2013 年 9月随笔档案 - 迈克老狼2012

OpenCV学习(21) Grabcut算法详解

摘要：grab cut算法是graph cut算法的改进。在理解grab cut算之前，应该学习一下graph cut算法的概念及实现方式。我搜集了一些graph cut资料：http://yunpan.cn/QGDVdBXwkXutH grab cut算法详细描述见资料中的pdf文件：“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction... 阅读全文

posted @ 2013-09-26 19:54 迈克老狼2012 阅读(14650) 评论(1) 推荐(1) 编辑

摘要：在OpenCV中，实现了grabcut分割算法，该算法可以方便的分割出前景图像，操作简单，而且分割的效果很好。算法的原理参见papaer：“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 比如下面的一副图，我们只要选定一个四边形框，把框中的图像作为grabcut的一个输入参数，表示该框中... 阅读全文

posted @ 2013-09-20 13:53 迈克老狼2012 阅读(28706) 评论(2) 推荐(1) 编辑

OpenCV学习(19) 细化算法(7)

摘要：最后再来看一种通过形态学腐蚀和开操作得到骨架的方法。http://felix.abecassis.me/2011/09/opencv-morphological-skeleton/ 代码非常简单： void gThin::cvmorphThin(cv::Mat& src, cv::Mat& dst) { if(src.type()!=CV_8UC1) ... 阅读全文

posted @ 2013-09-19 19:18 迈克老狼2012 阅读(3343) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(18) 细化算法(6)

摘要：本章我们在学习一下基于索引表的细化算法。假设要处理的图像为二值图，前景值为1，背景值为0。索引表细化算法使用下面的8邻域表示法：一个像素的8邻域，我们可以用8位二进制表示，比如下面的8邻域，表示为00111000=0x38=56 我们可以枚举出各种情况下，当前像素能否删除的表，该表大小为256。它的索引即为8邻域表示的值，表中存的值为0或1，0表示当前像素不能删除，1表示... 阅读全文

posted @ 2013-09-19 19:02 迈克老狼2012 阅读(2838) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(17) 细化算法(5)

摘要：本章我们看下Pavlidis细化算法，参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.html Computer VisiAlgorithms in Image Algebra，second edition... 阅读全文

posted @ 2013-09-19 13:50 迈克老狼2012 阅读(3157) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(16) 细化算法(4)

摘要：本章我们学习Rosenfeld细化算法，参考资料：http://yunpan.cn/QGRjHbkLBzCrn 在开始学习算法之前，我们先看下连通分量，以及4连通性，8连通性的概念： http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghu... 阅读全文

posted @ 2013-09-17 22:18 迈克老狼2012 阅读(5869) 评论(1) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(15) 细化算法(3)

摘要：本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，两个算法实现的效果接近，第一种算法更好一些。第一种算法描述参考paper和代码： Linear Skeletons from Square Cupboards Speedup Method for Real-Time Thi... 阅读全文

posted @ 2013-09-17 21:00 迈克老狼2012 阅读(12667) 评论(1) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(14) 细化算法(2)

摘要：前面一篇教程中，我们实现了Zhang的快速并行细化算法，从算法原理上，我们可以知道，算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素。还有很多与此算法相似的细化算法，只是判断的条件不一样。在综述文章， Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理，有兴趣可以阅读一下。下面看看图像细化的定义以... 阅读全文

posted @ 2013-09-15 08:53 迈克老狼2012 阅读(7583) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(13) 细化算法(1)

摘要：程序编码参考经典的细化或者骨架算法文章： T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984. 它的原理也很简单：我们对一副二值图像进行骨架提取，就是删除不需要的轮廓点... 阅读全文

posted @ 2013-09-14 20:25 迈克老狼2012 阅读(22125) 评论(3) 推荐(5) 编辑

OpenCV学习(12) 图像的腐蚀与膨胀(3)

摘要：通过使用不同的结构元素来进行膨胀腐蚀操作，可以检测图像中的角点，下面就一步一步看这个算法如果实现角点检测。原图像：首先我们创建四个结构元素先用十字结构元素对原图像进行膨胀操作，得到下面的图像再对这个图像用钻石型结构元素进行腐蚀操作，得到图像1，如下图所示：接着，我们对原图像用X型结构元素进行膨胀操作，得到：我们再用方形结构元素对上面图像进行腐蚀操作，... 阅读全文

posted @ 2013-09-14 15:43 迈克老狼2012 阅读(1205) 评论(1) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(11) 图像的腐蚀与膨胀(2)

摘要：先对一副灰度图像进行腐蚀操作，然后在腐蚀后的图像上再进行膨胀操作，我们定义这个操作为开操作。先对一副图像进行膨胀操作，然后在膨胀后的图像上再进行腐蚀操作，我们定义这个操作为闭操作。开操作可以去掉场景中一些孤立的点，而闭操作通常可以填充前景中一些小洞，通常通过这两种操作，使得图像看起来更圆润光滑一点。在opencv中，我们通过函数 cv::morphologyEx(Imag... 阅读全文

posted @ 2013-09-14 15:38 迈克老狼2012 阅读(991) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(10) 图像的腐蚀与膨胀(1)

