随笔分类 - OpenCV
OpenCV从入门到放弃系列
摘要:"ER与ER Tree形成过程" "判断ER是否位MSER条件" "MSER源码分析"
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摘要:介绍 Ostu方法又名最大类间差方法,通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取,其算法步骤为: 1) 先计算图像的直方图,即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin,统计落在每个bin的像素点数量 2) 归一化直方图,也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点 3) i表示分类
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摘要:目的 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 颜色空间缩减。具体做法就是:将现有颜色空间值除以某个输入值,以获得较少的颜色数。例如,颜色0到9可取为新值0,10到19可取为10。 计算公式: Lnew
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摘要:Mat 基本图像容器 世间的图像是各种各样的,但是到了计算机的世界里所有的图像都简化为了 数值矩以及矩阵信息 。作为一个计算视觉库,OpenCV的主要目的就是处理和操作这些信息,来获取更高级的信息,也就是潜在的价值。因此,我们需要首先学习OpenCV是如何 存储并操作图像的 。 Mat 2001年O
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摘要:读取、修改、保存图像 图像读取函数imread(); 图像颜色空间的转换cvtColor(); 图像保存至硬盘imwrite(); C++ / Author: zhonghuasong Email: zhonghsuestc@163.com Create Time: 2016 12 03 15:03
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