随笔分类 - opencv
摘要：前言 浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》，源码也是用pytyon实现的，分析了一下其原理，这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。 来源 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/11079022
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摘要：前言 Canny边缘检测速度很快，OpenCV中经常会用到Canny边缘检测，以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数，最近正好要研究点小东西时，就想能不能做个自适应的阈值，在不影响整体效果的基础上不用手动调参，话不多说，且看下文。 实现思路： 图像转成灰度图像 求其灰度直
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摘要：引言： 最近一直在学习主成分分析（PCA），所以想把最近学的一点知识整理一下，如果有不对的还请大家帮忙指正，共同学习。 首先我们知道当数据维度太大时，我们通常需要进行降维处理，降维处理的方式有很多种，PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段，它主要是基于方差来提取最有价值的信息，虽然降维之后我们并
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摘要：摘要： 形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支。用数学形态学（也称图像代数）表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具。 基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。 形态学图像处理的基本运算有： 膨胀和腐蚀（膨胀区域填充，腐蚀分割区域） 开运
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摘要：引言 在图像处理中，对于直方图这个概念，肯定不会陌生。但是其原理真的可以信手拈来吗？ 本文篇幅有点长，在此列个目录，大家可以跳着看： 分析图像直方图的概念，以及opencv函数calcHist(）对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图
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摘要：引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析，其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备，经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息。 这里顺带提下边缘检测，和轮廓提取的区别： 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈（即梯度变化比较大）像素点，偏向于图像中像素点的变化。如
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摘要：引言 上篇博文写了关于基于图像分割的产品计数问题（主要还是求解边缘问题）。opencv——机器视觉检测和计数 - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 本篇博文就来说一说对于没有粘连的区域分析。用opencv实现halcon中的connection算子（即断开不同的连通域）并获取区域
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摘要：摘要 图像几何变换又称为图像空间变换， 它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。几何变换不改变图像的像素值， 只是在图像平面上进行像素的重新安排。 几何变换大致分为仿射变换、投影变换、极坐标变换，完成几何变换需要两个独立的算法过程： 1、一个用来实现空间坐标变换的算法，用它描述每个像
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摘要：引言 在利用OpenCV对图像进行处理时，通常会遇到一个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此，如何选取感兴趣区域呢？（其实就是“抠图”）。 在学习opencv的掩码运算后，尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和cop
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摘要：摘要 我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式，在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式，在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整。 数据格式千万不要搞错:uchar对应的是CV_8U，char对应的是CV_8S，int对应的是CV_32S，float对应的是CV_32F，
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摘要：引言 传统的图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。 空间域中增强方法： 直方图均衡化，对比度以及gama增强等（颜色的增强） 均值滤波，高斯滤波（模糊） 局部标准差实现对比度增强（锐化） 频域中增强方法如： 小波变换，在图像的某个变换域内，对图像的变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果
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摘要：前言 耐心看完一定会有收获的，大部分内容也会在代码中体现，结合理论知识和代码进行理解会更有效。代码用opencv4.5.1（c++）版实现 一、边缘检测算法 边缘检测算法是指利用灰度值的不连续性质，以灰度突变为基础分割出目标区域。对铝铸件表面进行成像后会产生一些带缺陷的区域，这些区域的灰度值比较低，
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