目标在本教程中，您将学习：什么是图像直方图以及为什么它有用 通过使用OpenCV函数cv :: equalizeHist来均衡图像的直方图理论什么是图像直方图？它是图像强度分布的图形表示。它量化了所考虑的每个强度值的像素数。什么是直方图均衡？这是一种改善图像对比度的方法，以便拉伸强度范围（另请参阅相应的维基百科条目）。为了更清楚，从上面的图像中，您可以看到像素似乎聚集在可用的强度范围的
转载
2024-06-25 12:07:14
51阅读
简介：此问题是在做旋转模板匹配的时候，选择最好的匹配结果时产生的。查找资料发现多项式拟合问题可以变成一个超定方程的求解问题，而opencv中本身有一个cv::solve()函数可以求解线性方程组，因此对于大多数用到opencv又要进行曲线拟合的地方都可以参考此处的求解过程来解决。 文章目录1. 问题：2. 分析3. 超定方程：超定方程定义：4. 二次曲线拟合：5. python 实现：6. C++
转载
2024-03-18 21:22:41
214阅读
椭圆的绘制DrawEllipse()函数绘制椭圆//----------------------【DrawEllipse()函数】------------------------
// 描述：自定义的绘制函数，实现了绘制不同角度、相同尺寸的椭圆
//-------------------------------------------------------------------
v
转载
2024-02-24 17:29:06
111阅读
一个轮廓一般对应一系列的点，即图像中的一条曲线。OpenCV中一般用序列来储存轮廓信息。序列中的每个元素是曲线中的一个点的位置。 FindContours 在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_
转载
2023-12-16 01:18:59
35阅读
计算机视觉指的是，能够用算法，让计算机看到我们能看到的世界，比如深度、颜色、形状和含义。我们将使用Python和OpenCV进行计算机视觉工作。 OpenCV代表开源计算机视觉。OpenCV包含您可以使用的丰富函数库。 OpenCV库有很好的文档记录，所以如果你对特定函数的参数或其他内容感到困惑，可以在opencv.org上找到大量信息。 Canny Edge Detection，边缘检测，用于
转载
2024-01-05 13:55:27
189阅读
1. split函数split函数的功能是通道分离void split(const Mat& src,Mat *mvBegin)
void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);第一个参数为要进行分离的图像矩阵，第二个参数可以是Mat数组的首地址，或者一个vector对象std::vector<Mat> channels;
转载
2024-10-31 09:03:26
66阅读
前言在自动驾驶系统中，通常会用起点、终点和一个三阶多项式来表示一条车道线，多项式系数的求解一般用最小二乘法来实现。本文首先介绍两种基于最小二乘法的多项式拟合方法的原理，然后基于OpenCV用c++编写了这两种拟合方法的代码，最后通过一个完整的示例来展示如何通过一个离散点集拟合出一条多项式曲线。基于最小二乘法的多项式拟合原理推导代数方式求解多项式曲线拟合是指基于一系列的观测点去寻找一个多项式来表示这
转载
2024-03-28 13:09:45
764阅读
简介 本章主要介绍opencv上常用的4种线性滤波器来平滑图片。之所以要平滑图片，是因为在图片中通常会有一些各类噪音，常见的噪音有：
（1）椒盐噪音：噪声的幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的。
（2）高斯\瑞利噪声：在每一点上都存在噪声，但是它们的幅值随机。
为了处理这类噪声，opencv使用了若干滤波器。 blur使用原理 首先看下blur，它是使用的均值滤波方法。也就是选择一
转载
2024-05-23 19:12:57
170阅读
检测轮廓时我们使用canny边沿检测算法，这个算法其实也是基于梯度的。但是，与传统的梯度算法求边沿不同的是： 1.它可以精确的定位边沿的位置。通过沿幅角方向检测模值的极大值点，即边缘点，遍历8个方向图像像素，把每个像素偏导值与相邻像素的模值比较，取其MAX值为边缘点，置像素灰度值为0。这样做的结果使得边沿非常细。 2.双阈值检测。通常一个较小的阈值会保留很多边沿，他们中的一部分是没有用的；而一个
转载
2024-03-06 13:49:22
318阅读
目标本教程教您怎样使用各种线性滤波器对图像进行平滑处理，相关OpenCV函数如下:blurGaussianBlurmedianBlurbilateralFilter原理平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多， 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到)。平滑处理时需要用到一个 滤波器&nbs
转载
2024-04-28 12:37:41
29阅读
最小二乘法多项式曲线拟合，是常见的曲线拟合方法，有着广泛的应用，这里在借鉴最小二乘多项式曲线拟合原理与实现的原理的基础上，介绍如何在OpenCV来实现基于最小二乘的多项式曲线拟合。
