02 2020 档案
摘要：寻找最值：minMaxLoc 函数 minMaxLoc 函数的作用是在数组中找到全局最小和最大值。 void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal = 0, Point* minLoc = 0, Point* maxLoc
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摘要：对比直方图：compareHist 函数 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 HI
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摘要：直方图概述 简单来说，直方图就是对数据进行统计的一种方法，这些数据可以是梯度、方向、色彩或任何其他特征。它的表现形式是一种二维统计表，横纵坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 计算直方图：calcHist 函数 calcHist 函数用于计算一个或多个阵列的直方图。 void calcH
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摘要：实现图像修补、物体去除：inpaint 函数 void inpaint(InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags); src，输入图像，即源图像，填 Mat 类对象
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摘要：计算轮廓面积：contourArea 函数 double contourArea(InputArray contour, bool oriented = false); contour，输入的二维点集（轮廓顶点），可以是 vector 或 Mat 类型。 oriented，面向区域标识符。有默认值
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摘要：计算矩的目的 从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中。同时矩函数在图像分析中也有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识
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摘要：寻找包裹轮廓的最小圆：minEnclosingCircle 函数 返回圆应满足：① 轮廓上的点均在圆形空间内。② 没有面积更小的满足条件的圆。 void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius); po
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摘要：寻找包裹轮廓的最小正矩形：boundingRect 函数 返回矩阵应满足：① 轮廓上的点均在矩阵空间内。② 矩阵是正矩阵（矩形的边界与图像边界平行）。 Rect boundingRect(InputArray points); 唯一一个参数是输入的二维点集，可以是 vector 或 Mat 类型。
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摘要：生成逼近曲线：approxPolyDP 函数 该函数采用 Douglas-Peucker 算法（也称迭代终点拟合算法）。可以有效减少多边形曲线上点的数量，生成逼近曲线，简化后继操作。 经典的 Douglas-Peucker 算法描述如下： 在曲线首尾两点 A，B 之间连接一条直线 AB，该直线为曲线
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摘要：凸包的定义： 包含点集 S 所有点的最小凸多边形称为凸包。 凸包绘制原理：Graham 扫描法 首先选择 y 方向上最低的点作为起始点 p0。 然后以 p0 为原点，建立极坐标系，做逆时针极坐标扫描，依次添加凸包点 p1，p2 ...pn（排序顺序根据极坐标角度大小） 若当前扫描点与下一个点构成的直
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摘要：轮廓图像与 Canny 图像的区别 一个轮廓一般对应一系列的点，也就是图像中的一条曲线。轮廓图像和 Canny 图像乍看起来表现几乎是一致的，但其实组成两者的数据结构差别很大： Canny 边缘图像是一个点的集合，点与点之间没有联系。 轮廓图像是一个点集的集合，每个点集（即轮廓）内的点都是相邻的，点
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摘要：直方图均匀化简介 从这张未经处理的灰度图可以看出，其灰度集中在非常小的一个范围内。这就导致了图片的强弱对比不强烈。 直方图均衡化的目的，就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围（0~255）内均匀分布的形式，从而增加像素灰度值的动态范围，达到增强图像整体对比度的效果。 直方图均衡化的列表计算 序号 运
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摘要：仿射变换的基本概念 仿射变换是一种二维坐标（x, y）到二维坐标（u, v）的线性变换，其数学表达式形式如下： 对应的齐次坐标矩阵表示形式为： 仿射变换保持了二维图形的“平直性”（直线经仿射变换后依然为直线）和“平行性”（直线之间的相对位置关系保持不变，平行线经仿射变换后依然为平行线，且直线上点的位
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摘要：重映射的概念 重映射，就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。 实现重映射：remap 函数 将图像进行重映射几何变换，基于的公式为：dst (x, y) = src ( mapx (x, y), mapy (x, y) )。即 mapx 在（x，y）位置上存储的是目标像素的横坐
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摘要：霍夫圆变换原理 霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换（https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12331656.html）大体类似。 对直线来说，一条直线能由极径极角（r，θ）表示，而对于圆来说，我们需要三个参数：圆心（a，b），半径 r。 笛卡尔坐标系中圆的方程为： (x-a
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摘要：霍夫线变换的原理 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示，有以下两种情况： ① 在笛卡尔坐标系中：可由参数斜率和截距（k，b）表示。 ② 在极坐标系中：可由参数极经和极角（r，θ）表示。 对于霍夫线变换，我们将采用第二种方式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： 对于（x0，y0
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摘要：Laplacian 算子简介 求多元函数的二阶导数的映射又称为 Laplacian 算子: 计算拉普拉斯变换：Laplacian 函数 void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double
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摘要：sobel 算子的基本概念 sobel 算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导，用于计算图像灰度函数的近似梯度。 其基础来自于一个事实，即在边缘部分，像素值出现“跳跃”或者较大的变化。如果在此边缘部分求取一阶导数，会看到极值的出现。正如下图所示： sobel 算子的计算
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摘要：边缘检测的一般步骤 【第一步】滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和。 【第二步
