摘要:有别于广为人知的Sobel、Canny等一阶算法,基于Hessian矩阵能够得到图像二阶结果,这将帮助我们深入分析图像本质。
Hessian矩阵在图像处理中有着广泛的应用:其中在图像分割领域,包括边缘检测、纹理分析等;在图像增强领域,包括边缘增强、边缘消除等。
本文从Hessian矩阵定义出发,通过清晰简洁的数学推导和讲解实现公式到C++代码的转化。为了帮助深入理解Hessian矩阵在图像处理中的能力,我们将详细讲解和实现经典的“血管增强”算法(Frangi算法)
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摘要:本例项目来源于群里面网友提问“在流水线上采集到的图片,相互之间位移基本确定,需要进行进一步精细拼接”
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摘要:GOCVHelper主要包含图像处理、图像增强和基础文件处理三个部分。由于前两个部分较具有通用性,而且我在不同项目中都进行了反复使用,为了进一步说明类库内容,这里反过来从项目角度出发,对现有的类库进行整理。
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摘要:传统的条码识读方法是使用专用的激光扫描器来扫描条码,从而获取条码中的信息。这个过程人工介入程度较深、一般用于吞吐量较大的专业领域。
近年来随着图像处理技术的发展,特别是终端手持设备性能的增强,广泛出现基于图像进行识别的情况。
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摘要:将GOCVHelper推向opencv——关于thinning函数的探索
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摘要:浏览网页的时候发现一篇不错的文章"用Python和OpenCV创建一个图片搜索引擎的完整指南 " http://python.jobbole.com/80860/. 作者在浏览自己旅游的照片的时候,发现照片太多了分类不过来,一时技痒写了个分类软件,虽然简单但是有用。关键的是我发现他在原文中使用了半个小时就写出来了。【2022年,现在这里的技术已经过时,应该使用milvus】
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摘要:

多尺度的图像细节提升multiScaleSharpen实现方法
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摘要:

2017年4月16日 一周AnswerOpenCV佳作赏析
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摘要:以上是检测类项目中的常用方法
在这种“量化”的项目中,越是简单的算法越能够得出稳定有效的结论;
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摘要:本文区分目标、ps模拟操作、算法实现、算法原理、延申扩展等几个部分对背景去除增强这种典型算法进行了剖析。
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摘要:新思路和存在的问题 在翻看以前找到的论文的时候看到了有趣的文章 《Low-Cost Hand Vein Pattern Recognition 》里面给出这样的效果图 那么这个效果对于我来说是不错的。虽然解决的问题不一样,但是很有启发。继续探索,它指向了另一篇文章(核心算法) 《A Directio
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摘要:

图像增强算法的基本原则是“降低低频区域,突出高频区域”,以此强化边缘,达到增强的目的。最简单的例子就是通过原始图像减去高斯模糊处理后的图像,就能够将边缘强化出来。
直方图均衡化也是一种非常常见的增强方法。但是为了避免背景的干扰,更倾向于采用“局部”方法进行处理。我们这里着重研究自适应对比度增强(ACE)的相关内容。
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摘要:基本形态学算法 为什么要做基本形态学算法的研究和实现?是因为形态学是一个非常有力,应用 广泛的工具,但同时也是研究不是很清楚的工具。往往一个恰到好处的变换,就能够省下许多的劳动。对此的分类和研究就显得非常有必要,而相关代码的积累,也很有价值。 零、基本概念: 膨胀:白->黑; dilate 腐蚀:黑
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摘要:CLAHE算法对于医学图像,特别是医学红外图像的增强效果非常明显。 CLAHE https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization 中文方面非常好的资料 限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果 在OpenCV中已经实现
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摘要:img = img1*mask + img2*(1-mask) How do that ?
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摘要:相关代码已经被OpenCV收录:/samples/cpp/tutorial_code/ShapeDescriptors/pointPolygonTest_demo.cpp
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摘要:特征点提取在“目标识别、图像拼接、运动 跟踪、图像检索、自动定位”等研究中起着重要作用;我们这里通过一个综合实验来对OpenCV提供的特征提取方法进行比对。
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