随笔分类 - opencv
摘要：一、简介 二、画出每个轮廓的每个点 轮廓太密集了，稍微改改参数 稍微改改，有另一种效果（动态射线） 改改又是一种效果 三、孔洞填充 稍微改改
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摘要：一、简介 图2 二、代码 三、小应用
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摘要：一、模板匹配概念 二、单模板匹配 注意：result的长宽正好是原图-模板图的长宽，result图中白亮程度表示匹配程度 三、视频模板匹配 四、多模板匹配（没懂/(ㄒoㄒ)/~~）
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摘要：一、直方图均衡化--equalizeHist() 注意：红色部分为均衡化的主要代码 彩色图像直方图均衡化 二、直方图对比 三、反向投影
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摘要：一、概述 二、一维灰度直方图 第35行代码的坐标为Point(i*scale, bins-1), Point(i*scale, bins-realValue)的原因。 如果觉得直方图太密集了，可以调整宽度 三、不均匀灰度直方图 四、RGB三色直方图 五、二维直方图
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摘要：一、简介 在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换。 二、霍夫线变换 霍夫线变换的原理 以上原理部分，转自http://blog.csdn.net
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摘要：一、概述 二、canny边缘检测 Canny边缘检测小应用——检测工件是否平整，检测布料是否平滑 注意：canny边缘检测后，图像为灰度图！ 三、Sobel算子（带方向，分x，y方向） 四、Laplacian算子（二阶，带方向） 五、其他 Robets交叉梯度算子：▽f≈|Z9-Z5|+|Z8-Z6
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摘要：一、分析 贴出应用图片以供直观了解 红色部分，因图而异（某些参数，根据图片的不同需要进行相应的修改） 二、代码 轮廓的相关知识，后面会学到。 三、效果图 二值图如下 原图备份后反二值化阈值图copy，如下 copy的轮廓画在全黑图像上，如下 膨胀腐蚀如下 膨胀腐蚀相减（diff）如下 diff轮廓绘
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摘要：一、形态学其他操作（用的不多，如果忘了也可以通过膨胀腐蚀得到相同效果） 1.开运算 2.闭运算 3.形态学梯度 4.顶帽 5.黑帽 二、小应用（找出差异，对差异进行操作）
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摘要：一、膨胀腐蚀概述（对高亮部分进行操作） 二、膨胀 三、腐蚀 四、代码 1.查看结构元素 按下ctrl+F5进行调试 由此可见，一般用MORPH_RECT结构元素。 2.对图像进行膨胀腐蚀操作 膨胀效果如下： 腐蚀效果如下：
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摘要：一、图像阈值化简介 二、固定阈值 三、自适应阈值 四、滚动条调整参数
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摘要：一、图像滤波简介 二、方框滤波——boxFilter（） 三、均值滤波——blur（） 四、高斯滤波——GaussianBlur（） 以上是线性滤波（方框，均值，高斯） 以下是非线性滤波（中值，双边） 五、中值滤波——medianBlur（有效去除脉冲噪声和椒盐噪声） 六、双边滤波——bilater
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摘要：一、图像缩放 二、图像平移 三、图像旋转 四、转置和镜像 flipCode = 0, 垂直翻转(沿X轴翻转)，效果如下： flipCode > 0, 水平翻转(沿Y轴翻转)，效果如下： flipCode < 0, 水平垂直翻转(180°中心对称)，效果如下： 五、重映射remap
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摘要：一、ROI 低级融合 二、mask掩码 图像高级融合 图像加法
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摘要：一、对比度亮度调整 二、通道分离与合并
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摘要：一、图像加法 两幅图的（10,10）处蓝色通道值相加大于了255，所以dst值为255，我们换一个小一点的坐标（420,420）试试 二、图像减法 三、乘除与或非
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摘要：一、动态地址访问 二、指针访问（速度快） 三、迭代器访问（了解） 四、减色效果 减色原理 data[j]=data[j]/64*64+64/2 可参考http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/51167153 五、随机产生椒盐噪声
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摘要：一、鼠标截图 二、滑动条视频播放
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摘要：一、鼠标事件 另外一种方法，不必将img图像设置为全局变量，只需传入其地址即可。 二、滑动条操作
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摘要：一、Mat类创建 二、基本绘图函数 1、画线、画圆、画矩形 2、画椭圆、画多边形、写入文字
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