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摘要: 我的电脑64位Win10系统,现在利用VS2015安装opencv3.10。安装之路颇为艰辛,从一开始的VS2015的安装,到opencv的安装,都充满挑战,历经千辛万苦终于把opencv开发环境搭建好了,现把opencv3.10的安装步骤记录下来,以助于以后再次安装少走弯路。 VS2015的安装就 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:50 谢玉林 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)
摘要: object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题。然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:50 谢玉林 阅读(558) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 图像二值化操作 两种方法,全局固定阈值二值化和局部自适应阈值二值化 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化; 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。 原始图 两种二值化效果对比 腐蚀操作 运行效果 使用 均值滤波实现图像模糊 运 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:49 谢玉林 阅读(443) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算。 腐蚀和膨胀是针对白色部分(高亮部分)而言的。 膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域;腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食,效果图拥有比原图更小的高亮区域。 膨胀 膨胀就是求局部最大值的操作,从图像直观看来,就是将图像光亮部分放大,黑暗部分缩 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:48 谢玉林 阅读(346) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦! resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。 要缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值;若要放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR。 现在说说调用方式 第一种,规定好你要图片的尺寸,就是你填入你要的图 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:48 谢玉林 阅读(160) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波。OpenCV里有这些滤波的函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法。 线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波 方框滤波 均值滤波均值滤波就是方框滤波的一个特殊情况。均值滤波的缺点就是不能很好地保护细节,在图像去燥的同时也破坏了图像的而细节部分,从而使图 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:48 谢玉林 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 我们如何在图像中快速识别出其中的圆和直线?一个非常有效的方法就是霍夫变换,它是图像中识别各种几何形状的基本算法之一。 霍夫线变换 霍夫线变换是一种在图像中寻找直线的方法。OpenCV中支持三种霍夫线变换,分别是标准霍夫线变换、多尺度霍夫线变换、累计概率霍夫线变换。 在OpenCV中可以调用函数Hou 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:47 谢玉林 阅读(299) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 边缘检测的一般步骤: Canny算法 Canny边缘检测算法被很多人推崇为当今最优秀的边缘检测算法,所以我们第一个就介绍他。 opencv中提供了Canny函数。 看了canny算法提取的轮廓图,感觉真是厉害,居然把那么细致的额轮廓都提取出来了! Sobel算法 通过下图可以看出,sobel的轮廓提 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:47 谢玉林 阅读(488) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 重映射 重映射就是把一幅图像中某个位置的像素放置到另一个图片中指定位置的过程。 用一个数学公式来表示就是: 其中的 f 就是映射方式,也就说,像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。 在OpenCV中,用的是remap函数实现重映射。 基本重映射 map_x与map_y分别代表目标图中的(x, 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:45 谢玉林 阅读(146) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了。那什么是模板匹配? 模板匹配,就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配(也就是最相似)的部分的技术。 说的有点抽象,下面给个例子说明就很明白了。 在上面这幅全明星照中,我们想找出姚明头像的位置,并把它标记出来,可以做到吗? 可以,这就是模板匹配的要做的事情。 阅读全文
posted @ 2017-06-21 17:45 谢玉林 阅读(263) 评论(0) 推荐(0)
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