什么是上采样：中文版维基百科上的解释，“升采样是一种插值的过程，应用于数字信号处理，当一串数列或连续的讯号经过升采样后，输出的结果约略等于讯号经由更高的取样速率采样后所得的序列。”也就是说上采样就是插值，约等于提高了采样的频率。上采样在图像处理中的作用：提高图像分辨率。因为，分辨率是一张图像像素点的个数，经过上采样后，像素点个数提高了，所以，分辨率提高了。上采样的方法：三个常见的插值方法：最近邻插
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2024-04-21 19:03:23
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这里我们将从两个方面进行频域增强的学习一、任选两幅图像（包括一副自备图像），计算其频谱图，并显示 二、采用频域滤波的方法进行图像降采样和升采样 一、首先计算其频谱图，用到的库函数如下：CV_EXPORTS_W void dft(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0, int nonz
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2024-10-08 20:59:17
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人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自己训练分类器了。opencv给出的有人脸识别的教程：Face Recognition with OpenCV。网上也可以找到中文版本的。一、背景数据集本次用的数据集市opencv给出的教程里面的第一个数据集：The AT&T Facedatabase。又称ORL人脸数据库，40个人，每人10张照片。照片在不同时间、
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2024-02-24 14:02:58
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图像滤波， 是指尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作， 其处理效果的好换将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。1. 前言图像滤波的目的第一个：抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；第二个：消除图像数字化时混入的噪声；图像滤波的要求第一条： 不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；第二条： 使图像清晰、视觉效果较好；平滑化或滤波就是消除图像中的噪声
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2024-02-17 11:11:03
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# 使用OpenCV实现图像上采样的完整指南
在计算机视觉中，图像上采样是将低分辨率图像转换为高分辨率图像的过程。今天，我将教你如何在Python中使用OpenCV进行图像上采样。我们将通过以下步骤来实现这一过程：
| 步骤 | 描述 |
|-------|---------------------------|
| 1 | 安装OpenCV
主要内容：1、傅里叶分析2、香农采样定理 一、傅里叶变换参考：傅里叶分析之掐死教程 http://zhuanlan.zhihu.com/wille/19763358二、香农采样定理香农采样定理说，只要采样频率大于被采样信号最高频率的两倍，就能完全恢复。Nyquist采样定理是连接连续和离散的桥梁 现实世界接触到的诸如电信号、光信号、声音信号等这些信号都是随时间连续变化的，称之
相关APIpyrUp(Mat,输出Mat,Size(cols2,row2));//放大多少倍pyrDown(Mat,输出Mat,Size(cols/2,rows/2));//缩小多少倍
原创
2021-07-13 18:22:22
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图像金字塔在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的是放大（zoom in）和缩小（zoom out），一个图像金字塔是一系列的图像组成，最底下的尺寸最大，最上方的尺寸最小，从空间上看就像一个金字塔。高斯金字塔高斯金字塔是从底向上，逐层降采样得到的。降采样之后图像大小由MxN变为M/2xN/2，就是对原图像删除偶数的行与列，即获得上一层的图片。高斯金字塔的生成过程分为两步：
对当前层进行高斯模
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2024-01-17 07:33:52
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一：图像金字塔主要分为向上采样和向下采样：如下为高斯金字塔：img=cv2.imread("AM.png")
up=cv2.pyrUp(img) # 先进行向上采样
up_down=cv2.pyrDown(up) # 再进行向下采样
cv_show(img-up_down,'img-up_down')原理简述：1. 向下采样就是先进行高斯卷积，卷积完之后的像素大小实际是没变的，然后将所有的偶数行和
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2024-06-03 16:43:30
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本文主要实现对输入图像的上采样和下采样操作，使用到pyrUP和pyrDown两个函数来对分别对图像进行上采样和下采样。金字塔图形如下所示，
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2022-09-09 00:02:59
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main.cpp #include <istream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char **argv) { Mat src, up_dst,
原创
2022-05-26 22:05:00
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平常说的分辨率几百万几百万像素就是指图像获取的大小。也就是图像的金字塔概念。图像金字塔我们在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的就是放大(zoom in)和缩小（zoom out），尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小，但是这里我们介绍图像金字塔一个图像金字塔式一系列的图像组成，最底下一张是图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔。图像...
原创
2021-09-16 17:42:02
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InitLineIterator初始化线段迭代器 int cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvLineIterator* line_iterator, int connectivity=8 ); 带采线段的输入图像.
pt1
线段起始点
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2024-05-04 16:28:05
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OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小，函数原型如下：void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );先解释一下各个参数的意思：src：输入，原图像，即待改变大小的图像；dst：输出，改变大小之后的图像，
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2024-02-18 20:39:02
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一、直方图均衡化目的：直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。 直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。函数：cv2.equalizeHist(img)步骤：统计直方图中每个灰度值出现的次数；计算累计归一化直方图；重新计算像素点像素值import cv2
import nump
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2024-04-28 23:12:17
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录OpenCV入门课程一、下载安装OpenCV工具包二、利用Pycharm1.test00_hello.py2.test02_color.py3.test03_crop.py4. test04_draw.py5.test05_blur.py6.test06_corner.py7.test07_match.py8.test08_
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2023-08-21 17:55:53
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一：图像金子塔概念我们再图像处理中经常后调整图像的大小，最常见的就是放大和缩小，这是几何变换的放大和缩小。在图像处理当中，最常见的就是通过图像金子塔产生一系列不同分辨率的图像。然后再不同的尺度空间来寻找图像的对应特征。因为不知道输入的图像到底是什么情况，而图像金子塔处理会保证图像特征一直存在，不会改变的，这是重要一点。一个图像 像金子塔样式有一系列的图像组成，最底下一张是图像最大的，最上方是图像尺
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2024-08-14 10:27:07
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#1. 图像下采样和上采样的概念#无论是图像的上采样还是下采样都可以使用matlab中的imresize函数来实现，而这些操作在使用到图像金字塔的算法中，必然是不可或缺的操作步骤。需要指出的是，当我们对一幅图像先下采样再上采样回原尺寸，得到的结果就是原图像的低频成分了。下面简要介绍2者的概念。1.1 图像下采样图像下采样（subsampled）可以通俗地理解成缩小图像，又称为降采样（downsam
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2024-04-15 13:10:52
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采样产生的问题走样摩尔纹 本质上，走样的原因是，信号变化太快，采样的速度跟不上变化的速度。反走样的方法： 先对三角形进行模糊，再进行采样。 反走样之前： 反走样之后：频域正弦函数和余弦函数 用周期（或者频率）定义余弦的变化快慢 傅里级数展开： 傅里叶变换：按照一定的频率采样，并且把采样点连起来。再把采样点连接起来 采样失真：滤波傅里叶变换：时域—>频域 右侧主要集中在低频，中间亮。 去掉一些