摘要：建议大家看看网络视频教程：http://www.opencvchina.com/thread-886-1-1.html 腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作，比如下面的一副16*16的灰度图。它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为：我们定义一个5*5的结构元素，该结构元素用5*5的矩阵表示，其中为1的单元，表示该单元在结构元素中有效，另外还... 阅读全文

posted @ 2013-09-14 15:16 迈克老狼2012 阅读(4634) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(6) 文件和Mat之间的数据交换

摘要：有时候为了便于调试算法，我们需要从文本文件或二进制文件中读取数据，并把数据放到相应的矩阵中去。我们通常可以通过下面的函数实现。 1、从二进制文件中读取数据。新建一个txt文件 input.txt，在vs2010中，右键点击该文件，选择open with，然后选择Binary Editor，就可以用二进制的方式打开文件了。编辑文件并保存之后，我们可以... 阅读全文

posted @ 2013-09-14 09:26 迈克老狼2012 阅读(4276) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(5) Mat的基本操作(2)

摘要：本章我们学习一下Mat中的常用操作，因为在后面其它的教程中，我们经常要对图像进行各种处理，也要使用这些操作。一、 Mat的复制，就是从一个矩阵A，生成相关的另一个矩阵B。 (1)使用赋值的方法，比如通过构造函数生成矩阵N，通过复制生成矩阵P cv::Mat N(M); cv::Mat P; P=M; 这样生成的矩阵，只是新生成... 阅读全文

posted @ 2013-09-14 09:00 迈克老狼2012 阅读(16072) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(4) Mat的基本操作(1)

摘要：图像在OpenCV中都是通过Mat类来存储的，Mat可以用来表示N维矩阵，当然用的最多的还是二维矩阵。 Mat类有两部分组成：第一部分是头信息，这些信息主要用来描述矩阵，比如矩阵维数ndims,rows,cols(这两个成员变量主要用于二维矩阵，用来表示行数和列数)，size，sizes， type，step等等；第二部分是data信息，这是一个指针，指向Mat中存储的数... 阅读全文

posted @ 2013-09-13 21:11 迈克老狼2012 阅读(5869) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(3) OpenCV框架

摘要：OpenCV是一个开源的视觉库，其中包括很多计算机视觉的算法实现。在版本2.2以后，OpenCV采用C++特征的API，在1.x版本中，OpenCV函数都是传统的C语言形式。 OpenCV采用模块化的结构，每个模块都是由一些动态和静态库组成，该模块会实现一些特定的计算机视觉算法。要使用某个特定的库，我们必须在程序中先包含该库的头文件，并把该库的lib作为链接库。例如要... 阅读全文

posted @ 2013-09-13 19:17 迈克老狼2012 阅读(2064) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(2) OpenCV的配置

摘要：下面我们在VS2010中编写一个简单的OpenCV程序，来看看如何在程序中使用OpenCV。创建一个新的Win32 控制台程序，附加选项为空工程(empty project)，并添加一个cpp源文件main.cpp，内容如下： #include #include int main() { cv::Mat img = cv::imread("lenna.jpg"); ... 阅读全文

posted @ 2013-09-13 19:07 迈克老狼2012 阅读(1027) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(1) OpenCV的安装

摘要：1. 下载文件下载最新的OpenCV windows版本：链接：http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/ 我下载的版本是2.46，下载后得到OpenCV-2.4.6.0.exe，自解压该文件到目录D:\opencv2.31\opencv2.46。自解压之后，会生成一个opencv的子目录，所... 阅读全文

posted @ 2013-09-13 18:46 迈克老狼2012 阅读(898) 评论(1) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(9) 分水岭算法(3)

摘要：本教程我学习一下opencv中分水岭算法的具体实现方式。原始图像和Mark图像，它们的大小都是32*32，分水岭算法的结果是得到两个连通域的轮廓图。原始图像：(原始图像必须是3通道图像) Mark图像：结果图像：初始的mark图像数据如下，黄色的部分为我们的第一个mark区域，值为255，第二个区域为褐红色的区域，值为128，第三个绿色的区域，值为64。 ... 阅读全文

posted @ 2013-09-12 21:45 迈克老狼2012 阅读(5704) 评论(9) 推荐(1) 编辑

OpenCV学习(8) 分水岭算法(2)

摘要：现在我们看看OpenCV中如何使用分水岭算法。首先我们打开一副图像： // 打开另一幅图像 cv::Mat image= cv::imread("../tower.jpg"); if (!image.data) { cout(255*imageMask(x,y)... 阅读全文

posted @ 2013-09-06 07:04 迈克老狼2012 阅读(4075) 评论(2) 推荐(0) 编辑

OpenCV学习(7) 分水岭算法(1)

摘要：分水岭算法主要用于图像分段，通常是把一副彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。下面左边的灰度图，可以描述为右边的地形图，地形的高度是由灰度图的灰度值决定，灰度为0对应地形图的地面，灰度值最大的像素对应地形图的最高点。我们可以自己编程实现灰度图的地形图显示，工程FirstOpenCV6就实现了简单的这个功... 阅读全文

posted @ 2013-09-05 19:24 迈克老狼2012 阅读(26454) 评论(4) 推荐(9) 编辑

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