InitLineIterator初始化线段迭代器 int cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvLineIterator* line_iterator, int connectivity=8 ); 带采线段的输入图像.
pt1
线段起始点
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2024-05-04 16:28:05
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首先,本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客,并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究: 重采样:栅格影像重采样我使用了下该代码,发现是可行的,但是仍然存在一定的问题,即他的采样方式不是我想要的(最邻近采样,对于采样间隔较大的数据十分不友好),因此又探索了下,在此记录,也方便后续自己再次学习。再次说明,这个代码不是我写的,原创我找不到,网上大家发布的都是一个代码,我只是对这个代码加了一个
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2024-04-22 10:09:54
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一、样本的准备,需要创建这几个文件夹,其中neg是负样本,pos是正样本,src是源图像(可没有),xml用来存储模型 以行人训练为例,首先正样本是各种各样的行人的照片,负样本就是非人照片。样本个数最好在上千个,个数太少训练出来的分类器不能准确的检测行人,网上对正负样本的个数比例不尽相同,有的说3:1有的说7:3,具体的还是要自己去实验,我用的正样本有200
前言: 这里主要讲解一下卷积神经网络中的池化层与采样目录DownSampleMax poolingavg poolingupsampleReLu1: DownSample 下采样,间隔一定行或者列进行采样,达到降维效果 早期LeNet-5 就采样该采样方式。
本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点,主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap,SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序,其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射:  
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2024-05-20 19:27:33
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本篇文章主要从两方面来讲opencv中图像几何变换中有关缩放、旋转的原理和使用方法。其中重采样只讲最邻近插值法和双线性插值法,并附上相关代码。目录一、重采样的原理1.1 最邻近插值法1.2 双线性插值法二、重采样函数实现三、仿射变换的部分代码实现及使用四、.cpp文件具体代码实现4.1 头文件和函数声明部分4.2 main函数部分4.3 函数实现部分五、 运行效果展示一、重采样的原理1.1 最邻近
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2024-03-28 11:32:06
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人脸检测可以利用opencv自带的分类器,但是人脸识别就需要自己收集数据,自己训练分类器了。opencv给出的有人脸识别的教程:Face Recognition with OpenCV。网上也可以找到中文版本的。一、背景数据集本次用的数据集市opencv给出的教程里面的第一个数据集:The AT&T Facedatabase。又称ORL人脸数据库,40个人,每人10张照片。照片在不同时间、
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2024-02-24 14:02:58
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如何实现Python OpenCV下采样
## 引言
在使用Python进行图像处理和计算机视觉任务时,OpenCV是一个非常常用的库。它提供了丰富的函数和工具,可以帮助我们处理图像、视频和其他视觉数据。本文将介绍如何使用Python和OpenCV对图像进行下采样,即减小图像的分辨率,以便在一些情况下提高处理速度和减少计算量。
## 下采样流程
下面是实现Python OpenCV下采样的流程
原创
2024-01-04 09:05:20
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图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越
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2024-09-29 10:50:41
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在处理图像时,下采样(或缩小图像)是一项常见的操作。这里我们将探讨如何在 Python 中使用 OpenCV 实现下采样。本文将详细描述该过程的各个方面,包括背景知识、抓包方法、报文结构等。
## 协议背景
首先,了解图像处理的基本概念对我们有很大帮助。图像的大小和分辨率影响其处理性能和应用效果。下采样可以帮助在保持形状和纹理的情况下,减少图像的大小。
,计算其频谱图,并显示 二、采用频域滤波的方法进行图像降采样和升采样 一、首先计算其频谱图,用到的库函数如下:CV_EXPORTS_W void dft(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0, int nonz
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2024-10-08 20:59:17
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在处理图像的时候,尤其是在计算机视觉领域,我们经常需要使用降采样(Downsampling)来减少图像的分辨率,以降低计算负担或者改善算法的性能。在这篇文章中,我将详细记录如何使用 Python 和 OpenCV 进行图像降采样的相关工作,包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案和扩展阅读。
### 备份策略
首先,在进行任何图像处理之前,确保我们对原始图像进行备份,以避免数据丢
(关于卷积运算)(对于RNG函数的解答)(一)首先是对于边缘的填充(避免有些像素卷积不了)C++ void copyMakeBorder(
Mat src, // 输入图像
Mat dst, // 添加边缘图像
int top, // 边
Opencv入门系列九主要内容:图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合,是通过对原图像不断地向下采样而产生的,即由高分辨率的图像产生低分辨率的近似图像。高斯金字塔拉普拉斯金字塔图像金字塔是每上一层都是经过下层的一次高斯滤波和一次采样生成。可得如下图的图像金字塔:通常情况下,每向上移动一级,图像的宽和高都降低为原来的二分之一。1.高斯金字塔下面是一种简单的向上采样形式,如下图:采样采用了高斯核,使
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2024-07-19 08:17:08
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1 前言 对于不同的数据类型重采样的方法和目的都不相同。例如在遥感中,重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程;在数据挖掘中,重采样是指为了解决训练数据类别不均衡,通过在训练期间通过增加小样本的数量或者减少大样本的数量保持样本类别均衡的算法;在医疗图像中,重采样是指将医疗图像中大小不同的体素归一化到相同的大小。体素是体积元素(Volume Pixel)的简称,一张3D医疗图像
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2024-04-29 13:47:56
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英文版的原文Introduction to Gaussian Processes - Part I
中文翻译版的原文图文详解高斯过程(一)——含代码
要点摘录(二维高斯函数)1.为什么要用到高斯采样高斯采样是一种非参数化方法,相对于一般的参数化方法,不但可以为黑箱建模还可以为不确定性建模。2.使用高斯函数产生样值点函数表达式 其中 , 产生样值点 , 表示需要采样的点的位置,参数说明:numb
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2024-02-29 10:04:14
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主要内容:1、傅里叶分析2、香农采样定理 一、傅里叶变换参考:傅里叶分析之掐死教程 http://zhuanlan.zhihu.com/wille/19763358二、香农采样定理香农采样定理说,只要采样频率大于被采样信号最高频率的两倍,就能完全恢复。Nyquist采样定理是连接连续和离散的桥梁 现实世界接触到的诸如电信号、光信号、声音信号等这些信号都是随时间连续变化的,称之
什么是上采样:中文版维基百科上的解释,“升采样是一种插值的过程,应用于数字信号处理,当一串数列或连续的讯号经过升采样后,输出的结果约略等于讯号经由更高的取样速率采样后所得的序列。”也就是说上采样就是插值,约等于提高了采样的频率。上采样在图像处理中的作用:提高图像分辨率。因为,分辨率是一张图像像素点的个数,经过上采样后,像素点个数提高了,所以,分辨率提高了。上采样的方法:三个常见的插值方法:最近邻插
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2024-04-21 19:03:23
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目录代码示例VideoCapture构造函数VideoCapture.isOpened()VideoCapture.release()VideoCapture.grab()VideoCapture.retrieve()VideoCapture.read()VideoCapture.get()VideoCapture.set()代码示例#########################从摄像头读取视
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2024-04-22 19:21:24
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相关APIpyrUp(Mat,输出Mat,Size(cols2,row2));//放大多少倍pyrDown(Mat,输出Mat,Size(cols/2,rows/2));//缩小多少倍
原创
2021-07-13 18:22:22
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