OpenCV中的函数minMaxLoc()用于找出矩阵中的最大值和最小值，并且给出它们中的坐标。 函数原型如下：C++原型有两个，分别如下：C++原型一：void cv::minMaxLoc ( InputArray src,
double * minVal,
double * maxVal = 0,
Point * minLoc = 0,
Point * maxLoc = 0,
Inp
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2024-06-07 11:58:10
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二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。 前提条件：边缘检测已经完成; 平面空间到极坐标空间转换(ρ,θ),从[0~360]空间，可以得到r的大小; 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标,从而得到直线。标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终输出是(ρ,θ)表示极坐
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2024-09-28 07:02:00
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滤波处理分为两大类：线性滤波和非线性滤波。OpenCV里有这些滤波的函数，使用起来非常方便，现在简单介绍其使用方法。线性滤波:1.方框滤波：模糊图像2.均值滤波：模糊图像3.高斯滤波：信号的平滑处理，去除符合正太分布的噪声非线性滤波1.中值滤波：去除椒盐噪声2.双边滤波：保边去噪下面对滤波方法进行一一介绍：方框滤波（box Filter） 方框滤波（box
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2024-04-25 10:07:19
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在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似，我特地拿来简单地对比一下。下面的内容需要读者之前熟悉两种算法。 梯度下降法梯度下降法用来求解目标函数的极值。这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的。迭代过程为： 可以看出，梯度下降
MatLab 函数 fingpeaks 对一维数组求解局部极大和极小值徐海蛟老师课堂教学举例说明。clc; clear;% 清屏清空变量figure('Color', 'w');% 背景：白色Data = [1 -2 3 -4 5 -6 7 8 5 4 1 2 -3 -1 -5 9 7 -6 5];plot(Data, '-s', 'LineWidth',2);% 画曲线，线宽为2grid on;
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精选
2016-08-04 11:58:02
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阈值分割，顾名思义，就是对图像的像素点和选中的阈值进行比对的图像分割方法，在OpenCV 2.X中，Threshold()函数(基本阈值操作)和adaptiveThreshold()函数(自适应阈值操作)可以完成图像阈值分割的目的。基本思想是：给定一个数组和一个阈值，根据数组中的每个元素值是高于还是低于阈值而进行一些处理。1.固
线性混合操作 相关API (addWeighted)： 参数1：输入图像Mat – src1 参数2：输入图像src1的alpha值 参数3：输入图像Mat – src2 参数4：输入图像src2的alpha值 参数5：gamma值 参数6：输出混合图像 注意点：两张图像的大小和类型必须一致才可以#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <io
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2024-09-25 15:52:26
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问题描述这是一幅基因芯片的荧光图像，检测图像的ROI区域，对这个区域内的阴性点（弱）和阳性点（强）的数量进行统计，并标出点的位置。ROI区域检测：思路：(1)观察到图像对比度很低，首先对图像进行对比度增强(2)图像分割需要获得边缘信息，用canny算子检测边缘(3)对图像做闭运算，图像中很小的点江北腐蚀掉，从而显现出大的边缘(4)用findContours方法找出边缘(5) boundingRec
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2024-03-30 07:44:09
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1、原理概述我们知道，图像的空间域和频域构成了描述图像的两种方式，前者对应图像中不同灰度的分布，后者则用于描述图像灰度变化的频率。那么从空间域来看，图像滤波就是去除图像中的噪声，提取感兴趣的部分；而在频域中，滤波的作用是增强部分频段，同时限制（或衰减）其他频段。按照频域滤波的特点，滤波器分为低通滤波器和高通滤波器，前者去除图像中的高频成分，后者去除低频成分。2、均值滤波器均值滤波的原理是将每个像素
OpenCV-选取图像局部区域1.imshow()1.单行或单列选择2.多行或多列选择2.submat()函数1.Rect2.Range3.submat()4.diag() Mat类提供了多种获取图像局部区域的方法1.imshow()1.单行或单列选择获取图像的某一行或某一列，可以使用row()函数或者col()函数方法说明row(int y)提取第y行图像col(int x)提取第x列数据示例
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2023-09-22 20:10:12
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opencv自带的非局部降噪算法：CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoising( InputArray src, OutputArray dst, float h = 3, int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21);h是过滤强度，templateWindowSize是分块大小，searchWindowSize是搜索区域大小。应用实例int main(){ Mat I..
