09 2019 档案
摘要：代码： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, gray_src, drawImg; int thres
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摘要：结果： 代码中涉及数组的使用方法： 这两个数组为 findContours的第2和第3个参数； vector<vector<Point>>：//一般在轮廓查找和轮廓绘制使用，参数 contours vector容器里面放了一个vector容器，子容器里放点 vector<V e c 4 i>：放了4
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摘要：代码如下： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, temp, dst; //Trackbar的参数：
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摘要：代码： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat
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摘要：具体代码如下： 结果： 按下0 按下1： 按下2: 按下3：
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摘要：一、上采样与降采样 二、Dog--高斯不同 代码如下： 原图： 降采样： 上采样： DOG归一化图像：
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摘要：一、开操作 代码如下： 结果： 二、闭操作 代码入下： 结果： 三、形态学梯度 代码： 结果： 四、顶帽 代码如下： 结果： 五、黑帽 代码如下： 原图： 闭操作图： 黑帽为两图之差：
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摘要：结构化膨胀：通过自定义提取兴趣的结构，在该结构覆盖下的最大值作为该取值。 结构化腐蚀：通过自定义提取兴趣的结构，在该结构覆盖下的最小值作为该取值。 一、水平直线提取 代码如下： 结果： 二、竖直线提取 仅提取参数代码改变： 结果： 三、矩形提取 代码：
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摘要：具体代码如下： 一、图像的膨胀： 二、图像的腐蚀：
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摘要：示例代码： 自定义卷积核，可以用 给出卷积核的矩阵。 下面是生成一个one矩阵然后归一化矩阵的卷积核，模糊图像。 自动模糊图像显示代码： 结果： 500ms模糊一次：
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摘要：霍夫变换检测圆的原理： 大家都知道三点可以确定一个圆，以这三点做所有半径的圆则必有一个公共交点，这个交点为以三点为圆的圆心。 霍夫变换检测圆形的原理跟检测直线的原理是一样的。圆的表达式为 (x-a)2+(y-b)2=r2 ， 把问题转换成在求解经过像素点最多的 (a,b,r) 参数对。 常用检测圆的
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摘要：一、霍夫变换直线检测： 1.众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 如: <1>在笛卡尔坐标系: 可由参数: 斜率和截距（m,b）表示。 <2>在极坐标系: 可由参数: 极径和极角（r, θ）表示。 可以用极坐标系来表示直线. 因此, 直线的表达式可为: 化简便可得到: 有经验的人可以
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摘要：双阀值： 一般的边缘检测算法用一个阀值来滤除噪声或颜色变化引起的小的梯度值，而保留大的梯度值。 Canny算法应用双阀值，即一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素。如果边缘像素点梯度值大于高阀值，则被认为是强边缘点。 如果边缘梯度值小于高阀值，大于低阀值，则标记为弱边缘点。小于低阀值的点则被抑制掉。这
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摘要：Laplance算子就是对图像求二阶导 代码： 结果： 原图 灰度图： Laplance:
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摘要：Sobel算子就是对图像求导，得到图像边缘梯度。 结果： 灰度图像 X轴方向梯度： Y轴方向梯度： 0.5X+0.5Y方向:
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