概念最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。
原理
&nbs
转载
2024-02-29 11:11:16
226阅读
最近在看有关特征提取的线特征，暑期就看了相关的论文：《基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法_谢晓佳》，最近呢，把里面有关线特征提取LSD和描述子LBD的代码跑了一遍，记录如下： [1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器LSD是一种局部提取直线的算法，速度比Hough要快。（1）orignal代码： 作者将自己的论文
在图像处理中，会用到对图像的平滑处理。平滑常常被用来消除图像的噪声，下面介绍几个常用于图像平滑处理的函数。（1）blur平滑处理常常用到的是线性滤波器。线性滤波器的数学基础建立在卷积的概念之上。对于一个线性滤波器，变换之后图像的输出值其实就是该点的某个邻域内各点输入像素值的加权求和。假如我们现在有一幅M*N的图像要进行线性滤波，我们采用的卷积核（kernel）的大小为m*n，那么处理之后的图像每一
转载
2024-03-25 15:14:39
198阅读
直线在图像中出现的频率非常之高，而直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作用，本文通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines，它的原型如下：void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double
转载
2024-05-02 12:12:15
73阅读
一、直方图均衡化 直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，广泛应用在图像增强处理中，它是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法，可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展了像素的取值动态范围。许多图像的灰度值是非均匀分布的,其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的，直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值
转载
2024-02-12 21:41:11
268阅读
OpenCV的霍夫变换线检测函数HoughLines()是利用极坐标下的参数ρ和θ值来表示直线的，我们在实际应用中往往要根据直线的参数ρ和θ值来绘制出直线，那么怎么绘制呢？ 在OpenCV中绘制直线的函数为函数line()，它的原型如下：void cv::line ( InputOutputArray img,
Point pt1,
Point pt2,
cons
转载
2024-02-10 20:37:48
112阅读
自动驾驶工具箱-车道保持辅助与车道检测 最小二乘法多项式曲线拟合，是常见的曲线拟合方法，有着广泛的应用，这里在借鉴最小二乘多项式曲线拟合原理与实现的原理的基础上，介绍如何在OpenCV来实现基于最小二乘的多项式曲线拟合。概念最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线
转载
2023-10-23 12:28:40
340阅读
1、均值滤波与一维信号一样，我们可以对图像滤波，如高通滤波和低通滤波。高通滤波可以使我们找到图片的边界，低通滤波可以使得图像平滑，去除掉图像中的噪声，模糊图像。OpenCV提供了cv.filter2d()函数，使用该函数以一个卷积核对图像卷积可以得到滤波后的图片。以下面的这个卷积核为例:这是一个5x5的卷积核，使用这个核在图像上进行卷积操作时，卷积核上的每一个元素与图像上对应的像素点值相乘并累加，
转载
2024-05-31 11:32:11
38阅读
在日常生活中我们表示颜色的时候都喜欢用RGB模型进行表示，RGB分别代表了三原色：红色Red， 绿色Green，蓝色Blue。但是当我们想要从图片中选取某种颜色的时候，比如说红色，用RGB该怎么做？很难啊。所以当涉及到颜色的时候我们通常都会将图片转化到hsv空间进行表示。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。那么该如何选择我们需要的颜色呢？比如说红色，是否就只需要选择一
转载
2024-05-10 18:03:38
40阅读
opencv 文章目录opencv图像基本操作图像平滑处理均值滤波高斯滤波中值滤波双边滤波图像阈值处理简单阈值化处理自适应阈值化处理图像形态学处理腐蚀（erosion）膨胀（dilation）开运算（MORPH_OPEN）与闭运算（MORPH_CLOSE）图像轮廓处理边缘检测亮度提升角点检测图像识别特征点检测特征值矩阵物体识别 图像基本操作import numpy as np
import cv2
转载
2024-10-14 12:48:49
62阅读
