随笔分类 -  OpenCV

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图像的全局特征--用于目标检测
摘要：CNN广泛应用于目标检测的各个场景，残差网络在目标检测方面取得了领先结果。对于传统应用，使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用。常用的级联方法有haar特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 + SVM分类器级联检测。 ... 阅读全文
posted @ 2017-03-09 18:07 wishchin 阅读(636) 评论(0) 推荐(0)
图像局部显著性—点特征（GLOH）
摘要：基于古老的Marr视觉理论，视觉识别和场景重建的基础即第一阶段为局部显著性探测。探测到的主要特征为直觉上可刺激底层视觉的局部显著性——特征点、特征线、特征块。 相关介绍：局部特征显著性—点特征（SIFT为例） 五、GLOH特征（梯度位置方向直... 阅读全文
posted @ 2017-03-09 17:24 wishchin 阅读(1709) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV：OpenCV图像旋转的代码
摘要：OpenCV图像旋转的代码cv::transpose( bfM, bfM )前提：使用两个矩阵Mat型进行下标操作是不行的，耗费的时间太长了。直接使用两个指针对拷贝才是王道。不知道和OpenCV比较效果如何。贴出下面的代码： C++ //图像旋转 ... 阅读全文
posted @ 2017-02-27 13:45 wishchin 阅读(367) 评论(0) 推荐(0)
图方法：二分无向图的联通子图查找
摘要：连通域查找使用并行方法，需要对图片接触行列进行标签合并，连通域标签合并过程可以形式化为一个二分图。 二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的... 阅读全文
posted @ 2016-11-29 16:49 wishchin 阅读(996) 评论(0) 推荐(0)
Photoshop显示RGB值问题
摘要：Bmp与JPEG格式的不同之处在哪里？ 使用OpenCV读写图像，然后由Photoshop显示时候结果并不相同，使用jpg格式的图像灰度值明显大于bmp格式，但jpg格式的显示信息是错误的。 过程： 在使用PS打开的过程中，默认不显示R... 阅读全文
posted @ 2016-08-18 13:06 wishchin 阅读(235) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV : 基于切线方向的边缘增强算法
摘要：使用切线方法，对切线方向上的边缘进行强化：参考连接：图像锐化和边缘检测代码： //在种子点方向上寻找合适的梯度，用于寻找边缘 //对low_Gray, high_gray之间的点寻找边缘 void FindBestGradient( cv::Mat &_s... 阅读全文
posted @ 2016-06-27 18:18 wishchin 阅读(1593) 评论(0) 推荐(0)
OpenCv:椭圆上点的计算方程
摘要：椭圆 椭圆（Ellipse）是平面内到定点F1、F2的距离之和等于常数（大于|F1F2|）的动点P的轨迹，F1、F2称为椭圆的两个焦点。其数学表达式为： ... 阅读全文
posted @ 2016-06-22 19:36 wishchin 阅读(2648) 评论(0) 推荐(0)
Sobel算子取代：基于特定点方向的canny边缘检测
摘要：前言： Canny边缘检测使用了Sobel算子，计算dx和dy两个方向，对于特定方向的边缘检测，可以作少量修改。代码：计算特定方向上的边缘 void CannyOrient( cv::Mat &_src, cv::Mat &_dst, cv::... 阅读全文
posted @ 2016-06-22 19:22 wishchin 阅读(533) 评论(0) 推荐(0)
OpenCv: 二维坐标的旋转方程
摘要：1. 可以写成一个矩阵的形式，也可以写成向量的形式： b 为选转角度加pi/2 x1 = x cos(b) - ysin(b) ; y1 = x sin(b) + y cos(b). 阅读全文
posted @ 2016-06-20 19:19 wishchin 阅读(325) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV直方图均衡化
摘要：对于排除一个点的直方图均衡化，可以用以下代码实现代码：namespace cvWish{ int stretch2(const cv::Mat& image,cv::Mat &result,int v) { cv::Mat hist(1, 256, CV_32SC... 阅读全文
posted @ 2016-04-20 17:16 wishchin 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)
图像连通域检测的2路算法Code
摘要：本文算法描述参考链接：http://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577两遍扫描法：（1）第一次扫描：访问当前像素B(x,y)，如果B(x,y) == 1：a、如果B(x,y)的领域中像素值都为0，... 阅读全文
posted @ 2016-04-11 16:48 wishchin 阅读(1438) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV中的模板匹配/Filter2d
摘要：1、模板匹配 模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一。Come On, Boy.我们一起来看看模板匹配到底是怎么回事。 参考链接：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgp... 阅读全文
posted @ 2016-04-06 14:42 wishchin 阅读(2490) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV边缘检测的详细参数调节
摘要：1. findCountours 转载于http://blog.sina.com.cn/s/blog_7155fb1a0101a90h.htmlfindContours函数，这个函数的原型为：void findContours( Inp... 阅读全文
posted @ 2016-03-24 13:46 wishchin 阅读(1206) 评论(0) 推荐(0)
ICCV2015上的GazeTracker论文总结
摘要：SLAM问题先慢慢编译一段时间，赶紧拾起来GazeTrack的事情...... ICCV2015的大部分paper已经可以下载，文章列表在这个位置、http://www.cvpapers.com/iccv2015.html ... 阅读全文
posted @ 2016-03-24 13:45 wishchin 阅读(201) 评论(0) 推荐(0)
图像的连通域检测的堆栈算法
摘要：图像的连通域寻找在直觉上可使用递归的方法，进而可以使用堆栈数据结构进行改进。本文描述了一个图像寻找连通域的堆栈方法，四连通域和八联通域的选择可以使用一个参数来确定。 以下是代码：//根据种子点寻找8连通域//使用两遍扫描//查找所有的连通域//划分为前... 阅读全文
posted @ 2016-03-20 10:28 wishchin 阅读(370) 评论(0) 推荐(0)
SLAM: 图像角点检测的Fast算法（时间阈值实验）
摘要：作为角点检测的一种快速方法，FastCornerDetect算法比Harris方法、SIft方法都要快一些，应用于实时性要求较高的场合，可以直接应用于SLAM的随机匹配过程。算法来源于2006年的Edward Rosten 和 Tom Drummond... 阅读全文
posted @ 2015-10-25 16:27 wishchin 阅读(293) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV的AdaptiveThreshold函数
摘要：摘自于OpenCV Doc2.410，opencv2refman文档. 1.函数原型 adaptiveThreshold//Applies an adaptive threshold to an array.C++: void ... 阅读全文
posted @ 2015-10-20 10:29 wishchin 阅读(470) 评论(0) 推荐(0)
解决JavaOpenCV的内存问题
摘要：在使用OpenCV时，程序总是在某个时间墨明棋妙地终止，打开CygWin ，输入 adb logcat ，查看打印的信息，发现是内存问题。经过反复的查找，发现使用OpenCV的java类库时，一定要慎重使用New Mat()。 内存溢出... 阅读全文
posted @ 2015-10-13 18:47 wishchin 阅读(2044) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV实现灰度直方图和直方图拉伸
摘要：原文链接：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7600666 如有疑问或者版权问题，请移步原作者或者告知本人。 灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具，这一篇主要总结... 阅读全文
posted @ 2015-09-15 15:24 wishchin 阅读(2882) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV实现连通域
摘要：借此代码实现连通域，原文链接：http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8865694 如有疑问或者版权问题，请移步原作者或者告知本人。 比较详细的其他方法，如 一般邻域遍历方... 阅读全文
posted @ 2015-09-15 15:14 wishchin 阅读(1682) 评论(0) 推荐(0)

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