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摘要：阈值化 在对图像进行处理操作的过程中，我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策，直接剔除一些低于或高于一定值的像素。 阈值分割可以视为最简单的图像分割方法。比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异，可以利用阈值分割出我们需要的物体。这种分割是像素级的分割，为了从一幅图像中提取我们需要的部分，应该用图像
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摘要：我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像，如果需要放大或者缩小图像的尺寸，在 OpenCV 中可以使用如下两种方法： resize 函数，最直接的方法。 pyrUp 和 pyrDown 函数，即图像金字塔相关的两个函数，对图像进行向上采样和向下采样的操作。 pyrUp 和 pyrDown 其实
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摘要：漫水填充：floodFill 函数 简单来说，漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域，利用指定颜色进行区域颜色填充。Windows 画图工具中的油漆桶功能和 Photoshop 的魔法棒选择工具，都是漫水填充的改进和延伸。 //第一个版本 int floodFill(InputOutputArra
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摘要：扩充图像边界：copyMakeBorder 函数 在图像处理过程中，因为卷积算子有一定大小，所以就会导致图像一定范围的边界不能被处理，这时就需要将边界进行适当扩充。 void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst, int top, int b
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摘要：开运算：先腐蚀后膨胀。 能够排除小亮点。 闭运算：先膨胀后腐蚀。 能够排除小黑点。 形态学梯度：膨胀图 — 腐蚀图。 对二值图像进行这一操作，可将图块的边缘突出出来，故可用来保留物体边缘轮廓。 顶帽：原图 — 开运算结果。 可以认为是找到那些被开运算排除的小亮点。 黑帽：闭运算结果 — 原图。 可以
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摘要：腐蚀与膨胀是形态学滤波。其中，腐蚀是最小值滤波，膨胀是最大值滤波，即分别选取内核中的最小值与最大值赋值给锚点。若内核为 N×1 或 1×N 形状，可用于横纵方向直线检测。 膨胀：dilate 函数 void dilate (InputArray src, OutputArray dst, Input
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摘要：图像滤波，指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像与处理中不可缺少的操作。 邻域算子，指利用给定像素及其周围的像素值，决定此像素的最终输出值的一种算子。线性邻域滤波器就是一种常见的邻域算子，像素的输出值取决于输入像素及其周围像素的加权和，权重是邻域算子相应位置上的值。 线性滤
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摘要：归一化：就是将数据通过某种算法，限制需要的一定范围内。 归一化的目的：简而言之，是使得没有可比性的数据变得具有可比性，同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系，如大小关系；或是为了作图，原来很难在一张图上作出来，归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等。 矩阵归一化：normalize 函数 vo
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摘要：src.at<uchar>(i,j)[0] = saturate_cast<uchar>(data); if (data < 0) data = 0; else if (data > 255) data = 255; 好简单的博客，(●'◡'●)
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摘要：对于三通道或四通道图像，有时要对某一通道的像素值进行修改或展示，这就需要进行通道分离操作。修改后，若要进行结果展示，就需要重新将各通道合并。 通道分离：split 函数 void split (InputArray m, OutputArrayOfArrays mv); m ,需要进行分离的多通道矩
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摘要：计算数组加权和：addWeighted 可实现两个大小、类型均相同的数组（一般为 Mat 类型）按照设定权重叠加在一起。 void addWeighted(InputArray src1,double alpha,InputArray src2,double beta,double gamma,Ou
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摘要：感兴趣区域：ROI 对感兴趣区域进行的一系列操作，相当于直接在原图相应部分进行操作。 Mat imageROI = srcImage(Rect(0,0,dstImage.cols, dstImage.rows)); srcImage 为原图像 Rect(0,0,dstImage.cols, dstI
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摘要：动态地址访问像素：src.at<Vec3b>(i, j)[0]、src.at<uchar>(i, j) int b = src.at<Vec3b>(i, j)[0];int g = src.at<Vec3b>(i, j)[1];int r = src.at<Vec3b>(i, j)[2]; 用来访问
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摘要：getTickCount 函数 返回 CPU 自某个事件（如启动电脑）以来走过的时钟周期数。 getTickFrequency 函数 返回 CPU 一秒钟所走过的时钟周期数。 二者结合使用，可以用来计算和观察一段程序或一种算法耗时。 代码演示： #include<opencv.hpp> using
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摘要：鼠标操作：setMouseCallback 函数 借助回调函数，实现对鼠标每次操作的相应，即每进行一步鼠标操作，都会执行一次回调函数。 void setMouseCallback(const string& window_name, MouseCallback on_Mouse, void* use
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摘要：创建滑动条：createTrackbar 函数 createTrackbar 函数用于创建一个可以调整数值的滑动条，并将滑动条附加在指定的窗口上。 int createTrackbar(const string& trackbar_name,const string& window_name,int
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摘要：加载图像：imread 函数 Mat imread(const string& filename, int flags = 1)； filename：需要载入的图像的路径名。 flags：加载图像的颜色类型，默认值为 1。flags = 1（IMREAD_COLOR）：返回一个 BGR 类型的三通道
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