随笔分类 - OpenCV
摘要:UIImage 转 OpenCV cvMat: OpenCV cvMat 转 UIImage :
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摘要:OpenCV写入静态图片时,imwrite函数第三个参数可以设置压缩率,默认值为95.
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摘要:前面有介绍拉普拉斯融合,今天说下OpenCV泊松融合使用。顺便提一下,泊松是拉普拉斯的学生。 泊松融合的原理请参考这篇博文https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/68922319,讲的非常详细,此处不再赘述。 OpenCV中集成了泊松融合,A
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摘要:上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程,现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像,能够获取更多视角下的图片,在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图,深度图也可以转换为视差图。视
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摘要:上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点。但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度。 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲
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摘要:上面一篇博客分析了HARRIS和ShiTomasi角点检测的源代码。而为了提取更准确的角点,OpenCV中提供了goodFeaturesToTrack()这个API函数,来获取更加准确的角点位置。这篇博客主要分析goodFeaturesToTrack()的源代码。 函数原型如下: _image为输入
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摘要:引导图滤波器是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码:http://kaiminghe.com/eccv10/index.html。这里只说一下自适应权重原理、C++实现灰度图像以及彩
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摘要:以OpenCV自带的Aloe图像对为例: 1.BM算法(Block Matching) 参数设置如下: 效果如下: BM算法得到的视差图(左),空洞填充后得到的视差图(右) 2.SGBM(Semi-Global Block matching)算法: 参数设置如下: 效果如图: SGBM算法得到的视差
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摘要:原理: Two-Pass方法检测连通域的原理可参见这篇博客:http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/13986521。 参考下面动图,一目了然。 代码: 代码中标记图的数据类型要注意,如果first pass中标记数多于255,就不要用uchar
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摘要:中值滤波能够有效去除图像中的异常点,具有去除图像噪声的作用。传统中值滤波的算法一般都是在图像中建立窗口,然后对窗口内的所有像素值进行排序,选择排序后的中间值作为窗口中心像素滤波后的值。由于这个做法在每个像素点处都要建立窗口并排序,非常耗时,尤其是有大量的冗余计算。如下图: 黄色区域+中间粉色区域是第
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摘要:CUDA纹理内存的访问速度比全局内存要快,因此处理图像数据时,使用纹理内存是一个提升性能的好方法。 贴一段自己写的简单的实现两幅图像加权和的代码,使用纹理内存实现。 输入:两幅图 lena, moon 输出:两幅图像加权和
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摘要:CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些。在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。当然使用二维数据会
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摘要:图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法。 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的
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摘要:鼠标的滑轮事件实现图像的缩放很方便,具体在回调函数中如下写: 其中scale可以在外部定义为全局变量,通过响应CV_EVENT_MOUSEWHEEL滑轮事件获取Scale的具体值。 获取Scale值需要关注两个问题,滑轮滑动的方向和滑动量的大小。滑动方向通过getMouseWheelDelta(fl
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摘要:看到一篇从数学意义上讲解Harris角点检测很透彻的文章,转载自:http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/45603583 主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details
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摘要:通常摄像机的镜头都会有镜头畸变,尤其是广角镜头,在做图像处理中往往会通过摄像机标定获取镜头的畸变系数,然后进行畸变校正。而在某些特殊的情况下,你可能会需要往图像中加入畸变,下面简单实现了一个向无畸变图像中人为加入径向畸变。 仍然以这幅风景图为例,我用手机拍摄的,畸变程度可以忽略: 1.人为加入桶形畸
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摘要:利用视差图合成新视点,视差图一般通过图像匹配获取,以middlebury上的一张图为例,左边为原图(左图像),右边为对应视差图(灰度图)。 1. 正向映射: 简单的利用左视点原图和视差图进行视点合成,取每一个像素点处的视差值,然后计算新图像中像素点位置,然后赋值。前向映射,单点赋值代码如下。配置完O
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摘要:图像的Census变换 Census变换属于非参数图像变换的一种,它能够较好地检测出图像中的局部结构特征,如边缘、角点特征等。传统Census变换的基本思想是:在图像区域定义一个矩形窗口,用这个矩形窗口遍历整幅图像。选取中心像素作为参考像素,将矩形窗口中每个像素的灰度值与参考像素的灰度值进行比较,灰
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摘要:OpenCV 3.0以及以后版本集成了HDR算法,样例代码的路径为: .\sources\samples\cpp\tutorial_code\photo\hdr_imaging.cpp。 实现算法的参考文献为《Recovering high-dynamic range radiance maps f
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摘要:上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D。 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数。 2
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