1、均值滤波与一维信号一样，我们可以对图像滤波，如高通滤波和低通滤波。高通滤波可以使我们找到图片的边界，低通滤波可以使得图像平滑，去除掉图像中的噪声，模糊图像。OpenCV提供了cv.filter2d()函数，使用该函数以一个卷积核对图像卷积可以得到滤波后的图片。以下面的这个卷积核为例:这是一个5x5的卷积核，使用这个核在图像上进行卷积操作时，卷积核上的每一个元素与图像上对应的像素点值相乘并累加，
Blender简单动画:一个小球从一座山上滚下. 简单动画:一个小球从一座山上滚下.注:[key]方括号内是快捷键; {大括号}内是模式,页签名称或选项等.==== 1. 建模: == 1.1 山[shift A] 建立平面plane,可以大一些,比如放大10倍;[Tab] 进入编辑模式{EditMode};[W] 选择细分面10,细分的多,山的轮廓会更复杂些;[O]
图像增强是一种通过对图像进行处理以改善其质量、对比度、清晰度等方面的技术。在OpenCV中，有多种图像增强的方法和函数可用。下面简要介绍一些常见的图像增强方法及其在OpenCV中的实现方式。直方图均衡化（Histogram Equalization）：直方图均衡化是一种通过调整图像的像素值分布来增强图像对比度的方法。它利用图像的像素直方图，将像素值重新映射到一个更均匀的分布上。在OpenCV中，可
总述问题：现在手上有两幅图像，我们希望把这两副图像进行在图像的公共区域内进行拼接，该如何实现？图像拼接算法大概步骤：使用特征点检测算法计算出特征点和特征描述符； - 特征点检测算法有：sift surf orb fast lbp等 - 这些算法都同属于一个父类，并且父类的方法里有：creat()、detectAndCompute（）直接调用进行图像匹配 - 图像匹配算法里有BFMatcher（暴力
一、边缘检测边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值。图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿
目录任意角度旋转：任意方向翻转缩放加噪（两种方法）去噪（四种方法）亮度均匀与反色全程opencv+vs很多都是opencv封装的库函数拼凑一下，调调参就出了程序设计毒瘤课任意角度旋转：原理可以参考(63条消息) 经验 | OpenCV图像旋转的原理与技巧_小白学视觉的博客#include<bits/stdc++.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
首先来看看效果
https://www.zhihu.com/video/1221058687621615616
从视频中可以看出，图片可以被拖动，并且自动吸附到白色方框内，并且如果当目标区域有图片的时候，两个图片互换位置，接下来就让我们来实现这个效果。首先新建一个项目，然后创建一个Panel，将其作为我们的背景，命名为BG 然后再在BG下创建image，命名为PicB
在生活中，家里总有一些旧得该扔掉的衣服、被换下的桌布或者不再使用的床单，那你有没有想过将这些东西制作成一些有用的或者好看的小玩意儿呢？你说你不会？那就让Patchwork & Quilting（拼布和绗缝）来教你。
原创
2016-03-24 22:03:26
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拐角 OpenCV的goodFeaturesToTrack()函数实现了一个稳健的拐角检测器。使用了Shi和Tomasi提出的兴趣点检测算法。更多关于该函数的内部原理可以从此文档页面找到http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=
图像拼接0 简介特征点提取Harris角点检测算法SIFT角点检测算法FAST 算法SURF算法图像配准归一化互相关（normalized cross correlation，NCC）互信息（Mutual Information, MI）计算单应矩阵随机样本一致算法RANSAC(random sample consensus)RANSAC原理RANSAC步骤单应矩阵（Homography）图像变
图像平滑是一种区域增强算法，在图像产生、传输和复制的过程中，会因为多方面原因而产生噪声(某一像素与周围像素点相比有明显不同)或丢失数据，因而图像的质量会降低。此时就需要对图像进行一定的增强处理，以降低图像质量带来的影响图像噪声图像噪声使得图像模糊，甚至淹没图像特征，造成分析困难。常见的噪声分类:产生原因: 外部噪声、内部噪声统计特征: 平稳噪声 非平稳噪声幅度分布: 高斯噪声 椒盐噪声噪声频谱:
文章目录项目介绍代码实现过程1、导入需要的库2、定义绘图函数3、读取拼接图片4、检测A、B图片的SIFT关键特征点，并计算特征描述子5、匹配两张图片的所有特征点，返回匹配结果6、当筛选后的匹配对大于4时，计算视角变换矩阵7、将图片A进行视角变换并与B图结合8、可视化计算视角变换矩阵 项目介绍将给定的如下两张图片合并，产生全景拼接的效果。代码实现过程1、导入需要的库import numpy as
在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像。 《OpenCV轻松入门：面向Python》学习笔记(五）1. 均值滤波2. 方框滤波3. 高斯滤波4. 中值滤波5. 双边滤波6. 2D卷积 1. 均值滤波均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。
车道线检测 c++ 实现完整代码及车道线数据链接： github：https://github.com/xuzf-git/lane_detection_by_DIP 1、主要内容使用数字图像处理的基本方法，构建一个车道线检测模型。该模型可以识别图像中所有的车道线，并得到完整的车道线信息。模型在tuSimple Lane Dataset大小为100的数据子集进行了测试，达到了较好的结果。本文专注于体
摸索了两天，终于把等高线效果做出来了，摸索的过程也有记录的意义。下面开始。 等高线滤镜有色阶、较低、较高三个控制项，根据PS书籍记载，选择"较低"选项时将在基准亮度以下的轮廓上产生等高线，反之，在基准亮度以上的轮廓上产生等高线，这里的基准亮度就是指色阶。根据描述，可知这里进行了阈值处理，可
光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。
从本质上说，光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动
（呵呵，相对论，没有绝对的静止，也没有绝对的运动）。例如，当你坐在火车上，然后往窗外看。你可以看到树、地面、建筑等等，他们都在往后退。这个运动就是光流。而且，我们都会发现
前面介绍里面，我有写过对于图像的平滑处理的几种方法： 归一化滤波,高斯模糊,中值滤波,双边滤波。 接下来，一一介绍里面参数的含义，以及自己做出的一些总结，还有上篇里面说的关于进度条数值不变的原因。在开始讲图像平滑处理之前，我们有必要了解下什么是图像噪声： 图像噪声：引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是
文章题目：Robust Reflection Removal with Reflection-free Flash-only Cues 本文是港科大陈启峰老师组的一篇文章，不得不说，从learning to see in the dark到现在，陈老师组做的底层视觉的相关工作都对我很有启发。 大家做计算机视觉应该知道，计算机视觉任务大致可以分为高层（检测，分类），中
introduce主流方法两种消除运动模糊的技术，一个叫做Coded Exposure Photography(编码曝光)，确切的说是一种利用了Flutter Shutter（震颤快门）的编码曝光技术。多用于全局模糊。 另外一种则是Motion Invariant Photography(运动不变摄影)。多用于局部运动物体模糊。运动模糊的基本模型一个典型的场景，这里面背景和部分物体是固定的，但有一
目录一、“智能高清滤镜” 原理分析1.1、智能扫描引擎AI-Scan功能拆解1.1.1、**图像感知**1.1.2、场景化决策1.2、版面还原与识别技术分析1.2.1、元素检测和识别1.2.2、元素聚合1.2.3、版面识别二、深度测评——“智能高清滤镜”功能2.1、图像处理方面2.2、摩尔纹去除方面2.3、功能拓展方面三、 智能高清滤镜体验感受——“所拍即所得”
扫描技术已经被广泛应用于
