文章目录目的畸变过程十四讲代码实现 目的找到正确图像与畸变图像像素点之间的映射关系畸变过程① 已知像素 (u,v)—>计算其对应的归一化坐标(x,y) ② 通过畸变公式计算该归一化坐标对应的畸变归一化坐标(x_distorted,y_distorted) ③ 通过坐标转换公式,计算畸变归一化坐标所对应的像素坐标(u_distorted,v_distorted)至此,找到了正确图像与畸变
一、平滑处理平滑处理也被称为“模糊处理”,常用来减少图像上的噪声或者失真,最重要的是降低图像分辨率。平滑操作的各种类型包括线性领域滤波和非线性领域滤波,其中,线性的包括“方框滤波”,“均值滤波”,“高斯滤波”。非线性的包括“中值滤波”,“双边滤波”。线性滤波主要有:1.允许低频率通过的低通滤波;2.允许搞频率通过的高通滤波;3.允许一定范围频率通过的带通滤波;4.阻止一定频率通过的带阻滤波;5.仅
图像梯度处理与边缘检测图像梯度处理Sobel算子Sobel算子处理图像梯度代码Scharr算子Sccharr算子处理图像梯度代码laplacian算子Laplician算子处理图像梯度总代码三种算子的总结与区分Canny边缘检测总代码 图像梯度处理图像的梯度处理主要是在黑底白字的图像中进行处理,这个处理分为水平Gx(将dy设为0,dx设为1),竖直Gy(将dx设为0,dy设为1)两个部分,再将G
梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); 输入图像. dst 输出图像. xorder x 方
转载 2024-05-13 21:55:19
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问题描述:提取一幅图像中的最大矩形区域。注意:图像可能是倾斜的,要先进行旋转校正。代码实现主要分为两块:一是实现图像旋转校正;一是实现提取目标矩形区域。旋转校正代码实现Mat correctImg(Mat src) { Mat gray, gauss; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(gray, gauss, Size(5,
转载 2024-03-11 14:07:28
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# 使用 OpenCV 在线锯齿(Anti-aliasing)教程 在计算机视觉和图像处理领域,锯齿现象常常影响图像或视频的质量。锯齿通常出现在斜线或曲线的边缘处。为了提高图像质量,抗锯齿(Anti-aliasing)技术可以被用来减轻这种现象。今天,我们将通过 OpenCV 库在 Python 中实现简单的抗锯齿效果。本教程会详细解释每一步的实现流程,同时提供相应的代码示例和注释。 ##
原创 8月前
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扫描图像二维码抠图(倾斜校正 黑边) 由于要识别扫描仪得到的图片,直接将得到的图片进行识别,并不能得到识别结果,笔者使用的是zbar类,只能正常识别只含有二维码图像的图片。于是将二维码从图中扣出来就成了工作中的一个需求。(网上有一些收费的控件具有图像预处理的功能,可以进行很好的识别)简单的使用现有的图像边缘检测和连通域算法,并不能得到很好的效果:例如canny边沿检测处理结果:不过观察不
目录为什么要用边缘处理默认边缘处理自定义边缘处理API代码展示效果BORDER_DEFAULTBORDER_REPLICATEBORDER_WRAPBORDER_CONSTANT结语 为什么要用边缘处理如果kernel是3 x 3,那么图片周围一圈像素是扫不到的。如果kernel是(2k+1)x (2k+1),那么图片周围k圈像素扫不到。如下图 5 x 5的kernel能扫到的最大的面积就是以红
# 边界锯齿实现流程 ## 概述 在本文中,我将向你介绍如何使用OpenCV和Python实现边界锯齿。边界锯齿是一种图像处理技术,用于平滑图像的边界,消除锯齿状的边缘。 ## 实现步骤 下面是整个实现流程的步骤表格: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 读取图像 | | 2 | 转换为灰度图像 | | 3 | 应用Canny边缘检测 | | 4 | 进行边
原创 2024-01-16 11:16:51
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图像卷积操作图像卷积可以看成是一个窗口区域在另外一个大的图像上移动,对每个窗口覆盖的区域都进行点乘得到的值作为中心像素点的输出值。窗口的移动是从左到右,从上到下。窗口可以理解成一个指定大小的二维矩阵,里面有预先指定的值。dst=cv.blur(src,(15,15))图像均值与高斯模糊本质上是不同的卷积核对图像进行图像卷积均值模糊是卷积核的系数完全一致,高斯模糊考虑了中心像素距离的影响,对距离中心
