OpenCV数字图像处理基于C++：算术运算和逻辑运算图像的算数运算是对图像进行加减运算，而图像的逻辑运算是对图像进行与、或、非、异或等逻辑运算。通过算术运算可以让图像来达到图像增强的效果；通过逻辑运算对图像进行分割、图像增强、图像识别、图像复原等操作。加法运算（合并两张图片，注意图片格式大小要一致）
特点：输出图像像素的灰度仅取决于两幅或两幅以上的输入图像的对应像素灰度值。算术运算结果和参与运算
首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
1 #include "cxcore.h"
2 #include "math.h"
3 #include <cmath>
4 #include <vector>
5 #include <stdio.h>
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膨胀腐蚀概述 **膨胀和腐蚀是形态学的操作，简单来说就是基于形状的一系列图像处理操作 **膨胀腐蚀是基于高亮部分(白色)操作的，膨胀是对高亮部分进行膨胀，类似“”领域扩张，腐蚀是高亮部分被腐蚀，类似领域被蚕食 膨胀腐蚀的应用和 功能： 消除噪声 分割独立元素或连接相邻元素 寻找图像中的明显极大值，极小值区域 求图像的 梯度 其他相关： 开运算，闭运算 顶帽，黑帽 形态学 梯度
萌新自学DIA，试着去实现一下某些算法，然后发现奇怪的bug增加了。 在成功装上OpenCV后，试着去腐蚀一下。原图是这样的：处理后的是这样： 当时萌新想到了几种可能：（一个个试下来发现不对，再分析） 1.宽高反了（直观从显示的结果看） 2.腐蚀写的不太对（尤其是卡掉的这个边界位置） 3.默认uchar类型，而我定义了一个int数组，大小不对 4.图像本身太大了，imread就没有读全 5.可能是
扩充四边形：x1, y1, x2, y2, track_id = value
width_crop,height_crop = x2-x1,y2-y1
x1_new = int(max(0, x1 - width_crop * 0.1))
y1_new =int(max(0, y1 - height_crop * 0.1))
# 如何实现Python图像扩充
## 1. 事情的流程
首先，让我们来看一下整个图像扩充的流程。我们可以通过以下步骤完成：
```mermaid
gantt
title 图像扩充流程
section 数据准备
获取数据集 :done, 2021-12-01, 1d
数据集预处理 :done, 2021-12-02, 1d
sect
目录1、前言2、基本绘图函数3、原子图绘制4、多边形绘制+最小外接矩形5、鼠标绘图+最小外接矩形 1、前言图像处理中经常用到基本图形的绘制，比如直线、圆、矩形，在上一文中在直方图绘制中使用了OpenCV的line()函数来绘制直方图，不仅如此，基本图形在很多大型项目中也会频频使用，比如物体识别中，就需要绘制矩形来框选物体所在区域作为候选区，方便后续特征识别处理，本文通过介绍OpenCV基本绘图函
1.介绍 主流的图像融合算法主要有以下几种： 1）直接进行图像拼接，会导致图片之间有很明显的界线 2）加权平均法，界线的两侧各取一定的比例来融合缝隙，速度快，但不自然 3）羽化算法，即使得图边缘达到朦胧的效果，效果比加权平均法好，但会导致界线处模糊 4）拉普拉斯金字塔
加载图像OpenCV中关于图像读写有两个函数imread与imwrite，imread加载的时候支持灰度图像、彩色图像、原始图像加载，默认情况下通过imread加载的图像都是三通道的BGR彩色图像。 但是实际上OpenCV支持加载任意通道的图像，首先来仔细再看一下imread函数Mat cv::imread(
const String & filename,
int
文章目录0 简介1. 基于直方图均衡化的图像增强2\. 基于拉普拉斯算子的图像增强4\. 基于伽马变换的图像增强软件实现效果 0 简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 opencv图像增强算法系统项目运行效果：
毕业设计 基于机器视觉的图像增强 项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图
