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OpenCV实践之路——使用imread()函数读取图片的六种正确姿势 opencv里的argv[1]指向的文件在哪里 测试 阅读全文
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使用OpenCV函数 findContours 使用OpenCV函数 drawContours 阅读全文
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什么是仿射变换? 一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移). 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示: 你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的 关系 . 我们通常使用 矩阵来表示仿射变换. 考虑到我们要使用矩阵 和 对二维向量 做变换, 阅读全文
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重映射是什么意思? 把一个图像中一个位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程. 为了完成映射过程, 有必要获得一些插值为非整数像素坐标,因为源图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的. 我们通过重映射来表达每个像素的位置 : 这里 是目标图像, 是源图像, 是作用于 的映射方法函数. 把一个图像中一个 阅读全文
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上篇博客：霍夫变换（直线检测、圆检测）中谈到关于霍夫变换的原理，但是没有谈到具体实现； 具体的实现如下图： 如下图，假定在一个8*8的平面像素中有一条直线，并且从左上角（1,8）像素点开始分别计算θ为0°、45°、90°、135°、180°时的ρ，图中可以看出ρ分别为1、(9√2)/2、8、(7√2 阅读全文
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可以看出如果笛卡尔坐标系的点共线，这些点在霍夫空间对应的直线交于一点：这也是必然，共线只有一种取值可能。 如果不止一条直线呢？再看看多个点的情况（有两条直线）： 在opencv中步骤解读： 具体步骤： 1. 彩色图像->灰度图 2. 去噪（高斯核） 3. 边缘提取（梯度算子、拉普拉斯算子、canny 阅读全文
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给出梯度的一些参考博客 导数、梯度和极值 图像梯度的基本原理：https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/78987096 数字图像的梯度概念(the gradient of the image)：https://blog.csdn.net/su_ 阅读全文
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函数原型 具体参数解析 加入噪声 参考博文：https://blog.csdn.net/i_chaoren/article/details/54562502 阅读全文
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本编博客会谈谈图像滤波，会分别写出滤波过程和原理； 主要可分为以下两大类： 一、线性滤波 1、均值滤波blur() 2、方框滤波 boxFilter() 3、高斯滤波GaussianBlur() 二、非线性滤波 1、中值滤波medianBlur()--当滤波核尺寸大于5时，输入图像只能是CV_8U格 阅读全文