摘要：
1、加载深度学习模型 深度学习中最重要的部分就是对模型的训练，模型训练完成后就可以使用模型对新数据进行处理，例如识别图像中的物体、对图像中的人脸进行识别等。由于训练模型既耗费时间又容易失败，因此在实际使用过程中可以直接已有的模型，没必要每次都重新训练模型。OpenCV 4中提供了dnn::readN 阅读全文
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图像修复技术就是利用图像中损坏区域边缘的像素，根据像素值的大小以及像素间的结构关系，估计出损坏区域可能的像素排列，从而去除图像中受污染的区域。图像修复不仅可以去除图像中得“划痕”，还可以去除图像中得水印、日期等。OpenCV 4提供了能够对含有较少污染或者水印的图像进行修复的inpaint()函数， 阅读全文
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1、Grabcut图像分割 代码清单8-21 grabCut()函数原型 void cv::grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fg 阅读全文
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二维码被广泛的应用在我们日常生活中，比如微信和支付宝支付、火车票、商品标识等。二维码的出现极大的方便了我们日常的生活，同时也能将信息较为隐蔽的传输。二维码种类多种多样，有QR Code、Data Matrix、Code One等，日常生活中常用的二维码是QR二维码，该二维码样式以及每部分的作用在图7 阅读全文
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矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。 1、几何矩与中心矩 OpenCV 4提供了计算图像矩的moments()函数，该函数的函数原型在代码清单7-28中给出。 阅读全文
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1、轮廓的发现与绘制 代码清单7-11 findContours()函数原型1 1. void cv::findContours(InputArray image, 2. OutputArrayOfArrays contours, 3. OutputArray hierarchy, 4. int m 阅读全文
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OpenCV 4中提供了利用最小二乘M-estimator方法拟合直线的fitLine()函数，该函数的函数原型在代码清单7-7中给出。 代码清单7-7 fitLine()函数原型 1. void cv::fitLine(InputArray points, 2. OutputArray line, 阅读全文
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1、图像腐蚀 图像的腐蚀过程与图像的卷积操作类似，都需要模板矩阵来控制运算的结果，在图像的腐蚀和膨胀中这个模板矩阵被称为结构元素。与图像卷积相同，结构元素可以任意指定图像的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处， 阅读全文
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图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像 阅读全文
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图像中两个像素之间的距离有多种定义方式，图像处理中常用的距离有欧式距离、街区距离和棋盘距离，本节中将重点介绍这三种距离的定义方式，以及如何利用两个像素间的距离来描述一幅图像。 1、欧式距离，两个像素点之间的直线距离。与直角坐标系中两点之间的直线距离求取方式相同，分别计算两个像素在X方向和Y方向上的距 阅读全文
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1、边缘检测原理 图像的边缘指的是图像中像素灰度值突然发生变化的区域，如果将图像的每一行像素和每一列像素都描述成一个关于灰度值的函数，那么图像的边缘对应在灰度值函数中是函数值突然变大的区域。函数值的变化趋势可以用函数的导数描述。当函数值突然变大时，导数也必然会变大，而函数值变化较为平缓区域，导数值也 阅读全文
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1、均值滤波 代码清单5-8 blur()函数原型 void cv::blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT ) 待均 阅读全文
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1、图像中加入椒盐噪声 椒盐噪声又被称作脉冲噪声，它会随机改变图像中的像素值，是由相机成像、图像传输、解码处理等过程产生的黑白相间的亮暗点噪声，其样子就像在图像上随机的撒上一些盐粒和黑椒粒，因此被称为椒盐噪声。考虑到椒盐噪声会随机产生在图像中的任何一个位置，因此对于椒盐噪声的生成需要使用到OpenC 阅读全文
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模板匹配常用于在一幅图像中寻找特定内容的任务中。由于模板图像的尺寸小于待匹配图像的尺寸，同时又需要比较两张图像中的每一个像素的灰度值，因此常采用在待匹配图像中选择与模板相同尺寸的滑动窗口，通过比较滑动窗口与模板的相似程度，判断待匹配图像中是否含有与模板图像相同的内容，其原理如图： 右侧4×4的图像是 阅读全文
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1、图像直方图绘制 图像直方图是图像处理中非常重要的像素统计结果，图像直方图不再表征任何的图像纹理信息，而是对图像像素的统计。由于同一物体无论是旋转还是平移在图像中都具有相同的灰度值，因此直方图具有平移不变性、放缩不变性等优点，因此可以用来查看图像整体的变化形式，例如图像是否过暗、图像像素灰度值主要 阅读全文