随笔分类 - image processing
摘要：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101377611 1、图像腐蚀 图像的腐蚀过程与图像的卷积操作类似，都需要模板矩阵来控制运算的结果，在图像的腐蚀和膨胀中这个模板矩阵被称为结构元素。与图像卷积相同，结构元素可以任意指定图像的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根
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摘要：1、算法伪代码如下： 其中，当最大一致即（内点集）尺寸满足一定阈值或者训练次数到一定阈值后，即退出循环。
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摘要：1、运动模糊产生原因： 代码： 1、 import math import numpy as np import cv2 #生成卷积核和锚点 def genaratePsf(length,angle): EPS=np.finfo(float).eps alpha = (angle-math.floo
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摘要：首先在 x 方向进行线性插值，得到： 然后在 y 方向进行线性插值，得到： 这样就得到所要的结果 f(x, y)： 下面是帮助理解这个公式：
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摘要：参考链接： https://wenku.baidu.com/view/606da2a1240c844769eaee7e.html?qq-pf-to=pcqq.group https://blog.csdn.net/fireflychh/article/details/82352710 先验知识： （
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摘要：这里我以图像旋转为例，功能是图像顺时针旋转后，依然被完全包含（且没有“蜂窝煤”效应）； def rotation(src_img_size , crop_img , src_box_info , angle): #返回旋转后的pts坐标和boc框 src_height = int(src_img_s
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摘要：参考链接：http://www.echojb.com/image/2016/11/14/258268.html 一、首先来说一下关于像素旋转一定角度后的对应位置： （1）旋转中心为左上角原点： 旋转有一个绕什么转的问题。我们先来看最简单的，绕第一个像素转，则旋转的情况会像这样： 令旋转前有 旋转a角
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摘要：非极大值抑制算法(nms) 1. 算法原理 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。 2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I[i-
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摘要：转载链接：http://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/52222369 Haar特征 Haar特征原理综述 Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种矩形框组合成
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摘要：参考链接： http://blog.csdn.net/u012380663/article/details/43273527 http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/26471527 序言 在图像处理中，对图像进行二维变换有仿射变换（Affi
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摘要：参考链接： http://www.cnblogs.com/freeblues/p/5738987.html http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72236892?locationNum=9&fps=1 神经网络中的卷积层，它的原理就来源于图
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摘要：参考链接：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张图片就可以得出结论。但是，如果我想让计
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摘要：转载：http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51030884 然后引入opencv中的pyrMeanShiftFiltering函数： pyrMeanShiftFiltering函数 对图像进行：均值偏移滤波 调用格式： 我们先借助M
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摘要：第一部分： 在做数字图像处理时，经常会碰到小数象素坐标的取值问题，这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如：做地图投影转换，对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时，变换出来的对应的坐标是一个小数，再比如做图像的几何校正，也会碰到同样的问题。以下是对常用的三种数字图像插值方法进
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摘要：发展到现在这个平滑算法的时候, 我已经完全不知道如何去命名这篇文章了, 只好罗列出一些关键字来方便搜索了. 在之前我们提到过了均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的平均滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权的平均滤波器
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摘要：1 gamma校正背景 在电视和图形监视器中，显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化，电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的，输入电压的指数要大于电子束的指数。这说明暗区的信号要比实际情况更暗，而亮区要比实际情况更高。所以，要重现摄像机拍摄的画面，电视和监视器必须进行
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摘要：转载：http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html 1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换，由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺
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