03 图像对象的创建与赋值opencv知识点：Mat类图像复制的3种方法图像属性的获取Mat对象的创建Mat对象的赋值本课解决的问题：Mat是什么？Mat对象克隆/拷贝与赋值的区别？如何获取图像的属性？如何创建空白图像？如何对Mat对象赋值？1.Mat类及其实例Mat简述什么是Mat呢，Mat其实就是matrix（矩阵）的缩写 我们看到的图像，就是以数字矩阵的形式存储在计算机中，在opencv中，
本文章介绍opencv 的基础基础图像处理API和部分API原理，包括图像的读写和展示，图像的旋转，缩放，平移，镜像，仿射变换。使用python 语言编写。版本 3.6 ，opencv 3 版本01 图片的读写和展示：import cv2
# 读取当前文件夹下面image.png 图片， 1 表示彩色方式读取， 0 表示黑白读取
img=cv2.imread("image.png",1)
# 展
看完了数字图像处理后，从头开始使用opencv进行相关内容的实现，使用的环境是VS2013+OpenCV2.4.91.图像的加运算加运算就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相加。主要有两种用途，一种是消除图像的随机噪声，主要做是讲同一场景的图像进行相加后再取平均；另一种是用来做特效，把多幅图像叠加在一起，再进一步进行处理。对于灰度图像，因为只有单通道，所以直接进行相应位置的像素加法即可，对于
机器学习函数关于机器学习的函数，很多在OpenCV的中文官网上有解释，这里不再重复贴出，链接如下，http://wiki.opencv.org.cn/index.php/机器学习中文参考手册CvSeq内存管理函数简要说明(1)CreatSeq功能:函数cvCreatSeq创建一序列并返回指向该序列的指针.格式CvSeq* cvCreatSeq(int s...
原创
2021-07-14 16:34:05
107阅读
机器学习函数关于机器学习的函数，很多在OpenCV的中文官网上有解释，这里不再重复贴出，链接如下，http://wiki.opencv.org.cn/index.php/机器学习中文参考手册CvSeq内存管理函数简要说明(1)CreatSeq功能:函数cvCreatSeq
原创
2022-03-04 10:39:46
209阅读
# 使用Java和OpenCV实现图像对齐
在图像处理领域，图像对齐是一个重要的任务，它可以用来将两幅图像进行匹配，使得它们在位置上对齐。这在很多应用中都是必不可少的，比如图像拼接、图像融合等。在本文中，我们将介绍如何使用Java和OpenCV来实现图像对齐的过程。
## 准备工作
首先，我们需要安装OpenCV库，并配置好Java项目，以便能够在项目中使用OpenCV的功能。接下来，我们将
一、图像旋转1、图像旋转函数原型CV_EXPORTS_W void rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode);其中第一，二个参数是输入和输出的图像； 第三个参数为旋转的方法，有默认的宏ROTATE_90_CLOCKWISE = 0, //!<Rotate 90 degrees clockwiseROTATE_18
一、简介这里主要介绍图像简单阈值处理，自适应阈值处理和Qtsu阈值处理。二、简单阈值图像处理简单阈值图像处理我们需要使用cv.threshold()函数，该函数第一个参数是图像数据（必须为灰度图），第二个参数为阈值，第三个参数为超过阈值的像素值的最大值，最后一个参数为二值化类型。 各种阈值类型计算原理如下： 以下为示例代码：import cv2 as cv
import numpy as np
f
图像特征检测 一般我们看到一副图像进行识别，会想到这幅图像有什么特征，边缘特征，纹理特征等等,下面介绍几种常见的特征检测算法1 harris角点检测 在图像上取一个W*W的“滑动窗口”，不断的移动这个窗口并检测窗口中的像素变化情况E。像素变化情况E可简单分为以下三种：A 如果在窗口中的图像是什么平坦的，那么E的变
官网：https://docs.opencv.org/3.2.0/df/d9d/tutorial_py_colorspaces.html
改变颜色空间本教程颜色空间转换：BGR ↔ Gray and BGR ↔ cv2.cvtColor(input_image, flag) input_image：输入图像flag：openCV标志位，决定颜色空间转换类型，如：(B
