摘要:一、机器视觉学习范畴 图像处理基础知识 图像灰度变换 图像增强 图像几何变换 图像分割 图像频域处理 图像形态学 图像复原 运动图像 模型匹配 二、 机器视觉处理套路 1. 图像采集 2. 预处理 (1)增强对比度 (2)预处理 (3)图像分割 (4)特征选择、识别 (5)显示、通讯
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摘要:1. 平滑处理 “平滑处理“(smoothing)也称“模糊处理”(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法。 2. 图像滤波与滤波器 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征
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摘要:1. 掩模 矩阵掩模,根据掩模重新计算每个像素的像素值,掩模(mask),也称作Kernel,通过掩模可以实现图像对比度提高; 上图代表的是3*3矩阵,三通道; 以下程序解读,用到C++指针操作,在这方面还是薄弱,需要学习指针方面知识; Mat.ptr<uchar>(i,j)//代表第i行,第j个点
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摘要:一、resize() 该函数可以改变图像尺寸,原型: void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ); src:输入
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摘要:一、ROI 介绍 1. ROI (Region of Interest) 感兴趣区域,就是从图像中选择一个图像区域,这个区域就是图像分析所关注的焦点。圈定这个区域,那么要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了,这样以便进行进一步处理,可以大大减小处理时间。 2. 定义ROI方法: 使用表示矩阵区域
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摘要:1、split()函数 功能:将一个多通道的数组分离成几个单通道的数组。 函数原型: 第一个参数,InputArray类型的m或者const Mat&类型的src,填我们需要进行分离的多通道数组。 第二个参数,OutputArrayOfArrays类型的mv,填函数的输出数组或者输出的vector容
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摘要:图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅输出图像的函数。 图像变换可分为以下两种:点算子(像素变换)邻域算子 图像增强和亮度调整属于像素变换范畴常见变换方法是: 其中 i 和 j属于行和列 #define WIN_NAME "输出图像" Mat srcImage; Mat dstImage;
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摘要:一、 鼠标事件函数原型 1. 回调函数:setMouseCallBack(const string& window_name,MouseCallBack onMouse,void * userdata = 0) window_name:鼠标执行的窗口名; onMouse:每次指定窗口鼠标事件发生时被
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摘要:Mat类的构造函数有20多种,详见https://docs.opencv.org/4.1.1/d3/d63/classcv_1_1Mat.html#af1d014cecd1510cdf580bf2ed7e5aafc; 现列出几种常用构造函数以及方法: 1.Mat(int rows,int cols
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摘要:Mat frame; char outfine[400]; VideoCapture cap; VideoWriter writer; cap.open("E:\\欣奕华\\项目\\OPENCV\\Video\\ComposeandDecompose\\hxy.mp4"); if (!cap.isO
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摘要:1. Videocapture类 C++: VideoCapture::VideoCapture(); C++: VideoCapture::VideoCapture(const string& filename); C++: VideoCapture::VideoCapture(int devic
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摘要:Mat OpenCV 自 2001 年出现以来。在那些日子里库是围绕C接口构建的。在那些日子里,他们使用名为IplImage C 的结构在内存中存储图像。这是您将在大多数较旧的教程和教材中看到的那个。使用这个结构的问题是将 C 语言的所有负面效果都摆到了桌面上。最大的问题是手动管理。它是建立在用户来
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