随笔分类 - Computer Vision
摘要：这幅图不错 今天的废话是，图像处理是个很大的很混乱的科目，因为任何内容都至少属于两个大框架，比如通态滤波，听起来就是频域滤波，但它的另一个身份还属于图像增强。如果单纯的想把内容归类，这个很困难，因为图像的知识结构是图，而不是简单的树。 新买了一个书《图像处理基础》，像是一本字典，或者是题库，里面的标
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摘要：然后我在使用函数cvDCT(...)时，它所处理的矩阵的行数和列数必须是偶数。如果行列中任何一个是奇数，则会报错，如下： The function/feature is not implemented (Odd-size DCT's are not implemented)in function c
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摘要：一、引言 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，
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摘要：下面我们来看看更通常一点的做法：以图像的中心为圆心进行旋转。 这里涉及到一个坐标系的转换问题。看下图： 在矩阵中我们的坐标系通常是AB和AC方向的，而传统的笛卡尔直角坐标系是DE和DF方向的。 令图像表示为M×N的矩阵，对于点A而言，两坐标系中的坐标分别是(0，0)和(-N/2,M/2) 矩阵中点(
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摘要：转载： http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/48523267 CSDN-勿在浮沙筑高台 没有时间重新复制代码，只能一股脑的复制，所以代码效果不好。。。。。。 为了满足实时性的要求，前面文章中介绍过快速提取特征点算法Fast,以及特征描
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摘要：一、角点定义 有定义角点的几段话： 1、角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。 角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同
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摘要：信号 工业相机的信号类型有模拟信号和数字信号两种。模拟相机必须有图像采集卡，标准的模拟相机分辨率很低，采集到的是模拟信号，经数字采集卡转换为数字信号进行传输存储。工业数字相机采集到的是数字信号，数字信号不受电噪声影响，因此，数字相机的动态范围更高，能够向计算机传输更精确的信号。 分辨率 根据具体需求
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摘要：复制太麻烦，直接给链接 转自：http://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/51279643
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摘要：矩是描述图像特征的算子，如今矩技术已广泛应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等领域。常见的矩描述子可以分为以下几种：几何矩、正交矩、复数矩和旋转矩。 其中几何矩提出的时间最早且形式简单，对它的研究最为充分。几何矩对简单图像有一定的描述能力，他虽然在区
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摘要：简介 BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》的文章中提出，BRIEF是对已检测到的特征点进行描述，它是一种二进制编码的描述子，摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法，大大的加快了特征描述符建立的
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摘要：分辨率 相机每次采集图像的像素点数，一般对应于光电传感器靶面排列的像元数，如1920*1080。 像素深度 每位像素数据的位数，常见的是8bit，10bit，12bit。分辨率和像素深度共同决定了图像的大小。例如对于像素深度为8bit的500万像素，则整张图片应该有500万*8/1024/1024=
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摘要：CCD与CMOS 工业相机按照图像的传感器元件的不同分为CCD（Charge Coupled Device,电荷耦合元件）和CMOS（金属氧化物半导体元件）两类，两者的区别如下： 成像过程不同： CCD仅有一个（或少数几个）输出节点统一输出数据，信号一致性好，而CMOS芯片中每个像素都有自己的信号放
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摘要：一 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法，在众多的特征提取算法中，不乏涌现出佼佼者。 从最早期的Moravec，到Harris，再到SIFT、SUSAN、GLOH、SURF算法，可以说特征提取算法层出
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摘要：本文为原创文章，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/yang843061497/article/details/38553765 绪论 假如我有2张美女图片，我想确认这2张图片中美女是否是同一个人。这太简单了， 以我专研岛国动作片锤炼出来的火眼金睛只需轻轻扫过2张图片就可以得出
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摘要：原创文章，欢迎转载。转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756235 上一篇文章讲了摄像机的标定的基础知识 视觉测量中的四个坐标系 。下面着重来讲一下著名的 张正友标定法 。 => 1. 预备知识
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摘要：求解相机参数的过程就称之为相机标定。 1.相机模型中的四个平面坐标系： 1.1图像像素坐标系（u,v） 以像素为单位，是以图像的左上方为原点的图像坐标系； 1.2图像物理坐标系（也叫像平面坐标系）（x,y） 以毫米为单位，用物理单位表示图像像素位置，定义坐标系OXY，原点O定义在相机Zc轴与图像平面
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摘要：一、原理介绍 图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一、工具：VC+OpenCV 二、语言：C++ 三、原理 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，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 3、 Canny算法的实现流程 由于本文主要目的在于学习和实现算法，而对于图像读取、视频获取等内容不进行阐述。因此选用OpenCV算法库作为其他功能的实现途径（关于OpenCV的使
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象
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