OpenCV与图像处理学习十一——分水岭算法（含代码）一、分水岭算法概要二、分水岭算法步骤三、代码应用 一、分水岭算法概要任意的灰度图像可以被看做是地质学表面，高亮度的地方是山峰，低亮度的地方是山谷。 给每个孤立的山谷（局部最小值）不同颜色的水（标签），当水涨起来，根据周围的山峰（梯度），不同的山谷也就是不同的颜色会开始合并，要避免山谷合并，需要在水要合并的地方建立分水岭，直到所有山峰都被淹没，
用图片拼接实例熟悉CV图像（矩阵）操作（1）我们的目标是：使用代码把两张图片拼接在一起 本节内容A：OpenCV视角下的图片 本节内容B：OpenCV处理图像的Class图片数据容器OpenCV习惯将图片数据加载到类cv::Mat中，通过Mat的member Function或者以Mat为处理对象的算法进行图像处理。如上图所示，模板类Mat支持多种数据类型。OpenCV的官方文档中给出了Mat的m
文章目录四、图像的算术与位运算1、算术运算1.1 加法1.2 减法1.3 乘法1.4 除法2、图像的融合3、位运算3.1 非3.2 与3.3 或3.4 异或4、制作LOGO 四、图像的算术与位运算1、算术运算图像的算术运算包含：图像的加法运算、图像的减法运算、图像的乘法运算以及图像的除法运算，下面将一一介绍。1.1 加法OpenCV使用 add() 来执行图像的加法运算，add() 用法如下所示
V831 文章目录V831前言一、单目测距的原理二、参数计算1.相机焦距2.测距总结 前言经过一下午的努力，最终终于实现了完美的单目测距，网上教的都是opencv怎么测算距离，人家有函数唉，入手了V831，做了人脸识别，同时进行了测距，K210通用。废话不多说上图。 它那个镜头其实还要在靠近里面一点，距离应该是28.4到28.5之间。测得真的特别准。一、单目测距的原理 小孔成像。很简单，用的是小孔
OpenCV训练分类器OpenCV训练分类器一、简介目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中
目录1 图像像素统计1.1 图像像素的最大值和最小值1.2 计算图像的均值和标准差2 两图像间的像素操作2.1 比较运算2.2 逻辑运算3 图像二值化 1 图像像素统计数字图像可以用大小一定的矩阵来表示，矩阵中每个元素的大小表示图像中每个像素的明暗程度。查找矩阵中的最大值就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算矩阵的平均值就是计算图像的平均灰度（图像的整体亮暗程度可以用平均灰度来表示）。因此，统计矩
目录 大津阈值法（OTSU） 固定阈值法 自适应阈值 双阈值法 半阈值法大津阈值法（OTSU）最大类间方差法（otsu）的公式推导：记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u
拼接算法
OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。
1 Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);
2 Stitcher::Status
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2020-12-23 14:59:00
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图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍拼接算法OpenCV从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode
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2022-07-28 09:41:31
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前言在图像分割的过程中，我们可以利用均值偏移算法的这个特性，实现彩色图像分割，均值漂移算法是一种通用的聚类算法，它的基本原理是：对于给定的一定数量样本，任选其中一个样本，以该样本为中心点划定一个圆形区域，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大处的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。Opencv中对应的均值偏移函数是pyrMeanShiftFiltering。这个函数是图像在色彩层
Java OpenCV 图像处理00 OpenCV 介绍1 工程介绍2 起源发展3 核心模块4 主要作用5 应用领域 1 工程介绍OpenCV 的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2, matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltpixel=cv2.imread('2.jpg')print 'pixel=',pixelaverage_img = np.average(pixel, axis=0)print 'average...
原创
2022-09-28 10:53:19
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图像的距离变换实现了像素与图像区域的距离变换，使得最后生成的图像在该自己元素位置处的像素为0，临近的背景的像素具有较小的值，且随着距离的增大它的的数值也就越大。对于距离图像来说，图像中的每个像素的灰度值为该像素与距离其最近的背景像素间的距离，也就是说，给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离，一幅二值图像的距离变换可以提供每个像素到最近的非零像素的距离。距离变换的一般步骤如下：1.将输入图片转
# Python OpenCV 多张图片合并
## 概述
在图像处理和计算机视觉领域，常常需要将多张图片合并成一张更大的图片。Python中的OpenCV库提供了强大的功能和工具，可以方便地实现多张图片的合并。本文将介绍如何使用OpenCV来合并多张图片，并给出代码示例。
## 准备工作
在使用OpenCV之前，需要先安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python的环境中安装OpenC
# 使用 OpenCV 读取多张图片的指南
在学习计算机视觉的过程中，读取和处理图像是基础且重要的技能。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 的 OpenCV 库来读取多张图片。以下是实现这一目标的步骤。
## 流程图
| 步骤 | 描述 |
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目标本教程教您怎样使用各种线性滤波器对图像进行平滑处理，相关OpenCV函数如下:blurGaussianBlurmedianBlurbilateralFilter原理平滑 也称 模糊, 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， 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到)。平滑处理时需要用到一个 滤波器 。 最常用的滤波器是 线性 滤波器，
这部分原来发过类似的，现在重新整理一下，以方便和现有的成为一个整体。平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一
将Mat类型转为IplImage类型并计算它的均值和标准
原创
2022-08-30 10:08:09
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