08 2020 档案
摘要：写在前面 霍夫直线变换理论小白易懂： https://www.bilibili.com/video/BV1bb411b7VQ?from=search&seid=13282514100449874212 代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp
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摘要：写在前面 这个常用于模板匹配，但是到这一步其实听不懂的实在是太多了…… 反向投影博客（概念理解） https://blog.csdn.net/fengye2two/article/details/79113560 OpenCV之mixChannels()函数使用说明 https://www.cnbl
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摘要：写在前面 ☆ CV_COMP_BHATTACHARYYA 数值越小代表越接近 （巴适距离） ☆ CV_COMP_CORREL 数值越大代表越接近 （相关性计算） CV_COMP_CHISQR 数值越小说明越接近（K²） CV_COMP_INTERSECT 十字交叉（老师不懂，我更不懂，先不求甚解 ）
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摘要：写在前面 这里贾志刚老师做绘制的Mat长宽弄反了……但是……他没看出来…… 东西都在注释里，不多说。 代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<cmath> #include<string> using namespace
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摘要：代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<cmath> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("A:\\专用\\Tes
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摘要：写在前面 这节内容里面的不管左右反转、上下翻转，还是旋转180度，都比较好理解，最难理解的是做小微原图的二分之一，这个我到现在仍有点蒙圈。 贾志刚老师调程序调出来的右下是有夹缝的，然后弹幕里面有人说他这个写的有问题，于是我到处去搜博客。 贾志刚老师在第一节课加上的0.5，博客里面有减去0.5，也有不
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摘要：写在前面 这里我其实准备了两张图，一张圆形交错的，一张T细胞在显微镜下呈现的景象，但是圆检测怎么调，都调不到满意的结果，不知道是什么参数不太合适。 代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<cmath> using nam
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摘要：写在前面 有助于理解非最大信号抑制博客 https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/80195119?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2allfirst
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摘要：代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<cmath> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("A:\\专用\\Tes
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摘要：写在前面 边缘：像素值发生跃迁的地方。可通过一阶导数求得 delta=f(x)-f(x-1) delta越大，说明像素在x方向变化越大，边缘信号越强 Sobel算子，称为一阶微分算子或者求导算子 （拉普拉斯为二阶） 水平梯度Gx，垂直梯度Gy 最终梯度： G=abs(Gx)+abs(Gy); G=p
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摘要：写在前面 copyMakeBorder（） 其中，处理边缘的三种方式： BORDER_CONSTANT 指定像素填充 BORDER_REPLICATE 已知像素（周围的像素）填充 BORDER_WRAP 另一边的像素填充 和贾志刚老师学的一个键盘事件，通过按键改变 代码 #include<iostr
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摘要：代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<cmath> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("A:\\专用\\Tes
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摘要：写在前面 阈值二值化操作肯定在灰度图像使用。 阈值类型 THRESH_BINARY THRESH_BINARY_INV //取反 THRESH_TRUNC 超过阈值的，等于阈值 THRESH_TOZERO 小于阈值的，等于0 THRESH_TOZERO_INV 生成阈值方式 THRESH_OTSU
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摘要：写在前面 这一段就不跑了哈…… #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("A:\\专用\\TestFo
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摘要：写在前面 一般提取水平竖直线都是相对于二值图像来说的，要先对原始图像二值化处理。 代码只跑找到竖线的算法（横线换一个结构体就行了） 代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namesp
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摘要：代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("A:\\专用\\TestForTheCV\\class
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摘要：写在前面 膨胀：高亮区域被膨胀了（dilate） 腐蚀：高亮区域被腐蚀了（erode） 代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int element_si
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摘要：代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("A:\\专用\\TestForTheCV\\class
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摘要：写在前面 在这里把（1）（2）的所有关于模糊的笔记都记下来。 均值滤波 可以缩小像素，其实就是将像素区域的均值赋值给中心像素。 blur() 高斯滤波 模糊图像，但是仍然保持原像素。 GaussianBlur（） 中值滤波 主要用来控制椒盐噪声 medianBlur（） 双边模糊 常用于美颜方面，祛
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摘要：写在前面 Vec3b -> uchar Vec3f -> float src.convertTo(dst.CV_23F);//转换方式 比较重要的随机数API RNG rng(12345); rng.uniform(min,max); 代码 #include<iostream> #include<o
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摘要：写在前面 公式 后来的图 = 原来的图 * α + β 其中，α代表图像对比度，β代表亮度。 其实就是很简单的对图像中每一个像素点做这个运算，代码中我演示了三通道RGB图像的写法，没有演示Gray的写法（因为我懒）。单通道处理一次就可以了，不用分数组元素012每个都处理而已。 代码 #include
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摘要：写在前面 注意，本博客图中有恐怖内容，请心脏脆弱者慎重查阅！ 代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src1 = imr
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摘要：代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("A:\\专用\\TestForTheCV\\代替女友出
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摘要：代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("A:专用\\TestForTheCV\\class4酷
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摘要：写在前面 //upDBD = Mat::zeros(src.size(), src.type()); 返回一个置零的Mat对象 //upDBD = Mat::eye(src.size(), src.type()); 返回一个对角线为白色，其他为黑色的Mat对象 if(!mat.data) 如果无图被
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摘要：写在前面 这节课……水……讲了一些前言类似的吧，个人觉得没什么太重要的东西。 代码 #include <iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace cv; i
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摘要：写在前面 这是笔者在学习贾志刚老师的OpenCV基础课的一些笔记，提供给个人以后在不同电脑查阅使用。因为给本人查看，所以并没有详细的注释。 差最后几节课没学完，因为实在是学不懂了，另外要开学了，所以，暂时先将其他笔记发出来，剩下的学校去在学。 图像处理太深奥了，涉及到好多数学理论。在学习时参考了大量
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