摘要: 数学形态学最基本的概念是结构元素,简单定义为像素的组合 结构元素可以简单的定义为像素的组合,在对应的像素上定义了原点(也称锚点)。形态学滤波器的应用过程就是利用这个结构元素探测图像中每个像素的操作过程。把某个像素设为结构元素的锚点后,结构元素和图像重叠部分的像素集合就是特定形态学运算的应用对象。结构 阅读全文
posted @ 2021-05-04 20:47 KAVEI 阅读(417) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C) InputArray sr 阅读全文
posted @ 2021-05-04 19:51 KAVEI 阅读(198) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 若需要多个感兴趣图像统计直方图,十分耗时;但积分图像明显提高速率; 函数Scalar sum(InputArray src); 遍历区域所有像素,返回和; 为了理解积分图像的实现原理,我们先对它下一个定义。取图像左上侧的全部像素计算累加和,并用这个累加和替换图像中的每一个像素,用这种方式得到的图像称 阅读全文
posted @ 2021-04-28 21:55 KAVEI 阅读(96) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 用于比较直方图 double compareHist(InputArray H1, InputArray H2, int method); H1,H2,是要进行比较的直方图。 method,比较方法。有如下选择: 方法名 标识符 计算公式 相关 Correlation HISTCMP_CORREL 阅读全文
posted @ 2021-04-26 22:30 KAVEI 阅读(92) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在已知某物体大致坐标时,我们可以用概率分布图找到大致位置 meanshift算法学习(二):opencv中的meanshift_On my way-CSDN博客 阅读全文
posted @ 2021-04-22 15:35 KAVEI 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 对于检测特定区域,用反向投影直方图可以识别 void cv::calcBackProject ( const Mat * images, int nimages, const int * channels, InputArray hist, OutputArray backProject, cons 阅读全文
posted @ 2021-04-22 15:07 KAVEI 阅读(54) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为什么要使用查找表? 一般的灰度图像有256个灰度级,而有时我们并不须要这么精确的灰度级(严重影响运算时间),比方黑白图像。这意味着我们以一个新的输入值划分当前的颜色空间,比方灰度到黑白色,将0~127灰度值直接赋值0,128~255赋值1,终于得到较少的黑白两色。查找表就扮演着这样的减少灰度级而提 阅读全文
posted @ 2021-04-22 14:10 KAVEI 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在高维直方图绘制中使用,接省内存 OpenCV中一般一张图片在内存中用Mat来表述及管理,Mat内部申请一块类似与数组的内存用于存储图片中的每个像素的值即为稠密矩阵,但是有时在矩阵中其值为零的元素远远多于非为零的元素个数即稀疏矩阵,如何此时还使用Mat进行存储 显然非常浪费空间,为了应对此中场景,O 阅读全文
posted @ 2021-04-22 10:51 KAVEI 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在进行轮廓提取时使用到compare函数(可用作物体移动检测) void compare(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop); src1:原始图像1(必须是单通道)或者一个数值,比如是一个Mat或者一个单纯的数字 阅读全文
posted @ 2021-04-21 21:55 KAVEI 阅读(592) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 城区距离:rgb值差距的绝对值 如果将rgb值差距的绝对值累加,计算速度更快 void cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst ); OpenCV 中计算两个数组差的绝对值的函数。 src1 第一个原数组 src2 第二 阅读全文
posted @ 2021-04-16 19:56 KAVEI 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