文章结构1. opecv读取与显示图像2. Mat 对象的性质和使用2.1 创建Mat对象2.2 Mat对象的深浅拷贝2.3 Mat对象的指针操作（操作Mat中元素）3.提高图像对比度4. 图像的混合5. 绘制基本的几何图像5.1 点5.2 线5.3 矩形5.4 椭圆6. 线性滤波与非线性滤波6.1 线性滤波6.2 非线性滤波6.2.1 中值滤波6.2.2 双边滤波7.基本的图形学操作7.1 膨
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2024-09-06 13:02:11
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1、直方图法 方法描述：有两幅图像patch(当然也可是整幅图像)，分别计算两幅图像的直方图，并将直方图进行归一化，然后按照某种距离度量的标准进行相似度的测量。 方法的思想：基于简单的向量相似度来对图像相似度进行度量。 优点：直方图能够很好的归
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2023-10-22 22:10:16
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小白导读学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。直方图比较方法-概述对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得
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2023-11-20 10:48:50
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Opencv支持GPU计算，并且包含成一个gpu类用来方便调用，所以不需要去加上什么__global__什么的很方便，不过同时这个类还是有不足的，待opencv小组的更新和完善。这里先介绍在之前的《opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条》未介绍的图像的相似性检测，当然这是cpu版本，然后接着在介绍对应的gpu版本。这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法原理：&
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2024-05-24 12:54:59
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自己的一些理解，仅供参考。模板匹配无法就是在目标图中找出与模板图最相似的对应的坐标位置 。通过整体图像的整体灰度值来判断就是灰度匹配；通过图像的边缘信息来判断就是形状匹配；通过图像的角点等特征点来判断就是特征匹配。模板匹配中，最重要的就是定义两幅图像的相似度，根据相似度的最值即可在目标图中找到对应的坐标。定义两幅图片相似度需要根据图片的实际情况选择，OpenCV这里提供了包含以下方法，MATLAB
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2023-11-07 23:33:52
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模板匹配原理模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一，这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的，就是拿着模板图片在原图中从左上至右下依次滑动，直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值，那么我们就认为该区域与模板匹配了，也就是我们找到了要找的的位置，并把它标记出来。
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2023-09-27 04:40:35
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原理什么是模板匹配?模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术.它是怎么实现的?我们需要2幅图像:我们的目标是检测最匹配的区域:原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域模板 (T): 将和原图像比照的图像块为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行 比较 :通过 滑动, 我们的意思是图
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2024-02-26 13:24:19
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目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 compareHist 产生一个表达两个直方图的相似度的数值。如何使用不同的对比标准来对直方图进行比较。 原理 要比较两个直方图( 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 compareHis
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2024-08-29 17:46:48
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寻找一幅图像的匹配的模板，可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西，比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域（当然这样的方法并不鲁棒）。而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能。函数为matchTemplate。所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像（patch）最相似的区域。该函数的功能为，在输入源图像Source image（I）中滑动框，寻找各个位置与模板图像Temp
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2024-03-30 09:30:58
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目录1 直方图归一化2 直方图比较3 直方图均衡化4 直方图匹配6 图像模板匹配 直方图能够反应图像灰度值等统计特性，但是这个结果只统计了数值，是初步统计结果，OpenCV4 可以对统计结果进行进一步的操作以得到更多有用的信息，例如求取同结果的平均概率分布，通过直方图统计结果对两张图像中的内容进行不叫。本文主要介绍直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化和直方图匹配等直方图操作与实际应用。 1
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2024-04-20 20:43:14
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1. 模板匹配模板匹配就是在图像A中寻找与图像B最相似的部分，一般将图像A称为输入图像，图像B称为模板图像。操作方式是B在A图像上从左到右自上而下滑动，遍历所有的像素。模板匹配函数：result = cv2.matchTemplate( image, temp1, mothod[,mask] )iamge:：原始图像，必须为8bit或者32bit浮点图像。temp1：模板图像，必须与原图同类型，并
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2023-10-23 10:36:44
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模板匹配就是在给定一幅图像和一幅模板（一般模板比图像的尺寸小很多）的情况下，找到这个图像中最最相似于模板的位置，比如第一幅是给定的图片，第二幅是模板，第三幅就是搜索到的匹配的位置。这个搜索的过程，我没有在源码中求索，但是根据tutorial，应该是采用sliding window的方法，利用滑动的窗口，逐像素进行匹配。这个逐像素的意思，就是锚定某个像素之后，在这个像素的右边和下方，以templat
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2023-06-20 18:09:20
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本系列为作者学习UnityShader入门精要而作的笔记，内容将包括：书本中句子照抄 + 个人批注项目源码一堆新手会犯的错误潜在的太监断更，有始无终总之适用于同样开始学习Shader的同学们进行有取舍的参考。 文章目录复习知识点复习左右手坐标系Unity中的坐标系上章节练习题答案点和向量定义点和向量的区别去看线性代数的本质！向量运算向量加减向量乘除向量模长归一化向量的点积向量叉乘练习题 （该系列
文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）单应性矩阵 Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点，通过比较两张图像的关键点，也就是比较关键点向量之间的差异，Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量，离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf
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2023-12-07 08:17:37
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使用模板匹配在图像中寻找物体模板匹配模板匹配就是用来在大图中找小图，也就是说在一副图像中寻找另外一张模板图像的位置：opencv中用 cv.matchTemplate() 实现模板匹配。 模板匹配的原理其实很简单，就是不断地在原图中移动模板图像去比较，有6种不同的比较方法，详情可参考：TemplateMatchModes1. 平方差匹配CV_TM_SQDIFF：用两者的平方差来匹配，最好的匹配值为
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2023-12-25 15:25:18
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NCC概述基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结果在-1到1之间，所以特别容易量化比较结果，只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏。NCC数学知识们也可以通过各自的积分图计算预先得到。这样就完成
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2024-03-16 08:52:26
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一、综述
本节我们将来探讨关于图像处理方面的诸多技术和应用。在学完了第一个常用的工具包之后，学习这一节将更加轻松。废话不多说，切入正题。二、平滑处理和图像形态学1、滤波器"平滑处理“或者也称为”模糊处理“，英文名为blurring。对于平滑处理，我们先来介绍一个重要的函数，所有的操作都由这个函数来实现。void cvSmooth
{
cons
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2024-08-29 15:48:55
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# Python OpenCV 结构相似性分析
在计算机视觉领域，图像相似性度量是一个重要的研究方向。OpenCV是一个强大的开源图像处理库，它提供了多种工具来实现图像处理和相似性分析。其中，结构相似性（Structural Similarity）是评价图像质量的一种方法。它通过考虑亮度、对比度和结构信息来比较两幅图像的相似性。
## 结构相似性简介
结构相似性指标（SSIM）是由Wang等
# Python OpenCV 图像相似度检测
在图像处理领域，图像相似度检测是一个非常重要的任务。通过比较两幅图像的相似度，我们可以判断它们是否是同一幅图像或者是相似的图像。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来进行图像相似度检测。
## 图像相似度计算方法
在计算图像相似度时，我们通常使用的是均方差（Mean Squared Error, MSE）或者结构相似性指数（
原创
2024-02-23 03:31:25
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iOS OpenCV 相似特征
在现代移动应用开发中，图像处理技术尤为重要，而 OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于 iOS 平台。实现高效、准确的相似特征匹配，对于提升用户体验及满足高阶需求至关重要。本文将探讨如何在 iOS 中利用 OpenCV 实现相似特征匹配，涉及技术背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理及选型指南。
## 技术定位
在 iOS 开发中，计算机视觉
