前言：近期打算搞搞opencv，搜了一大堆的中文资料后，发现多半都已经过时了，只好去搜官网来重新研究了。一看发现和现在的中文资料出入非常大，于是就有了下面这篇文章。 参考（不是完全翻译的）：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/android_binary_package/android_dev_intro.html 
摄像机模型，畸变模型及畸变图像的矫正luhan@mail.nankai.edu.cn注1：文中所有图的符号标注并不统一，一切以正文部分公式为准。l 摄像机模型：分若干步骤实现：1) 小孔成像映射： 类似如上的小孔成像模型，重置一下摄像机坐标系位置，得如下小孔成像模型： 上图中，小孔成像模型把空间坐标点（齐次
背景二十世纪六十年代兴起的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术，使得文档能以图像的形式被分析与识别，一定程度上实现了文本识别的自动化。然而，文档图像识别效果的优劣与其质量有着密切的联系，其中几何质量更为重中之重。随着移动摄像终端数量剧增，随手拍照已成为一种对文档进行数字化记录的普遍方式，由于手持移动设备摄像的特殊性，文本成像常存在多种类
## OpenCV Java 倾斜纠正实现教程
在图像处理领域，倾斜纠正是一个常见的任务，特别是在处理文档图像时。本文将以简单明了的方式，引导你完成使用 OpenCV 和 Java 对图像进行倾斜纠正的过程。我们将分步骤详细讲解每一步以及所需的代码。
### 1. 整体流程概述
在实现倾斜纠正之前，我们首先来看看整个过程的工作流程。下表展示了我们将要完成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 图像纠正与 OpenCV Python 的应用
在数字图像处理中，图像的纠正是提高图像质量的重要步骤。图像可能由于多种原因而失真，比如镜头畸变、光照不均等。OpenCV 是一个强大的图像处理库，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。本文将介绍如何利用 OpenCV 和 Python 进行简单的图像纠正，并展示相关代码示例。
## 图像纠正的步骤
图像纠正通常包括以下几个步骤：
1. **
原创
2024-09-04 03:56:25
33阅读
1.参考资料 https://www.codeproject.com/Articles/99457/Edge-Based-Template-Matching用opencv编写的形状匹配算法，但不具旋转和缩放功能。著名机器视觉软件Halcon 的开发人员出版的一本书2.Machine Vision Algorithms and Applications [Carsten Steger, M
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2024-01-05 14:12:02
109阅读
本章我们看下Pavlidis细化算法，参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.htmlComputer VisiAlgorithms in Image Algebra，second edition 该
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2024-04-24 14:44:18
41阅读
【OpenCV（C++）】图像变换：边缘检测边缘检测的步骤Canny算子Sobel算子Laplacian算子scharr滤波器 边缘检测的步骤滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。增强 增强边缘的基础是确定图像各点邻域的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。检测 经过增强的
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2024-04-05 07:57:04
227阅读
图像矫正的本质，其实就是重投影的过程，即【像素坐标→物理坐标→像素坐标】的过程。只不过在重投影过程中我们可以改变投影矩阵(修改后的投影矩阵我把它称为扩展投影矩阵)从而模拟镜头缩放和平移的效果。图像矫正可通过两种方式执行，我称之为正向矫正和逆向矫正。 正向矫正是通过畸变坐标算出标准坐标，而逆向矫正是通过标准坐标算出畸变坐标。 Opencv中UndistortPoints就是执行的正向矫正过程，而in
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2024-04-08 13:14:56
208阅读
目录一. 车牌定位0 流程1 将原图像二值化得到黑白图像基于颜色特征基于边缘特征2 筛选车牌区域第一轮筛选（利用几何特征）第二轮筛选（利用支持向量机）3 车牌倾斜斜矫正二. 车牌预处理0 流程1 车牌预处理 方法一：基于颜色特征和大津法二值化1.1 蓝色车牌预处理1.2 绿色车牌预处理1.3 黄色车牌预处理2 车牌预处理 方法二：基于k-means聚类3 去除边框4 二次校正（左右偏斜）三. 字符
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2024-02-23 14:54:26
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一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
边缘检测的一般步骤：第一步 滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，导数对滤波很敏感，所以一个好的滤波器很有必要第二步 增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值，增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来在编程过程中可以通过计算梯度幅值来确定第三步 检测：增强后许多点梯度值贼高，但是在特定的应用中，这些点往往不是要找的边缘点，所以要检测，常用的方法是阈值化方
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2024-04-29 12:11:38
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文章目录一、什么是边缘检测&如何边缘检测二、算法理论简介2.1 Sobel算子2.2 canny三、opencv实现3.1 Sobel算子3.2 Canny算法 一、什么是边缘检测&如何边缘检测 边缘是图像强度函数快速变化的地方
如何检测边缘：
建议在求导数之前先对图像进行平滑处理。二、算法理论简介2.1 Sobel算子中心点 f(x, y) 是
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2024-04-01 21:56:29
90阅读
1.Sobel算子 &n
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2024-03-29 13:31:43
105阅读
OpenCV 学习（利用滤波器进行边缘提取）通过低通滤波器，我们可以将图像平滑，相反的，利用高通滤波器可以提取出图像的边缘。Sobel 滤波器Sobel 滤波器是一种有方向性的滤波器，可以作用在 X 方向或 Y 方向。 关于这种滤波器的理论介绍可以参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator函数原型如下：void Sobel( InputArra
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2024-01-28 00:30:46
271阅读
在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的
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2024-05-21 16:08:39
212阅读
首先讲一下我对边缘检测原理的理解。一共分4步进行理解图像数据检测数据形成数据展示数据图像数据
想要处理图像，首先要了解图像在内存中是如何存储的。图像是以矩阵的形式进行存储，类似一个表格，图像大小代表了表格的几行几列，每一个格子为一个像素点，像素点代表了这一个点的颜色。像素点有多种类型，单通道（灰色），3通道（RGB）等，不同的类型所占据的字节数也可能是不一致的。
检测数据
此文的所
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2024-04-01 15:16:26
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1.canny边缘检测算法1）使用高斯滤波，滤除噪声2）计算图像中每个像素点的梯度和方向3）应用非极大值抑制，以消除边缘带来的杂散影响4）应用双阈值，检测和确定真实和潜在边缘5）通过抑制孤立的弱边缘完成边缘检测import cv2 as cv
import numpy as np
#canny边缘检测算法
def cvshow(img):
cv.imshow("img",img)
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2023-09-16 11:31:10
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之前的坑少程序后面工作后接触到在补例程，我还是重点学习工作要用的吧，比如边缘检测。这个帖子费时有点久，所有东西本人都亲自过了一遍。1.基本概念边缘检测是图像处理与计算机视觉中的重要技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测有利于分析目标检测、定位及识别，通常目标物体形成边缘存在以下几种情形：<1>目标物呈现在图像的不同物体平面上，深度不连续&l
1.图像边缘填充1.1卷积边界问题图像卷积的时候边界像素不被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，只有当3X3的滤波时候有一个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有两个像素边缘没有处理。1.2.处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在四周各填充1各像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理hi后再去掉这些边缘，openCV中默认的处
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2024-03-15 19:55:01
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