OpenCV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灰度图像可以被看做是地质学表面,高亮度地方是山峰,低亮度地方是山谷。 给每个孤立山谷(局部最小值)不同颜色水(标签),当水涨起来,根据周围山峰(梯度),不同山谷也就是不同颜色会开始合并,要避免山谷合并,需要在水要合并地方建立分水岭,直到所有山峰都被淹没,
图片拼接实例熟悉CV图像(矩阵)操作(1)我们目标是:使用代码把两张图片拼接在一起 本节内容A:OpenCV视角下图片 本节内容B:OpenCV处理图像Class图片数据容器OpenCV习惯将图片数据加载到类cv::Mat中,通过Matmember Function或者以Mat为处理对象算法进行图像处理。如上图所示,模板类Mat支持多种数据类型。OpenCV官方文档中给出了Matm
文章目录四、图像算术与位运算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、图像算术与位运算1、算术运算图像算术运算包含:图像加法运算、图像减法运算、图像乘法运算以及图像除法运算,下面将一一介绍。1.1 加法OpenCV使用 add() 来执行图像加法运算,add() 用法如下所示
V831 文章目录V831前言一、单目测距原理二、参数计算1.相机焦距2.测距总结 前言经过一下午努力,最终终于实现了完美的单目测距,网上教都是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、单目测距原理 小孔成像。很简单,用是小孔
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。该方法基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片) harr 特征进行分类器训练,得到一个级联boosted分类器。分类器中"级联"是指最终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 图像像素最大值和最小值1.2 计算图像均值和标准差2 两图像像素操作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矩阵来表示,矩阵中每个元素大小表示图像中每个像素明暗程度。查找矩阵中最大值就是寻找图像中灰度值最大像素,计算矩阵平均值就是计算图像平均灰度(图像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)公式推导:记t为前景与背景分割阈值,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。则图像平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。前景和背景图象方差:g=w0*(u0-u)*(u0-u
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图像拼接Stitch模块详解与​代码演示
转载 2022-01-06 14:22:58
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图像拼接Stitch模块详解与​代码演示
转载 2021-07-15 11:40:26
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拼接算法 OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新模型 图像拼接,该模块通过简单高级API设置,可以获得比较好图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好拼接图像。 1 Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode); 2 Stitcher::Status
转载 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模型 图像拼接,该模块通过简单高级API设置,可以获得比较好图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好拼接图像。Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode
转载 2022-07-28 09:41:31
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前言在图像分割过程中,我们可以利用均值偏移算法这个特性,实现彩色图像分割,均值漂移算法是一种通用聚类算法,它基本原理是:对于给定一定数量样本,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质心,即密度最大处点,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 全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台计算机视觉库。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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图像距离变换实现了像素与图像区域距离变换,使得最后生成图像在该自己元素位置处像素为0,临近背景像素具有较小值,且随着距离增大它数值也就越大。对于距离图像来说,图像每个像素灰度值为该像素与距离其最近背景像素间距离,也就是说,给每个像素赋值为离它最近背景像素点与其距离,一幅二值图像距离变换可以提供每个像素到最近非零像素距离。距离变换一般步骤如下:1.将输入图片
# 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图片。Python中OpenCV库提供了强大功能和工具,可以方便地实现多张图片合并。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环境中安装OpenC
原创 7月前
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# 使用 OpenCV 读取多张图片指南 在学习计算机视觉过程中,读取和处理图像是基础且重要技能。在这篇文章中,我们将探讨如何使用 Python 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 | |------|-------------------------------| | 1
原创 1月前
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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图像处理方法。平滑处理用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声功用 (其他用途在以后教程中会接触到)。平滑处理时需要用到一个 滤波器 。 最常用滤波器是 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分辨率。OpenCV提供了五种不同平滑操作,每种平滑操作都可以完成不同平滑操作。所有这些函数中src和dst参数都是通常图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作参数。其中,唯一通用参数是最后一
将Mat类型转为IplImage类型并计算均值和标准
原创 2022-08-30 10:08:09
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