随笔分类 - 图像处理
摘要:本文将介绍一种名为多阶编码本的背景模型,该模型借用《Wallflower:Principles and Practice of Background Maintenance》中的三层模型思路,试图达到适应性更广,更精确,性能更好的目标。
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摘要:RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果;为了提高概率必须提高迭代次数。
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摘要:上次介绍了OpenCV2.1中新增的图像分割算法GrabCut,本文将介绍StereoSGBM与SetWindowProperty。其中StereoSGBM用于计算两幅图像间的差异图,跟已有的StereoBM和StereoGC作用一样,算法不同而已;SetWindowProperty用于设置窗口的属性,目前仅可用于设置全屏属性。
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摘要:前不久OpenCV和EmguCV相继发布了2.1版,增加了一些新的特性,本文关注的是其中的图像分割部分——GrabCut。GrabCut主要用于图像编辑中的抠图,作用跟Photoshop中的魔法棒、套索类似,但是更加强大。由于没有GrabCut的文档,探索具体的用法花费了不少时间和精力,仔细看了论文,大致看了源代码。
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摘要:在上一篇文章里,我尝试翻译了《Nonparametric Background Generation》,本文主要介绍以下内容:如何实现该论文的算法,如果利用该算法来进行背景建模及前景检测,最后谈谈我的一些体会。
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摘要:《Nonparametric Background Generation》一文中提出了影响因素描述模型及最可靠背景模型,该模型能从包含混乱运动对象的视频中生成清晰的背景图像,且对噪声和小幅度的摄像机振动具有鲁棒性。
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摘要:图像特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。本文主要探讨如何提取图像中的“角点”这一特征,及其相关的内容。而诸如直方图、边缘、区域等内容在前文中有所提及,请查看相关文章。OpenCv(EmguCv)中实现了多种角点特征的提取方法,包括:Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点等等,本文将逐一介绍如何检测这些角点。在此之前将会先介绍跟角点检测密切相关的一些变换,包括Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子、霍夫变换。另外,还会介绍一种广泛使用而OpenCv中并未实现的SIFT角点检测,以及最近在OpenCv中实现的MSER区域检测。所要讲述的内容会很多,我这里尽量写一些需要注意的地方及实现代码,而参考手册及书本中有的内容将一笔带过或者不会提及。
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摘要:图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程,在OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法,它们分别是:分水岭分割算法、金字塔分割算法以及均值漂移分割算法。它们的使用过程都很简单,下面的文章权且用于记录,并使该系列保持完整吧。
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摘要:在很多情况下,我们需要从一段视频或者一系列图片中找到感兴趣的目标,比如说当人进入已经打烊的超市时发出警报。为了达到这个目的,我们首先需要“学习”背景模型,然后将背景模型和当前图像进行比较,从而得到前景目标。
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摘要:随着Windows操作系统的不断演变,用于捕获视频的API接口也在进化,微软提供了VFW、DirectShow和MediaFoundation这三代接口。其中VFW早已被DirectShow取代,而最新的MediaFoundation被Windows Vista和Windows 7所支持。可惜的是,上述接口基于COM技术且灵活性很大,在.net中并不方便直接使用。通过不断的google搜索,我认为以下类库对视频捕获封装得不错,它们是:DirectX.Capture、OpenCv、EmguCv和AForge。
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摘要:轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。前面讲了如何根据色彩及色彩的分布(直方图对比和模板匹配)来进行匹配,现在我们来看看如何利用物体的轮廓。包括以下内容:轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。
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摘要:模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一。Come On, Boy.我们一起来看看模板匹配到底是怎么回事。
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摘要:直方图直观的显示了图像在色彩空间的分布状况,本文将讨论在EmguCv及OpenCv中跟直方图相关的一些基本操作,包括:计算、显示、处理、对比及反向投影,并谈谈在实践过程中得到的一些经验。
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摘要:本文分析了在计算不同直方图间最小工作距离时,cvCalcEMD2函数在执行过程中出现内存不足异常的原因,并给出了分析结论。
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摘要:在.net中使用OpenCv和EmguCv时,必须在三者支持的图像格式之间进行转换。.net中用Bitmap类来承载图像,OpenCv中用IplImage指针来承载图像,EmguCv中用Image来承载图像。本文主要讲述如何在IplImage、Image和Bitmap之间转换。
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摘要:本文从许可协议、下载、安装、文档资料、易用性、性能等方面对常用图像处理类库进行比较,然后给出选择建议。
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摘要:本文讲述了如何调整(自定义).net中的调色板。
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摘要:本文阐述了.net中图片比较的方式,以及各种方式的对比。
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摘要:本文对比了各种图片格式的文件大小和图片质量。
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