随笔分类 - OpenCV
摘要：形态学图像处理 形态学是研究动植物形态（form）的科学。这里我们使用同一术语表示数学形态学的内容。 数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科， 是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、 骨架抽
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摘要：图像滤波 对图像进行单个像素操作，主要是进行对比度和阈值处理 而图像滤波在像素邻域间进行，一来达到我们希望的效果，二来进一步进行图像特征提取 滤波分为空间域和频域滤波，空间域滤波又分线性、非线性滤波 常用的线性滤波有，均值滤波，高斯滤波；非线性滤波有中值滤波，双边滤波 线性滤波 均值模糊：blur(
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摘要：图形绘制 OpenCV提供了直线，矩形，圆，椭圆的绘制函数，下面介绍用法 直线绘制：line() 函数原型： 参数声明： InputOutputArray img：输出图像 Point pt1：线段的第一个点 Point pt2：线段的第二个点 const Scalar& color：直线颜色 in
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摘要：图像对比度，亮度调整 图像对比度，指不同像素间的差值，差值越大，对比度越大. 图像亮度，对于RGB图像，亮度最大为（255，255，255），最暗为（0，0，0）. 调整公式如上，f(x)为源图像，g(x)为输出图像 α为增益，用于设置图像对比度 β为偏置，用于调整图像亮度 函数介绍：createT
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摘要：图像混合 图像混合，产生的效果跨越了时间空间. 原理如下面公式，两张原始图像按权重相加，最终生成新图像. 下面介绍，两种方法： 1. 对两幅大小类型一样的图片叠加 2.创建ROI区域叠加 函数介绍：addWeighted() 函数原型：void addWeighted(InputArray src1
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摘要：图像像素操作 通过访问图像的像素，对灰度图像和RGB图像进行反差. 例如，在灰度图像中，某一个像素值为，pixel_value. 那么反差后的pixel_value = 255 - pixel_value. 对RGB图像处理类似，差别在于要对每一个颜色通道进行反差. 方法1： 方法2： 调用函数 b
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摘要：图像卷积 矩阵的掩模操作，通常也叫做卷积操作，原理非常简单，这里不再赘述。 下面通过OpenCV进行图像卷积操作（最后效果是:增强图像）。 基于掩模矩阵操作： 首先介绍下，用到的函数filter2D(). 函数功能：Convolves an image with the kernel. 函数原型：
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摘要：opencv-自定义harris角点检测 关于harris角点检测的原理以及matlab版本，请移步https://www.cnblogs.com/klitech/p/5779600.html 小白初学，这里采用opencv实现之，把自己遇到的疑问一一表述出来，以备后用。 疑问1. CV_32FC1
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