原创
2021-12-25 18:22:51
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、访问图像中的像素1.图像矩阵是如何存储在内存中的？2.颜色空间的缩减3.访问图中像素的三种方法二、ROI区域图像叠加三、图像混合总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结束了，未来的导师也是从事的该方向，笔者又开始了新一轮的学习。回来发现Op
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2024-09-09 16:00:00
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文章目录四、边缘与轮廓4.1 图像梯度（见梯度算子）4.2 Canny边缘提取算法4.2.1 原理与流程4.2.2 非极大值抑制4.2.3 双阈值边缘连接处理4.2.4 代码4.3 轮廓4.3.0 轮廓与边缘区别4.3.1 轮廓查找与绘制4.3.2 面积、周长和重心4.3.3 轮廓近似4.3.4 凸包和凸性检测4.3.5 边界检测4.3.5.1 方向性判断4.3.6 轮廓性质4.3.6.1 边界
一、线性滤波方框滤波void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth,Size ksize, Point anchor =Point(-1,-1),
boolnormalize=true,int borderType =BORDER_DEFAULT)
//第一个参数：输入图像；第二个参数：输出图像；第三个参数：输出图像的深度；第四个
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2024-04-02 16:45:22
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光线补偿的方法调整图片颜色。普遍采用光线补偿方法的是HsuRL在《Face detection in color images》中提出的可变光照及复杂背景下的肤色检测算法。 具体做法是检测图像中亮度在前5%的像素(参考白)，按一定公式计算出调整值，则对图像的RGB三个分量进行线性调整，如果整张图片较暗，前5%平均灰度值会比255较小，调整值较大，把整个图片
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2024-06-04 11:14:48
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K均值聚类算法在cxcoer中,因为它在ML库诞生之前就存在了.K均值尝试找到数据的自然类别.用户设置类别个数,K均值迅速地找到"好的"类别中心."好的"意味着聚类中心位于数据的自然类别中心.K均值是最常用的聚类计数之一,与高斯混合中的期望最大化算法(在ML库中实现为CvEM)很相似,也与均值漂移算法(在CV库中实现为cvMeanShift())相似.K均值是一个迭代算法,在OpenCV中采用的是
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2024-04-08 21:27:24
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深夜里，你不断徘徊在我的心田， 你的每一句誓言都在耳边回荡， 你闪动的双眼隐藏着你的羞涩。 天天想你， 天天守住一颗心， 我会把最好的爱留给你。 ——畅宝宝的傻逼哥哥 函数的极值是它的极大值与极小值，函数取极小值(极大值)的点称为极小值(极大值)点，有几种不同类型的极小值点(极大值点)，即局部或全局，弱或强。定义1：对点x∗∈R，其中R是可行域，如果存在ϵ>0使得如果
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2024-05-10 16:08:46
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1. 先说说二者的定义 极值点： 若存在x0的某个邻域内（邻域是开区间），使得邻域内的任何一点x，均有，f(x) <=f(x0)或者f(x)>=f(x0)，那么可称为是极大值点，或者是极小值点。（这个是宽泛定义）  
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2024-04-06 20:41:59
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OpenCV学习——角点检测、SIFT算法的学习图像的特征提取和描述角点特征Harris角点检测Shi-Tomasi角点检测SIFT/SURF算法SIFT算法（尺度不变特征转换）实现 图像的特征提取和描述图像特征：图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。角点特征角点：两条边的交点，严格的讲，角点是两个不同区域的不同方向的边界Harris角点检测原理：通过图像的局部小窗口观
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2024-04-05 08:13:56
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描述我有一个点集，里面都是[x,y]这样的二维点，这个点集能形成一个曲线。 在并不想去求这个曲线的表达式时，怎么得到某一点的曲率呢相关知识曲率的定义是：针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，而曲率的倒数就是曲率半径式子中代表的就是曲率，代表的就是切线方向角的变化，代表弧长，代表的就是曲率半径式子也挺好看懂的。我们都知道圆的周长是，任意一段弧长 的计算方式是式子中的代表的就是弧长对应的角度解决
