随笔分类 - 数字图像处理基础
摘要:如何遍历一副图像?简单的方法就是写一个双层循环,增量分别为行和列,如下所示: Mat img = Mat(rows, cols, CV_8UC3,Scalar(0)); for(int i = 0;i < rows; i++) { for(int j = 0; j < cols; j++) { im
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摘要:(1)角点检测的核心思想: 使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,比较滑动前与滑动后两种情况,窗口中的像素灰度变化程度,如果存在任意方向上的滑动,都有着较大灰度变化,那么我们可以认为该窗口中存在角点。(2)灰度变化描述 当窗口发生[u,v]移动时,那么滑动前与滑动后对应的窗口中的像素点灰度变
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摘要:边缘检测的一般步骤: 第一步:滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波,即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核,然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和。 第二
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摘要:先看下算法逻辑 高斯滤波器是通过将高斯函数由一维平面推导到二维平面,从而达到平滑图像,给图像降噪的目的。 其实还可以理解为是采用了高斯函数使得当前像素和周围像素产生关联性(这一点在图像处理中广泛应用)。 下图是基本公式和高斯模板坐标系: 高斯函数实现流程: (1)确定高斯模板的size和均方差sig
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摘要:1 #include "iostream" 2 #include "opencv2/opencv.hpp" 3 #include "vector" 4 5 using namespace std; 6 using namespace cv; 7 8 /*计算真彩色图像的直方图*/ 9 void splitRgbImgPro(const Mat img, v...
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