我们知道,直方图可以在一定程度上反应图像的一些统计信息。所以,可以考虑用直方图对比的方法,进行基于内容的图像检索。通常我们搜索图片,都是根据图片的标签搜索的。基于内容的搜索,就是假设我们不知道标签,而是直接输入一幅图像,然后从得出一些跟这幅图像的直方图比较相似的图像。那么我们不禁要问,如何度量幅直方图的相似程度呢?OpenCV的compareHist函数提供了一个参数供你选择。最简单的就是CV_
转载 2023-11-07 23:31:32
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前言这是OpenCV图像处理专栏的第9篇文章,主要介绍一个基于直方图的快速中值滤波算法,希望对大家有帮助。算法原理传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动,求出窗口内的中值作为中心像素点的像素。在这个过程中显然存在大量的重复计算,所以效率很低。因此有人提出了一个利用直方图来做中值滤波的算法,如下图所示: 可以把整个图片看成滑动窗口,当我们从左边移动到右边时,中间的粉色部分是共享
文章目录学习目标一、概念及原理二、代码实现2.1、方式一2.2、方式二2.3、方式三三、 总结 学习目标一、概念及原理  图像的线性变换可以用以下公式定义: 其中,输入图像为I,宽为W、高为H,输出图像记为O。  如下图所示,当a=1,b=0时,O为I 的一个副本;如果a>1,那么输出图像O的对比度比I有所增大;如果0<a<1,那么O的对比度比I有所减小。而b值的改变,
概述ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法是高效的关键点检测和描述方法。它结合了FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法的快速关键点检测能力和BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法的征描述能力,使得ORB在处理图像时既快速又准确。关键点检测
在现代移动应用开发中,图像处理逐渐成为一个不可或缺的功能。在开发 iOS 应用时,我们经常需要对图像进行对比分析。例如,在图像识别、质量控制以及图像编辑等方面,应用 OpenCV 库进行图像对比显得尤为重要。本文将深入探讨如何在 iOS 环境中利用 OpenCV 进行图像对比,涵盖技术背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理以及生态扩展等多个方面。 ### 背景定位 为理解 OpenCV
理论要比较个直方图(  and  ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的 对比标准 () 。OpenCV 函数 compareHist 提供了4种对比标准来计算相似度:代码代码流程装载一张 基准图像 和 张 测试图像 进行对比。产生一张取自 基准图像 
转载 2023-10-09 15:43:28
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这篇文章中我们一起学习了如何在OpenCV中用createTrackbar函数创建和使用轨迹条,以及图像对比度、亮度值的动态调整。文章首先详细讲解了OpenCV2.0中的新版创建轨迹条的函数createTrackbar,并给上一个详细注释的示例。然后讲解图像对比度、亮度值调整的细节,最后放出了一个利用createTrackbar函数创建轨迹条来辅助进行图像对比度、亮度值调整的程序源码。依然是先放
转载 2024-05-27 20:55:04
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小强学Python+OpenCV之-1.2图像基础PythonOpenCV之12图像基础目标什么是像素坐标系统操作像素提取图像 目标学完本节,我们将理解: 1. 图像的基本元素是像素,什么是像素。 2. 图像的坐标系统是怎样的。 3. 操作像素的RGB值 4. 通过numpy数组操作图像1. 什么是像素像素是组成图像的最小单位。我们可以看下面这张图: 我们常常像下面这样表述一幅图像的大小。
在当今的计算机视觉领域,图像对比是一项非常重要的技术,尤其在Android应用中。随着深度学习与机器学习技术的飞速发展,相应的计算机视觉工具也在不断演进。这里,我们将以Android中使用OpenCV库实现图像对比为主题,深入探讨这一过程,掌握其中的技术要领。 > **引用块:** > 图像对比是指对比图像的相似度与差异性,广泛应用于物体识别、监控等领域。“图像对比不仅有助于提高视觉搜索的
原创 6月前
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【代码】图像颜色空间对比Opencv
图像增强:Mat image = imread("../lic_image/lic_image/20140209220432703.png", 1); if (image.empty()) { std::cout << "打开图片失败,请检查" << std::endl; return -1; } imwrite("../
原创 2022-12-30 12:39:57
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1.Haar级联概念 类Harr特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。 即使窗口大小不一样,仅在尺度不同的图像也应该具有相似的特征,这些特征集合成为级联。 Harr级联具有尺度不变性。opencv的Haar级联不具有旋转不变性,即Haar级联不认为导致的人脸图像和直立的人脸图像一样,侧面的人脸图像和正面的人脸图像也不一样。2.获取Haar级联数据 OpenCV提供了尺度不变Haar级联的分类器
转载 2024-03-28 16:51:14
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一、引言在写该文之前,老猿就图像的一些运算已经单独边学边发了,在写这些文的过程中,发现这些运算函数共同点很多,例如大部分参数一样、部分处理方法一样等,另外还有些函数可以实现相同或近似的效果,因此在前面那些文章的基础上,将其综合为一个整体来发布,更方便大家阅读。OpenCV图像存储为矩阵,因此图像的运算其实就是矩阵的运算。图像的运算主要包括图像基础算术运算、图像加权运算(又称为图像融合)、按位运算
 图像对比度增强的方法可以分成类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。1.直方图拉伸 就
一、概述opencv4.0版本以后,加入了二维码定位解码的功能,其主要功能基于quirc开源库,下载地址GitHub。约1200行代码,识别与定位占了约800行,解码部分不作赘述,直接调用quric库解码。 之前版本不包括定位功能,也有博主做了相关的功能二维码特征定位,这篇中主要是根据二位码三个定位图案的轮廓特征取得三个定位点,由于三个图案都具有个子轮廓,通过findcontours()函数可以
  从一组图像中提取了颜色直方图,但是,将如何比较它们的相似性呢?下面将展示使用python opencv比较直方图的三种不同的方法。方法一:使用OpenCV cv2.compareHist函数  opencv有一个内置的方法可以方便地比较直方图:cv2.compareHist(H1, H2, method)。该函数有三个参数:H1:要比较的第一个直方图;H2:要比较的第二个直方图;method:
转载 2023-08-16 18:06:19
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文章目录AI应用开发相关目录需求概述代码效果 需求概述图片中存在多个铭牌,这样会影响铭牌中信息抽取精度,由此需利用CV技术对图像进行分割。代码import cv2 import numpy as np import os from datetime import datetime # 读取图像 image = cv2.imread(r'C:\Users\12258\Desktop\0.png
但是,如果你是搞算法的,并且项目周期长,公司不愿意购买/使用商业视觉软件的,可以考虑Opencv;如果你的项目周期短,公司可以承受商业软件的成本,选择Halcon会是比较明智的选择。
原创 2021-07-16 16:20:10
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像素运算一、算数运算1.1 加减乘除 opencv自带图片色素的处理函数: 相加:add() 相减:subtract() 相乘:multiply() 相除:divide() 原理就是:通过获取张(一次只能是张)个图片的同一个位置的色素值来实现运算。 运算的要求:张图片的shape要一样。 例图: 代码:import cv2 as cv #导入cv模块 import numpy as np
包含种func;其中alll*使用了三种算法进行比对(比较耗时);two*使用了一种算法(推荐),速度较快;以下是代码;import cv2 import numpy as np from PIL import Image import requests from io import BytesIO import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') impor
转载 2023-07-27 19:38:15
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