随笔分类 - 图像处理/机器视觉
摘要：原文链接 霍夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方法，霍夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。 霍夫曼编码使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，
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摘要：理论部分来源：霍夫变换 作者：https://home.cnblogs.com/u/php-rearch/ 一、霍夫变换（Hough） A-基本原理 一条直线可由两个点A=(X1,Y1)和B=(X2,Y2)确定(笛卡尔坐标) 另一方面，也可以写成关于（k,q）的函数表达式（霍夫空间）： 对应的变换可
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摘要：将高120，宽160的图像分块,分成5*5的方块，不重叠，并求每块的平均值与方差 int r = 0,c = 0; //用来标识块索引 float aver[24][32]={0},pri[24][32]={0}; int sum[24][32]={0}; float pri_value=0.0;
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摘要：论文：gamma校正的快速算法及其c语言实现 gamma变换实现过程 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像
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摘要：文章链接：http://blog.csdn.net/kk55guang2/article/details/78490069 顶帽变换和底帽变换 灰度级图像 f 的顶帽变换（top-hat transformation）定义为f减去其开操作： That(f)=f−(f∘b) 类似地，f 的底帽变换（b
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摘要：关于OpenCV简介 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处
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摘要：作者：R语言和Python学堂链接：https://www.jianshu.com/p/e3c04d4fb5f3 这个函数就是本文要介绍的video2frames()函数，功能就是从视频中提取图片，名称“video2frames”是我自己取的，还比较形象。现将它分享给大家，感兴趣的小伙伴们可以参考一
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摘要：作者：R语言和Python学堂 链接：https://www.jianshu.com/p/35cfc959b37c 1. 什么是目标检测？ YOLO目标检测的一个示例 啥是目标检测？ 拿上图 (用YOLOv3检测) 来说，目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形
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摘要：仿射变换与透视变换 仿射变换和透视变换更直观的叫法可以叫做「平面变换」和「空间变换」或者「二维坐标变换」和「三维坐标变换」。一个是二维坐标（x,y），一个是三维坐标（x,y,z）。也就是： 仿射变换： 透视变换： 从另一个角度也能说明三维变换和二维变换的意思，仿射变换的方程组有6个未知数，所以要求解
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摘要：1、HOG特征 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了
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摘要：本文链接：https://blog.csdn.net/qq_18234121/article/details/82763385 作者：冻人的蓝鲸梁思成 视频分割算法可以从时域和空域两个角度考虑。时域分割算法利用视频流时域连续性，通过 相邻帧的时域变化来检测运动目标。在摄像头静止的情况下，常用的方法有
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摘要：转载：【数字图像处理框架及常用技术】 数字图像处理之前需要先进行图像数字化：图像数字化图像数字化是计算机处理图像之前的基本步骤，目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的存储格式，数字化过程分为采样和量化两个步骤。 数字图像处理的框架大体分为如下8个部分 1. 图像变换 有时候，直接对图像进行处理会遇
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摘要：图像细化 细化技术：把一个平面区域简化成图的结构形状表示法骨架：一种细化结构，它是目标的重要拓扑描述，具有非常广泛的应用。在图像识别或数据压缩时，经常用细化结构。例如：在识别字符之前，往往要先对字符作细化处理，求出字符的细化结构。细化的作用：目的将图像的骨架提取出来的同时，保持图像细小部分的连通性，
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摘要：图像开启与闭合 图像开运算与闭运算与膨胀和腐蚀运算有关，由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集合操作（并、交、补等）组合成的所以运算构成。 开运算与闭运算依据腐蚀和膨胀的不可逆性，演变而来。开运算：先对图像腐蚀后膨胀闭运算：先对图像膨胀后腐蚀注意：使用同一个结构元素。 图像开运算 开运算：能够去除孤立的小点
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摘要：灰度共生矩阵特征分析法 相邻某一间隔长度的两个像素，它们之间要么具有相同的灰度级，要么具有不同的灰度级，若能找出这样两个像素的联合分布的统计形式，对于图像的纹理分析很有意义。 灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关
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摘要：纹理 纹理特征反映了物体本身的属性，有助于将两种不同的物体（或者两幅图像）区别开来。纹理是图像像素点灰度级或颜色的某种变化，反复出现纹理基元和它的排列规则，而且这种变化是空间统计相关的。构成纹理特征的两个要素：1.纹理基元：由一定的形状和大小多种图像基元的组合叫纹理基元。2.纹理是由纹理基元排列组合
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摘要：图像的水平与垂直投影 作用：二值图像或明显特征的灰度图定位或分割前景与背景，经常用到投影法。水平方向投影，将图像数组进行列求和；垂直方向投影，将图像数组进行行求和；如汽车牌照的定位：先对汽车图像二值化，然后水平投影，找出牌照的上下位置和高度，再对上次定位的牌照图像竖直投影，找出牌照有数字部分的总宽度
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摘要：二值化图像区域标记 在二值化图像中，相互联结的黑像素集合成为一个（黑）区域，通过对图像内每个区域进行标记操作，求得区域的数目。处理前的f是二值的，像素要么为0（黑），要么为255（白）处理后每个像素的值即为其所处理区域的标号（1，2，3，。。。） 标记规则1.初始化标记为0，从左到右，从上到下逐个像
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摘要：轮廓提取 轮廓提取：对于一副二值化图像，物体与背景分开，如果背景是白物体，物体为黑的话，我们可以采用掏空内部点法进行轮廓提取。具体算法如下:首先开辟新的内存空间，然后遍历图像，如果8个邻域像素都和中心点不相同，则对新的内存空间的该点进行置值。这里原图背景是白，物体为黑的，新的内存空间全部置为白，对原
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摘要：轮廓提取 轮廓提取：对于一副二值化图像，物体与背景分开，如果背景是白物体，物体为黑的话，我们可以采用掏空内部点法进行轮廓提取。具体算法如下:首先开辟新的内存空间，然后遍历图像，如果8个邻域像素都和中心点不相同，则对新的内存空间的该点进行置值。这里原图背景是白，物体为黑的，新的内存空间全部置为白，对原
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