随笔分类 - 12、opencv基础
摘要：图像金字塔概念 1. 我们在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的就是放大(zoom in)和缩小（zoom out），尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小，但是这里我们介绍图像金字塔 2. 一个图像金字塔式一系列的图像组成，最底下一张是图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔。 图像金字塔概念 1、高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样 2、拉普拉斯金字塔 – 用
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摘要：原理方法 -图像形态学操作时候，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感，这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。 -通过使用两个最基本的形态学操作 – 膨胀与腐蚀，使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。 - 膨胀，输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值 - 腐蚀，输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值 提取步骤
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摘要：/**Size //大小*Point //锚点 默认是Point(-1, -1)意思就是中心像素*/getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor) dilate(src, dst, kernel) erode(src, dst,
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摘要：中值滤波 统计排序滤波器 中值对椒盐噪声有很好的抑制作用 medianBlur（Mat src, Mat dest, ksize） 双边滤波 均值模糊无法克服边缘像素信息丢失缺陷。原因是均值滤波是基于平均权重 高斯模糊部分克服了该缺陷，但是无法完全避免，因为没有考虑像素值的不同 高斯双边模糊 – 是边缘保留的滤波方法，避免了边缘信息丢失，保留了图像轮廓不变 bilateralFilter(src,
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摘要：假设有6x6的图像像素点矩阵。卷积过程：6x6上面是个3x3的窗口，从左向右，从上向下移动，黄色的每个像个像素点值之和取平均值赋给中心红色像素作为它卷积处理之后新的像素值。每次移动一个像素格。 模糊原理1、归一化盒子滤波（均值滤波） blur(Mat src, Mat dst, Size(xradi
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摘要：画线 cv::line（LINE_4\LINE_8\LINE_AA） 画椭圆 cv::ellipse 画矩形 cv::rectangle 画圆 cv::circle 画填充 cv::fillPoly putText(bgImage, "Hello OpenCV 你好 ", Point(300, 300), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, Scalar(12, 23, 2
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摘要：图像变换可以看作如下： - 像素变换 – 点操作 - 邻域操作 – 区域 调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作 //创建一张跟原图像大小和类型一致的空白图像、像素值初始化为0 Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() ); //确保值大小范围为0~255之间 saturate_cast<uchar>(value) //给每个像
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摘要：理论-线性混合操作 g(x) 表示 融合图片中的像素点，f0(x) 和 f1(x) 分别表示背景和前景图片中的像素点。
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摘要：1、configure、 2、再次configure通过。全变为白色。 3、勾选 BUILD_opencv_world 。（将所有lib打包成一个lib） 4、添加扩展库路径： D:\Appinstall\opencv-3.4.4_vc15_cmake\opencv_contrib-3.4.4\mo
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