前一节我们讨论了两种最基本的形态学操作: 腐蚀 (Erosion) 膨胀 (Dilation) 运用这两个基本操作，我们可以实现更高级的形态学变换。这篇文档将会简要介绍OpenCV提供的5种高级形态学操作：如何使用OpenCV函数 morphologyEx 进行形态学操作：
开运算 (Opening)闭运算 (Closing)形态梯度 (Morphologi
CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR ); /** @brief Loads a multi-page image from a file. The function imreadmulti loads a multi-page image from the specified f
OpenCV使用内存存储器(memory storage)来统一管理各种动态的内存.内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小的内存块组成的双向链表,通过这种结构,OpenCV可以从内存存储器中快速的分配内存或将内存返回给内存存储器.1.数据结构cvMemStorage结构体定义typedef struct CvMemStorage
{
int signature;
CvMemBl
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2024-04-17 10:08:31
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边缘检测部分（各算子的内核未写明）：Sobel算子Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子。Sobel()
void cv::Sobel (
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
int dx,
int dy,
int ksize = 3,
double scale = 1,
double delta = 0,
int
已经很久没有写过博客，原因是有段时间没整Caffe了。今天心血来潮，微调一个网络，结果困难重重。哎，三天打鱼，两天晒网果然不行。废话少说，直接上干货。 首先是我的目的是微调网络，原始训练数据是单通道灰度图，因此微调时输入的数据也必须是单通道灰度图，否则出现以下错误： 我遇到的问题是，我的数据明明已经用opencv把
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2024-09-06 09:33:16
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#include "highgui.h"#include "cv.h"#include <cvaux.h>int main(int argc, char *argv[]){ const char * filename = "E:\\111.jpg"; // Matlab风格的cvLoadImage 函数的另一种调用 IplImage *img = cvLoadImage(filename,1); if(!img)//载入失败 { fprintf(stderr,"Can not load image %s \n&q
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2012-01-13 10:36:00
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Pre-Trained Image Processing Transformer1.四个问题要解决什么问题 低视觉任务（去燥、超分辨率、去雨、去模糊等）：图像处理 探索一种用于图像处理任务的通用预训练方法用什么方法解决 基于Transformer架构，通过大规模数据集，开发了一个用于图像处理的预训练模型，即图像处理转换器（IPT），以端到端的方式进行学习。 整个模型分为3个部分：a.从损坏图像中提
一、Mat与Iplimage Mat<-----> Iplimage ：直接赋值IplImage *iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);
Mat mtx(iplImg); // IplImage* ->Mat 共享数据
// or : Mat mtx = iplImg;
cvReleaseImage(&iplImg);Ipli
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2024-04-11 13:26:27
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前言在学习opencv的过程中，终会遇到需要把视频转换成图片处理，或者把处理后的图片保存为视频格式的时候。这篇文章中就来看一下如何进行图片和视频之间的相互转换。视频转图片对于这种情况大家应该很熟悉了。因为学习opencv的时候肯定打开过摄像头，比如打开摄像头检测个人脸或者笑脸之类的。在这个过程中，实际就是把摄像头拍摄到的视频转换为一帧一帧的图片连续地进行处理。我们知道，对于打开视频和摄像头，ope
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2024-03-20 23:16:53
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文章目录前言简介灰度变化线性变换指数对数直方图直方图均衡化空间滤波低通滤波高通滤波 前言数字图像处理是计算机视觉的基础，许多经典的图像处理方法也在深度学习领域的模型结构设计思路有着借鉴，所以在此归纳学习内容，用简单的语言表达其思想。至于有效的使用经验、方法的原理公式，可以在《数字图像处理》冈萨雷斯版中寻找答案，内容太全面，且很多使用经验直接提供。简介灰度图是图像的基础，由0~255像素值组成，常
# Java OpenCV 转灰度图像的实现
## 简介
在本文中，我将向你展示如何使用Java OpenCV库将彩色图像转换为灰度图像。首先，我们将概述整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下表列出了将彩色图像转换为灰度图像的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载彩色图像
