随笔分类 -  图像处理(OpenCV)

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坐标转换:从图像坐标到世界坐标的旅程
摘要:本文来自公众号“AI大道理”。 —————— ​ 三维空间中的点如何一一对应到图像上? 图像上的点又如何反映射到三维空间的点上? 这就涉及世界坐标到像素坐标的转换。 1、坐标系 确定空间某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些坐标系之间的转换参数就是相机参 阅读全文

posted @ 2023-11-11 23:48 AI大道理 阅读(2342) 评论(0) 推荐(0) 编辑

相机标定:张正友标定原理
摘要:本文来自公众号“AI大道理” —————— 计算机视觉的源头是相机,因此我们有必要对相机有所了解。 原始相机拍摄的图像一般都会有所畸变,导致画面和实际观测的有所排查,为了让相机拍摄的图像和肉眼观察的一致,就需要进行相机标定,获得相机参数,从而进行校正。 1、相机模型 相机是如何成像的?光束从物体表面 阅读全文

posted @ 2023-11-10 22:29 AI大道理 阅读(1251) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV(一) | contourArea()求得的面积是哪里的面积?
摘要:​ 本文来自公众号”AI大道理“。 这里即有AI,也有大道理。 1、问题描述:轮廓的面积contourArea()得出一个面积,后面利用宽*高得出一个面积,两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。 ​ 编辑 添加图片注释,不超过 140 字(可选) ​ ​ 添加图片注释,不超过 140 阅读全文

posted @ 2022-08-19 17:48 AI大道理 阅读(1251) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理——(源)边缘检测canny算子(canny)函数编程实现
摘要:https://blog.csdn.net/weixin_40647819/article/details/91411424 阅读全文

posted @ 2019-07-21 22:45 AI大道理 阅读(811) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理——(源)边缘检测soble算子(Soble)函数编程实现
摘要:Sobel 算子是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator)。 它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度。 图像边缘,相素值会发生显著的变化了。表示这一改变的一个方法是使用 导数 。 梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化。用更加形象的 阅读全文

posted @ 2019-07-21 15:51 AI大道理 阅读(734) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理——(源)最大熵阈值分割(Max_Entropy)函数编程实现
摘要:1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 6 7 int Max_Entropy(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int thresh, int p){ 8 const int Grayscale = 256; 9 int Graynum[Grayscale... 阅读全文

posted @ 2019-07-20 21:42 AI大道理 阅读(1218) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理——(源)大律法阈值分割(threshold)函数编程实现
摘要:1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 6 int Otsu(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int thresh){ 7 const int Grayscale = 256; 8 int graynum[Grayscale] = { 0 }; 9 int r = s... 阅读全文

posted @ 2019-07-20 21:32 AI大道理 阅读(1790) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理——(源)自适应阈值分割(adaptiveThreshold)函数编程实现
摘要:1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 6 enum adaptiveMethod{meanFilter,gaaussianFilter,medianFilter}; 7 8 void AdaptiveThreshold(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, double Maxval, int... 阅读全文

posted @ 2019-07-20 21:21 AI大道理 阅读(1685) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理——(源)腐蚀(eroded)、膨胀(dilated)函数编程实现
摘要:原图: opencv函数法: 自己函数: 阅读全文

posted @ 2019-07-15 11:02 AI大道理 阅读(766) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理——(源)中值滤波(MediFilter)函数编程实现
摘要:https://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/83626123 中值滤波是一种非线性滤波,在处理脉冲噪声以及椒盐噪声时效果极佳,能够有效的保护好图像的边缘信息。 中值滤波的处理思路很简单,取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即 阅读全文

posted @ 2019-07-14 11:08 AI大道理 阅读(1517) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理——(源)均值滤波(blue)、高斯滤波(GaussianBlue)函数编程实现
摘要:1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6 using namespace cv; 7 using namespace std; 8 9 10 void MeanFilter_my1(const Mat &src, Mat &dst, int ksize)//均值滤波 11 {... 阅读全文

posted @ 2019-07-14 10:59 AI大道理 阅读(691) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理——(源)线性叠加(addWeighted)函数编程实现
摘要:找了很久addWeighted函数的实现,硬是没找到,气的自己码一码。效果还不错。 源理是线性混合操作,g(x)=(1-a)f1(x)+af2(x),0<=a<=1;产生时间上的画面重叠。 像网上一样先来函数解析(找到的都是这个,讲一下函数怎么用,再调用一下函数看看效果,看得吐血) addWeigh 阅读全文

posted @ 2019-07-04 21:53 AI大道理 阅读(4412) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像二值化原理——算法
摘要:二值化核心思想 设阈值,大于阈值的为0(黑)或255(白),使图像成为黑白图。 阈值可固定,也可自适应阈值。 自适应阈值一般为一点像素与这点为中心的区域像素平均值或者高斯分布加权和的比较,其中可以设置一个差值也可不设。 阅读全文

posted @ 2019-04-04 20:50 AI大道理 阅读(2337) 评论(0) 推荐(1) 编辑

图像灰度化原理——算法
摘要:灰度化核心思想是 R=G=B,这个值也叫灰度值 阅读全文

posted @ 2019-04-04 16:18 AI大道理 阅读(1123) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理项目——基于机器视觉技术的人脸在线识别系统设计
摘要:基于机器视觉技术的人脸在线识别系统设计 本设计研究人脸检测与识别技术,在基于机器视觉技术上,构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成:计算机图像预处理、数据收集和预处理、 人脸图像定位检测、人脸识别模型训练、人脸识别。经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。 关 阅读全文

posted @ 2019-03-18 10:09 AI大道理 阅读(1907) 评论(1) 推荐(0) 编辑

图像处理项目——人脸检测—识别
摘要:人脸识别 三:识别结果 检测出人脸,并识别出是谁的人脸 阅读全文

posted @ 2019-03-18 09:48 AI大道理 阅读(1514) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理项目——人脸检测—训练
摘要:训练模型 三:训练结果 生成了MyFaceModel.xml文件,可以直接使用进行人脸识别 阅读全文

posted @ 2019-03-18 09:24 AI大道理 阅读(962) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理项目——生成csv文件提高读取效率
摘要:三 : 生成结果 阅读全文

posted @ 2019-03-15 09:44 AI大道理 阅读(1779) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理项目——制作自己的人脸数据集
摘要:制作自己的人脸数据集 1、加载人脸检测器2、打开电脑摄像头,载入视频流,抽取帧,进行灰度化处理3、识别人脸,采集20张保存到文件中 三 : 制作结果 阅读全文

posted @ 2019-03-14 21:07 AI大道理 阅读(2403) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV轮廓vectorvector
摘要:OpenCV轮廓vectorvector,vector,vector,vector https://blog.csdn.net/Ahuuua/article/details/80593388 OpenCV轮廓vectorvector,vector,vector,vector https://blog 阅读全文

posted @ 2019-03-13 21:18 AI大道理 阅读(653) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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