1.读写图像#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
//OpenCV提供的跨平台I/O函数core和highgui
//core用于基本的图像数据处理，包含基本类，比如矩阵
//highgui包含读函数、写函数以及用图形界面显示图像的函数
#include "opencv2/core.hp
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2024-03-30 17:31:07
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写在前面 本题来自于哈工大自动化专业大四课程数字图像处理的实验1，需要自己编写程序实现OpenCV中求解单应性矩阵的函数findHomography以及实现单应性变换的函数warpPerspective。本文包含整个工程的全部源码，仅供学习交流使用。2022.04.22补充：为了防止通篇照搬，且出于对老师
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2024-03-21 10:36:34
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最近在做红外图像和可见光图像的配准算法，在查阅许多论文和复现代码后，通过对比发现基于canny边缘检测和特征检测的配准方法效果最好，在这里记录下方法的思想，流程以及我自己的复现代码和结果供大家参考。 一：配准思想 针对红外与可见光图像系统配准过程中受成像原理影响， 造成图像差异大、特征点难以配准的问题，可以提取红外和可见光异源图像中稳定性较好的边缘轮廓。 对预处理后的图像上使用 Canny算法提取
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2024-03-05 11:03:22
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前边讲到前景检测后形态学处理，滤除大部分孤立噪点，并且能够将距离相近，属于同一目标的区域连接在一起。 在进行形态学处理后，二值图上分布着为数不多的亮点连通区域。在我们的思维里，每个连通区域隶属于同一个目标，但是计算机并不知道，在计算机眼里，它依然是一幅图像，是一个规则的二维矩阵，是分布着黑点亮点的二维矩阵。连通区域的标记将每团亮点标记为一个目标，暂时有两种方式可以考虑：opencv查找轮廓函数vo
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2024-04-08 18:29:21
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红外测温仪，一种多功能用途的测温设备，能够有效测试人体体温，周边环境温度和物体温度，最重要的是能够在不接触患者的情况下，对患者进行测温，这样能够降低医护人员本身被患者的传染可能性，并且由于近年来新冠疫情的滞留，全球对于这次的疫情倍感重视，那么能够不接触人员，对其测温，以初步监测人员是否安全才是重中之重。目前红外测温仪方案受疫情刺激，市面上已经有很多种的方案，所使用的芯片和传感器都不一样。而我司是用
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2024-04-21 09:06:16
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红外图像处理一般区别于普通可见光的红外处理算法，虽然种类和流程接近，但是具体时间是要有不少的区别的。红外图像一般由于成像芯片的制作工艺问题产生分均匀现象，具体就是指相同输入产生不同的输出。零输入情况下的dark current不同 ，在cmos可见光中的现象会好一些 ，可见光一般通过单点矫正就可以消除的差不多，但是红外图像需要进行两点矫正配合单点矫正。这也是一般的红外机芯存在挡片，而现
原创
2014-01-13 22:46:19
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摘要本文提出了一种结合亮度域和残差学习技术的卷积神经网络热图像增强方法，提高了增强性能和收敛速度。通常，训练域使用与目标图像相同的域；然而，我们评估了几个域，以确定最适合网络的域。在分析中，我们首先比较了分别由基于颜色和对齐红外图像的相应区域训练的网络的性能，包括热光谱、远光谱和近光谱。然后，评估四个基于RGB的区域，即灰度、亮度、强度和亮度。最后，通过考虑残差域和亮度域来确定所提出的网络结构。分
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2023-12-07 22:32:46
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一、图像文件的读写1.colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中%colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中
RGB=imread('drum.bmp') %图像读入
I=rgb2gray(RGB); %把RGB图像转化为灰度图像
h=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1];
I2=filter2(h,I); %使用指定的滤波器h对I进行滤波，结果保存在I2中
i
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2024-05-19 07:04:10
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1 为什么要去坏点严重影响成像质量！ 因为我们显示时，灰度值会进行压缩，比如坏点的灰度值为10000而其他值都在2000左右，带来的后果就是整体图像偏暗。2 目前硬件上的去坏点做法先整帧检测坏点，判断并标记坏点，直接用整帧均值进行坏点替换先整帧检测坏点，判断并标记坏点，利用图像的四邻域均值进行坏点替换先整帧检测坏点，判断并标记坏点，利用图像的八邻域均值进行坏点替换考虑速度和质量的影响，一般
本文参考知乎上一位大神 “冲上云霄” 的文章 融合算法一—TIF 作者在知乎上详细介绍了近年来常见的十几种融合算法，很有参考意义。 另外，知乎上 张星辰 对融合算法的整理，以及提出来的参考标准 VIFB: 一个可见光与红外图像融合Benchmark 可以多了解一下。1 算法的核心思想根据介绍，TIF算法是将图像分成基础层和细节层，之后再按加权相加。 基础层，就是将图像进行均值滤波（文中用的是35）
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2024-05-09 09:06:38
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主要完成两个视频中火焰的检测，主要结合RGB判据和HIS判据，设定合适的阈值条件，检测出火焰对应像素的区域，将原图二值化，经过中值滤波以及数学形态学的膨胀运算等图像处理，消除一些噪声及离散点，连通一些遗漏的区域。基于OpenCV的开源库，在VS2013平台上，实现了两个视频中火焰的检测。利用OpenCV有强大的图像处理库，直接将图像分离为RGB三通道，设置条件限制，找到火焰的像素位置，将原
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2024-06-12 09:10:28
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在深度学习处理红外图像的讨论中，我们面临着许多技术挑战。这篇博文将详细记录我们在这一领域所遭遇的问题及其解决方案的过程。
### 问题背景
在某个军事应用项目中，用户需通过深度学习算法分析红外图像，以提高夜间的监控效率。以下是项目中的时间线事件：
- **第1周**：用户提交了大量红外图像数据，要求开发一个机器学习模型来识别目标。
- **第2周**：初步模型开发完成，并在部分图像上进行了测试
彩色图像#include <iostream>
#include <Kinect.h>
#include <opencv2\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
IKinectSensor * mySensor = nullpt
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2024-03-28 16:10:05
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一些红外图像展示 MWIR640图像（制冷MCT，中波红外，分辨率640*512）Digital Detail Enhancement (DDE) ----FLIR 数字细节增强前言：一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别。这对安全和监视系统有很大意义。因为用户想知道多远还能“看见”或检测到诸如人或车辆之类的物体。但在实践中，很难检测到目标，即便目标在红外系统的理论范围中。一个经常被忽视的因素
目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
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2024-02-25 13:23:56
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在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
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2024-04-13 11:22:52
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
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2023-11-24 16:42:28
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目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
