一、本节知识预览  1、  怎样遍历图像的每一个像素点?  2、  opencv图像矩阵怎么被存储的?  3、  怎样衡量我们算法的性能?  4、  什么是查表,为什么要使用它们?二、什么是查表,为什么要使用它们?  假设一张三通道RGB图像,每个像素通道有256种不同颜色取值,那么一个像素点可能有256*256*256(1600多万)种可能颜色取值,这对于
转载 2023-10-11 12:06:42
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程序及分析/* * FileName : lookup_table.cpp * Author : xiahouzuoxin @163.com * Version : v1.0 * Date : Sun 01 Jun 2014 04:35:37 PM CST * Brief : * * Copyrig
转载 2017-08-20 12:48:00
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# Python OpenCV 实现伽马变换 伽马变换是图像处理中的一种常用调整技术,可以增强图像的对比度,特别是在低对比度的图像中。通过调节图像的亮度和对比度,我们可以使图像看起来更加清晰。本文将介绍如何在Python中使用OpenCV分别实现伽马变换的两种方式:使用查找和不使用查找。 ## 伽马变换概述 伽马变换的数学表达式为: \[ O = I^{\gamma} \] 其中,\
原创 2024-10-25 03:45:34
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【从零学习OpenCV 4】LUT查找
原创 2021-07-19 14:55:18
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查找是一种预计算的数组或列表,用于存储特定函数的输出结果。在图像处理中,这个特定函数通常是一个颜色映射函数,用于改变图
原创 2023-10-20 10:16:34
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入门目标理解什么是轮廓学习寻找轮廓,绘制轮廓等你会看到这些函数:cv.findContours(), cv.drawContours()什么是轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测与识别的有用工具。为了获得更高的准确性,请使用二进制图像。所以在找到轮廓之前,应用阈值或Canny边缘检测。从 OpenCV 3.2 开始,findCon
目录一、 简介二、查找色值1、摄像头的角度调2、启动检测与查找三、 验证HSV色值1、写入色值到文件2、启动检测四、交流方式 一、 简介这里学习一下如何用摄像头检测HSV色值,Opencv的HSV色块检测适合单一颜色的色块检测,如果是进行单一颜色的识别与检测,HSV色值检测会比较方便,但缺点也很明显,色值受光线干扰比较大,然后色值有6个值,如果对着色值查找效果不一定很好,这里通过工具对色块目
原理:使用GT人脸库做样本,VS2010下使用openCV2.44自带的Haar算法检測人脸区域,ASM Library特征检測,然后使用YCrCb颜色空间做肤色检測,再用LBP+Gabor小波提取特征,最小邻近距离做分类识别。1、GT人脸库GT人脸库包括50个人,每人15张不同角度、不同表情的正面照片。图片为JPG格式,640*480,大小在159~192KB之间。Zip压缩下总大小130M。特
本文将结合实例代码,介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓,需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。 我们以下图作为示例: 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像 ...
转载 2021-06-07 23:26:00
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,LUT查找就是通过这个数组将0映射成a,将1映射成b,依次类推,其映射关系为、。在OpenCV 4中提供了LUT()函数用于实现图像像素灰度值的LUT查找表功能,在代码清单3-20中给出了该函数的原型。代码清单3-20 LUT()函数原型 1. void cv::LUT(InputArray src, 2. InputArray lut, 3.
#include <opencv.hpp> #include<iostream> #include <string> #include<conio.h> #include<time.h> #include<math.h> using namespace std; using namespace cv; int max_cou
学习资料参考:张平.《OpenCV算法精解:基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.原理直线在计算机图形中一般表示 与我们在数学教材中有所不同,此处的y轴方向是向下的。那么象限的位置是顺时针计数的。 上图中标注了四个参数,分别是直线与x轴正向的夹角,直线到原点的距离,所在直线与x轴的夹角,直线的截距. 类似的第二象限的直线为下图所示,三四象限类似,此处不列举。直线的数学
目标在这一章当中, - 我们将了解霍夫变换的概念。 - 我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。 - 我们将看到以下函数:cv.HoughLines(),cv.HoughLinesP()理论如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。一条线可以表示为y=mx+c 或以参数形式示为ρ=xcosθ+ysi
魏老师学生——Cecil:学习OpenCV-机器视觉之旅 基础OpenCV中的Haar级联检测 Aim:学习以Haar特征分类器为基础的面部检测技术; 将面部检测扩展到眼部检测。 基础对象检测技术:基于机器学习,通过使用大量的正负样本图像训练得到一个cascade_function,最后用它做对象检测。面部检测:算法先通过大量的正样本图像(面部图像)和负样本图像(不带面部的图像)训练分类器从
转载 2024-07-07 07:05:46
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目的如何遍历图像中的每一个像素?OpenCV的矩阵值是如何存储的?如何测试我们所实现算法的性能?查找是什么?为什么要用它?测试用例颜色空间缩减。具体做法就是:将现有颜色空间值除以某个输入值,以获得较少的颜色数。例如,颜色0到9可取为新值0,10到19可取为10。计算公式: Lnew = (Lold / 10) * 10如果对图像矩阵的每一个像素进行这个操作的话,是比较费时的,因为有大量的乘除操作
转载 2024-03-26 09:33:42
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本文目的目的:学习使用opencv的findContours和drawContours函数语言:java版本:opencv-410简介:通过findContours函数检测物体轮廓,并且用drawContours画出来程序支持效果:加载图片后可以在界面上更改三个参数进行效果对比查看1.修改边缘检测阈值,改变边缘检测效果2.修改轮廓检索模式3.修改轮廓的近似模式分解介绍函数:findC
目录0 原理         1 OpenCV中的霍夫变换0 原理 霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行,如果你要检测的形状可以用数学表达式写出,你就可以是使用霍夫变换检测它。及时要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。首先将一条直线用一个点表示,这样用一个点表示直线上所有的点,一开始人们使
hierarchy[Next, Previous, First Child, Parent]理解轮廓层级 图中总共有8条轮廓,2和2a分别表示外层和里层的轮廓,3和3a也是一样。从图中看得出来:轮廓0/1/2是最外层的轮廓,我们可以说它们处于同一轮廓等级:0级轮廓2a是轮廓2的子轮廓,反过来说2是2a的父轮廓。轮廓2a算一个等级:1级同样3是2a的子轮廓,轮廓3处于一个等级:2级类似的,3a是3的
好程序员训练营<A href="http://www.goodprogrammer.org/" target="blank">ios培训</A>------我的c语言笔记,期待与您交流! #include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#define HASHSIZE 1
原创 2015-03-13 20:51:31
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Python之Mysql创建&查询1.创建#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf8 -*- # @Time : 2017/11/22 16:24 # @Author : hantong # @File : mysql_create.py import MySQLdb def connect_mysql(): db_c
转载 2023-08-09 15:20:05
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