12 2019 档案
摘要：图像的边界信息一般通过灰度值突变来体现，所以图像边缘提取一般通过捕捉灰度突变的方法来实现，捕捉灰度突变可以通过求微分来实现 导数越大说明变化越大，边缘信号越强 1.Sobel算子 也叫离散微分算子，一阶微分算子，求导算子，先做高斯平滑在做微分求导 可以在各个方向上求图像的梯度 如水平方向 Gx=[-
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摘要：实验室突然断电，重启电脑后spyder崩溃 在anaconda命令行中输入命令失败 StackOverflow上找的解决方案，适合win10系统，简单粗暴 在win10搜索里面找，点一下就自动修复了
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摘要：为了完成卷积后图像大小不变，原始图像需要进行边界填充 bordertype: BORDER_DEFAULT 填充黑色 BORDER_CONSTANT 用指定像素填充边界 BORDER_REPLICATE 用一只边缘像素填充边缘像素 BORDER_WARP 用另一边像素来补偿填充
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摘要：上采样：将图像放大 下采样：将图像缩小 高斯金字塔就是从下向上进行下采样，具体分为以下两个步骤 1.对图像进行高斯模糊 2.删除偶数行列 高斯不同：同一张图片在不同参数（σ）下做的高斯模糊之后相减的结果 高斯不同是图像的内在特征，在灰度图像增强和角点检测中经常用到。 上采样 下采样 代码 屏幕太小了
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摘要：morphologyEx(src,dst,OPT,kernel) OPT对应操作，分为以下几类 CV_MOP_OPEN开操作 CV_MOP_CLOSE闭操作 CV_MOP_GRADIENT形态学梯度 CV_MOP_TOPHAT顶帽操作 CV_MOP_BLACKHAT黑帽操作 1.开操作 先腐蚀再膨胀
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摘要：1.腐蚀操作 增强图像的暗部（图像矩阵中数值更小的部分），滤波得到的新像素点为滤波器内最小的值，也就是用最暗的点代替滤波器内的锚点 erode(src,dst,kernel,Point,epoch_num) 参数分别为：输入图像，输出图像，滤波器，锚点（一般为Point（-1，-1）），迭代次数（默
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摘要：1.均值滤波 blur(Mat src,Mat dst,Size(xradius,yradius),Point(-1,-1)); 输入图像，输出图像，滤波器大小，默认中心点（一般不做修改） 2.高斯滤波 GaussianBlur(Mat src,Mat dst,Size(x,y),sigmax,si
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摘要：像素操作 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char**argv) { Mat src, src_gray; src=
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