原创
2023-12-31 10:03:42
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一、影响图像清晰度的因素 补光光源、光圈、曝光时间和增益。1.补光光源 线阵相机的补光很重要，由于是线阵相机，所以补光区域也应该是线形或矩形的，光线强度要够，光源照射要均匀，一般情况下都采用LED来补光，但LED通常是圆形的光源，不够均匀，中间强度大，周围强度小。当然也可以用多个LED灯组合成线形的光源，但两个灯之间的光线会有叠加，对设计和加工要求很高，而且LED灯的作用距离不能太远，否则光线发散
在进行计算机视觉模型训练前，我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本，但是有些深度学习框架中的方法对图像的变化方式可能并不能满足我们的需求，所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有不少帮助的。主要内容如下：图片读取（单通道、三通道）图片修改（剪切、旋转、通道分离）常用的变换（伽马修正、仿射变换）总结开始之前先安装好 Opencv，并导入我们要用到的包： impo
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2024-03-23 10:31:00
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cvtColor函数1.函数原型void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 )This function only supports YUV420 to RGB conversion as of now.2.函数功能cvtcolor()函数是一个颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等
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2024-03-26 16:03:08
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位图转换矢量图软件
[url]ftp://down3:down3@60.190.53.78/soft/100g/[/url]位图转换矢量图软件.rar
1,首先你转换矢量图做什么?
大家都知道矢量图只是记录的图形的路径节点,所以它和位图是有本质的区别的,所以这里所建议的是如果你需要转化的位图是一个颜色信息很丰富(如风景照片,人物照片等,建议还是不要浪费工夫了),您就不
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2024-04-11 13:13:59
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1 概述在第五章，我们学习了图像处理；其中的大多数操作都是对图像增强，修改等；使之成为和源图像类似的全新的图像；比如我们可以用平滑消除图像的噪声，用阈值化得到图像的二值图像，或者缩放图像。在本章中，我们要学习的是图像的变化；是将图像转变为另外一种表达方式；比如使用傅里叶变换，将图像从空域转变为频域；转变之后新图像的每个单独像素表示原始输入图像的频谱分量而不是我们通常所考虑的空间分量。 &
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2024-03-07 18:30:20
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OpenCV—彩色空间互转1. 简介图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像彩色互转是十分重要和关键的。2. 内容介绍1.相关颜色空间的原理介绍 RGB与灰度图互转 RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。
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2024-04-06 01:01:26
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OpenCV 1~4 图像处理、图像运算、类型转换、几何变换1 图像处理1.1 图像处理1.2 使用numpy访问像素1.3 获取图像属性1.4 感兴趣区域ROI1.5 通道的拆分与合并2 图像运算2.1 图像加减乘除运算2.2 图像融合3 类型转换3.1 类型转换3.2 图像像素非线性变换4 几何变换4.1 图像放缩4.2 图像翻转4.3 图像平移4.4 图像错切4.4 图像旋转4.5 透视变
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2024-05-03 13:17:57
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将一副图像转变成另一种表现形式 ，比如，傅里叶变换将图像转换成频谱分量 卷积 —— 变换的基础cvFilter2D 源图像 src 和目标图像 dst 大小应该相同注意：卷积核的系数应该是浮点类型的，必须用 CV_32F 来初始化矩阵cvFilter2D 函数内部处理边界 —— cvCopyMakeBorder （将特定的图像轻微变大，然后以一种方式填充图像边界）
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2024-08-08 16:51:08
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1.原理RGB无法直接转换成LAB，需要先转换成XYZ再转换成LAB，即：RGB——XYZ——LAB因此转换公式分两部分：（1）RGB转XYZ假设r,g,b为像素三个通道，取值范围均为[0,255]，转换公式如下： （1） （2） （3） M=0.4124,0.3576,0.1805
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2024-03-18 11:37:59
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