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
1 Blinn-Phone 与 冯氏光照模型有什么区别?答:在冯氏光照模型中观察向量和反射向量夹角大于90度点积为负数,镜面分量为0,区域会出现明显断层。Blinn-phone光照模型唯一不同就是取得是观察向量和反射向量之间的半程向量,它不会大于90度。2 Gamma 校正作用及如何使用?答:电压与亮度不会是一条直线,通过乘一个gamma值校正成直线。使用法一:glEnable(GL_FRAM
BS版图形系统 - OpenCV - 第5章笔记5 自动光学检查、对象分割和检测5.1 技术要求5.2 隔离场景中的对象5.3 为AOI创建应用程序5.4 预处理输入图像5.4.1 噪声消除5.4.2 用光模式移除背景进行分割5.4.3 阈值5.5 分割输入图像5.5.1 连通组件算法5.5.2 findContours算法5.6 总结 5 自动光学检查、对象分割和检测AOI:自动光学检查5
OpenCV入门图像图像是什么模拟图像和数字图像数字图像的表示图像的分类OpenCV简介OpenCV-PythonOpenCV部署方法pip install opencv-python==3.4.2.17测试import cv2 # 读一个图片并进行显示(图片路径需自己指定) lena=cv2.imread("1.jpg") cv2.imshow("image",lena) cv2.waitKey
1 不同色彩空间的转换opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法,但常用的有三种色彩空间:灰度、BRG、HSV(Hue-Saturation-Value)灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测BGR - 蓝-绿-红 彩色空间,每个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝-绿-红三种颜色。HSV,Hue 表示色调,Saturat
[size=x-large][color=blue]方法一、压暗&重新着色[/color][/size] 当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成区域。 下面讲一下我今天处理区域的心得: 皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。 处理思路为在保持区域纹理的情
前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这种方法直接对图像空间操作,操作简单,所以也是空间域滤波。频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能,比如实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取,而在频域内,我们使用一个通滤波模板(因为轮廓在频域内属于高频信号),可以实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化,会发
一、理论基础在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式:在图像像素中其中:参数f(x)表示源图像像素。参数g(x) 表示输出图像像素。参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度。参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度。二、获取图像像素在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构
本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释:SIFT算法译文SIFT算法详解整个实现过程可以复述如下:提供两张初始图片,一幅为模板图像,一幅为测试图片,目的
概念定义流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式,它是2D矢量场,其中每个矢量是位移矢量,表示从第一帧到第二帧的点的移动。根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。使用光流的前提亮度恒定:同一点随着时间的变化,其亮度不会发生改变。小运动:随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化,只有小运动情
## Android OpenCV去掉图片上的教程 ### 1. 整体流程 ```mermaid flowchart TD; A(加载图片) --> B(转换为灰度图); B --> C(去除); ``` ### 2. 每一步具体操作及代码示例 #### 步骤1: 加载图片 ```java // 读取图片 Mat image = Imgcodecs.imread(
原创 2024-05-30 04:06:38
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一、从双目立体视差图中重建三维点云 1.【视差与深度信息】2.【用VS+Opencv3.1从双目立体视差图中重建三维点云】二、斑点检测Opencv中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法。 Reference:1.【 Opencv中SimpleBlobDetector的使用(斑点检测)】2.【Opencv2.4.9源码分析——SimpleBlobDetector
转载 2024-05-27 20:03:22
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OPENCV立体标定OpenCV学习笔记(16)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(一)图像获取与单目定标分类: 机器视觉 2010-10-24 08:03 5610 人阅读 评论(17) 收藏 举报双目测距的基本原理如上图所示,双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异(即视差 )与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系:Z=fT/d 。“@scyscy
 传统方法: 同一目标在相邻帧之间的亮度恒定相邻帧之间物体的运动微小,即短距离运动基本约束方程: 根据假设前提1,亮度恒定可得公式 其中为目标移动距离。 将式(1)的右侧泰勒展开得式(2)(因为约束2,运动微小,故一阶泰勒展开可以近似?) 略去2阶无穷小项和约掉。且2边除以得 令为图像灰度在3个方向上的偏导数, 令为所求流矢量。 则得到约束方程:(记:只看最终的约束方程,为原
因为在理解LKopencv源码的过程中,没有找到相关的资料,因此将自己理解的过程及思考贴出来,希望可以记录并便于大家查阅,如果大家对代码有不同的理解或想法,欢迎评论讨论~opencv--LK流算法--源码解析LK流算法由Jean - Yves Bouguet提出,该算法是基于亮度恒定、时间连续、空间具有一致性的前提下,提出的一种基于特征点的追踪算法。该算法是将求两帧间特征点的最小误差值应用
转载 2023-10-31 18:11:46
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/阴影控制是一种与点测模式一起使用的自动曝光补偿方式。控制的目的是保证(亮)部分的色泽层次分明,而不顾及阴暗部分;而阴影控制则正好相反,能保证阴暗部分的曝光是准确的。如Minolta α9000和Olympus OM-4Ti都配置了这样的自动曝光补偿方式。这一功能也是用于反差较大的拍摄场合,/阴影控制的工作原理(以Minolta α9000为例):进行控制时,以高亮处为基准测
转载 2023-10-17 20:09:37
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一.基本概念流的概念是Gibson于1950年提出的。所谓流是指图像中模式运动的速度,流场是一种二维(2D)瞬时速度场,其中二维速度向量是可见的三维速度向量在成像平面上的投影。流法是把检测区域的图像变为速度的矢量场,每一个向量表示了景物中一个点在图像中位置的瞬时变化。因此,流场携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息,通过对速度场(流场)的分析可以判断在检测区域内车辆的有无。思路:
转载 2024-08-29 10:46:23
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简介:在计算机视觉中,Lucas–Kanade流算法是一种两帧差分的流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出。流的概念:(Optical flow or optic flow) 它是一种运动模式,这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者(比如眼睛、摄像头等)和背景之间形成的明显移动。流技术,如运动检测和图像分割,时间碰撞,运动补
转载 2023-09-06 10:32:30
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流optical flow (流) 表示的是相邻两帧图像中每个像素的运动速度和运动方向。流法流法就是通过检测图像像素点的强度随时间的变化进而推断出物体的流的方法。今天主要介绍opencv中计算流接口cv2.calcOpticalFlowFarneback的使用,以及如果已知当前帧和预测流,我们如何通过重映射cv2.remap得到预测图像的方法。cv2.calcOpticalFlowF
文章目录点触式、线性式、段落式轴命名简介 点触式、线性式、段落式点触式、线性式和段落式是机械键盘轴的三种常见触发方式,它们的区别主要在于按键触发的方式和手感表现上。点触式:点触式轴是指按下按键时需要先克服一定的阻力,到达一个触发点后才会触发按键。这种轴的手感比较明显,可以让用户更加清晰地感受到按键的触发点,适合打字和游戏。线性式:线性式轴是指按下按键时没有明显的触发点,按键的阻力会随着按键的行程
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