OpenCV图像处理 文章目录OpenCV图像处理一、绘图功能二、给图像加文字三、用鼠标作为画笔四、作为调色板的跟踪栏总结 一、绘图功能学习这些函数:**cv.line(), **cv.circle() , cv.rectangle(), cv.ellipse(), cv.putText() 等。 上面的这些函数,你能看到一些相同的参数:img:你想画的图片color:形状的颜色,如 BGR,它是
转载 2023-12-25 17:10:43
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# Python OpenCV:批量图片锯齿技术概述 在图像处理领域,锯齿状的边缘常常会影响整体图像质量,尤其是在缩放图像时。这种现象在计算机图形学中被称为“锯齿”。为了解决这个问题,我们可以使用 Python 和 OpenCV 提供的一些库和函数来实现批量锯齿处理。 ## 什么是锯齿锯齿效应指的是在图像中由于像素不足所产生的锯齿状边缘,通常在斜线或曲线的地方更为明显。为了改善图像的
原创 2024-10-27 06:44:24
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函数polylines()可用来根据点集绘制多条相连的线段,也可用来绘制多边形。函数polylines()有两种原型,这里只向大家介绍比较常用的那种原型。函数polylines()的C++原型如下:void cv::polylines(InputOutputArray img, const Point *const * pts,
平滑处理(模糊处理):一种简单且使用频率很高的图像处理方法,常用于减少图像上的噪点或失真图像滤波:图像预处理中,尽量保留图像细节特征条件下,对噪声进行抑制平滑化和滤波操作:图像的能大部分集中在幅度谱的低频和中频段,在较高频段,有用信息经常被噪声淹没滤波操作目的:1.特征模式识别2.消除噪声平滑滤波:一类为模糊,另一类为消除噪音五种平滑滤波的滤波器函数:1.方框滤波BoxBlur 2.均值滤波Blu
2019-04-11 by 崔斐然先展示效果,看看是不是和你的需求一致:边缘检测的一般步骤: 1、滤波——消除噪声 2、增强——使边阔更为明显 3、检测——选出边缘点边缘检测步骤:使用高斯滤波器对图像进行噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制(NMS)、在检测到的边缘上使用双(double)阈值去除假阳性,最后分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘。使用的函数主要有CV2
转载 2023-12-17 16:05:43
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目标: 1.通过使用opencv获得不同物体的轮廓,以及轮廓所对应的特征,比如说面积、周长、质心、边界框等等。 2.学习一些与轮廓提取有关的函数。提示:不同版本的python与opencv库可能在函数使用上有少许不同,在使用过程中如果发现不同之处,请到官网查询API: 目录开始轮廓特征Moments图像的矩图像重心轮廓面积轮廓周长(弧长)轮廓近似估计(多边形逼近)凸包(Convex Hull)检查
转载 2023-08-27 23:42:18
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边缘检测的基本步骤: 滤波,增强, 检测一、 滤波1 线性滤波1.1 平滑处理: 也称模糊处理,用于减少噪点或失真,降低图像分辨率时使用较多。1.2 图像滤波: 图像预处理必不可少的操作,在保留特征信息的情况下抑制目标噪声。图像滤波目的:抽出特征;消除噪声。要求: 不能损坏轮廓和边缘等重要信息;图像视觉信息良好。    滤波器:加权系数窗口  &n
1. 查找并绘制轮廓#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------【宏定义部分】
转载 2024-03-16 10:27:20
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在学习渲染的旅途中,你可能会时不时遇到模型边缘有锯齿的情况。这些锯齿边缘(Jagged Edges)的产生和光栅器将顶点数据转化为片段的方式有关。在下面的例子中,你可以看到,我们只是绘制了一个简单的立方体,你就能注意到它存在锯齿边缘了:可能不是非常明显,但如果你离近仔细观察立方体的边缘,你就应该能够看到锯齿状的图案。如果放大的话,你会看到下面的图案:这很明显不是我们想要在最终程序中所实现的效果。你
整理日: 2015年2月16日这几天一直在研究win32 SDk下画线锯齿,之前一直用的QT的画线接口函数,里面有锯齿的效果,可是突然项目要求不能用QT的只能用win32 SDK下的GDI画线接口函数,可是显示的效果有锯齿,怎么办?只能研究下怎么锯齿影响,因为GDI下没有锯齿的处理,所以只能自己找算法处理。什么是防锯齿技术?什么是亚像素? - Apple4.us可是这些方法的画线处理不能设
转载 2024-07-05 16:38:13
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