像素点构成的集合。 结构属性 有哪些边缘检测类型：一阶微分为基础（Sobel算子等）、二阶微分为基础（拉普拉斯算子、高斯拉普拉斯算子、Canny算子边缘检测等），混合两者为基础。 5.1.2梯度算子：数字图像—>差分代替微分运算。定义图像的梯度为
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摘要：5.11.1 颜色圆检测 RGB: RGBA（Alpha），A用于描述三原色的透明度！ 单通道： 俗称灰度图，每个像素点只能有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255是白色，中间值是一些不同等级的灰色，可以说灰度是黑与白之间的过渡色！ 多通道： 多通道也就是RGB三原色，每个像素
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摘要：图像平滑也称模糊或滤波。 高频是图像中灰度变化剧烈点，低频是图像中灰度变化不大的点。 4.4.1 盒滤波 4.4.2均值滤波 一个点邻域内像素平均值代替该点灰度。均值滤波实现：blur调用盒滤波器，它们都是典型的线性滤波器。 算法简单，计算速度快，但不能很好地保护图像细节，图像去噪同时破坏了图像的细
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摘要：4.3.1 椒盐噪声 1 /////////////////////////////4.3.1椒盐噪声///////////////////////////// 2 ////////https://blog.csdn.net/qq_35724402/article/details/60347024
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摘要：4.2.1 图像掩码操作 filter2D函数：计算图像卷积 1 ////////https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/60144935 2 #include "stdafx.h" 3 4 #include <iostream> 5 #i
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摘要：4.5.1 导向滤波 导向滤波能实现：双边滤波的边缘平滑；在检测到边缘附近 应用：图像增强、HDR压缩、图像抠图以及图像去雾等 1 #include <iostream> 2 #include "opencv2/core/core.hpp" 3 #include "opencv2/highgui/h
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摘要：1 ////////https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72814206 2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 3 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp
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摘要：Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系： A是一个常数，通常取1，这个指数即为Gamma。 Gamma校正的原理很简单，就一个很简单的表达式，如下图所示： 其中V_in的取值范围是0~1，最重要的参数就是公式中的γ参数！ γ的值决定了输入图像和输
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摘要：3.3.4 距离变换-扫描 1 //////https://blog.csdn.net/gone_huilin/article/details/53223026 2 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 3 #include <opencv2/core/cor
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摘要：1. 基于直方图均衡化的图像增强 直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。 彩色图像的直方图均衡化实现： include <opencv2/highg
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摘要：3.2.1灰度直方图 1 //////3.2.1灰度直方图方法2： 2 ////Source Code:https://blog.csdn.net/gone_huilin/article/details/53222806 3 #include <opencv2\opencv.hpp> 4 int m
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摘要：cv::threshold() cv::adaptiveThreshold() Otsu算法比较： 1、直接阈值化——cv::threshold() 每一种阈值化操作类型效果： 2、Otsu算法 这种阈值化的结果相对来说比较理想，可以避免寻找合适阈值的操作，但是这种方式运算量较大，费时。 3、cv:
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摘要：////Source Code:https://blog.csdn.net/gone_huilin/article/details/53222764 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" int main() { // 图像读取及判断 cv::Mat srcI...
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摘要：1 ////Source Code:https://blog.csdn.net/gone_huilin/article/details/53222752 2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 3 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 4 int main() 5 { 6 // 读取源图...
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摘要：1 ////3.1.4双阈值法二值化操作 2 ////利用OpenCV的threshold函数实现双阈值法二值化操作的源码! 3 ////SourceCode:https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51566817 4 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 5 #include "...
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摘要：OTSU法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想。 所以可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 从L个灰度级遍历t，使得t
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摘要：图像投影特征图的波峰波谷查找的相关原理及利用差分遍历法查找波峰： https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51671975?locationNum=8&fps=1 投影曲线是离散：求差分函数，查找方法：差分遍历向量法来实现波峰波谷的查找，向量二
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