1、书名:Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects2、章节：Chapter 3:Marker-less Augmented Reality匹配过程中有什么麻烦么？ 有，就是有不匹配的问题。是的，这源自于图片大小，旋转角度、光照情况、图片的聚焦等一系列事件引发的匹配事故。如何解决，目前AR/MR的工作者仍在
图像的几何变换1. 裁剪、放大、缩小裁剪--数组选择方法（冒号）放大、缩小--resize()函数2. 平移变换3. 错切变换4. 镜像变换5. 旋转变换6. 透视变换完整代码 1. 裁剪、放大、缩小裁剪–数组选择方法（冒号）# 裁剪
img = cv.imread('naruto_400x400.jpeg')
show(img)naruto_totem = img[250:310, 190:25
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2024-04-19 09:07:08
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知识点
图像插值： 是基于模型框架下，从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程，用以恢复图像中所丢失信息。图像插值的分类插值，分为图像内插值和图像间插值。其主要应用是对图像进行放大以及旋转等操作。图像内插值：根据一幅较低分辨率图像再生出另一幅均具有较高分辨率的图像。图像内插值实际上是对单帧图像的图像重建过程，这就意味着生成原始图像中没有的数据。图像间插值：也叫图像的超分辨率重建，是指
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2023-09-05 15:54:27
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DataWhale 机器视觉组队学习task11.1 简介中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。1.2 算法理论介绍与推荐1.2.1 最近邻插值算法原理，作为插值后的输出。 .一个例子：表示目标图像，表示原图像，我们有如下公式： 另外缩小也是相同
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2024-08-11 13:02:29
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OpenCV图像插值算法1.1 简介中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。1.2 学习目标了解插值算法与常见几何变换之间的关系理解插值算法的原理掌握OpenCV框架下插值算法API的使用1.3 内容介绍插值算法原理介绍
最近邻插值算法双线性插值算法Op
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2024-05-09 12:06:35
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在opencv中图像有时候过大导致进行操作时候信息量过大，耗时较长，一般可以将图像压缩，然后根据进行初步信息搜索，减少搜索范围，然后定位可能搜索区域进行再次分析。opencv有对图像进行放大（向上采样）和缩小（向下采样）两个函数PyrUp()和PyrDown()，可以直接操作。当然放大与缩小图像也有resize()函数，不过resize()的实现方式主要是各种插值法，而PyrUp和PyrDown用
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2024-06-26 15:48:43
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OpenCV框架图像插值算法1.1 简介1.2 学习目标1.3 内容介绍1.4 算法理论介绍与推荐1.4.1 最近邻插值算法原理1.4.2 双线性插值 1.1 简介在图像处理中，平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值，只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一幅输入图象中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐
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2024-04-02 14:49:14
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5 图像的基本变换5.1 图像的放大与缩小cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])其中interpolation：插值算法主要有以下几种：INTER_NEAREST：邻近插值，速度快，效果差INTER_LINEAR：双线性插值，使用原图中的4个点进行插值INTER_CUBIC：三次插值，原图中的16个点INTER_AREA
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2024-07-31 11:05:23
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导读做图像处理的同学应该经常都会用到图像的缩放，我们都知道图片存储的时候其实就是一个矩阵，所以在对图像进行缩放操作的时候，也就是在对矩阵进行操作，如果想要将图片放大，这里我们就需要用到过采样算法来扩大矩阵，利用欠采样来缩小图像。 如上图所示，左图是原图像矩阵，右图是扩大后的图像矩阵，右图中的橙色点表示的是矩阵扩大之后通过插值算法填充的像素值。所以，这篇文章我们主要探讨的就是如何来通过插值算法来填充
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2024-04-24 14:13:24
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# Java OpenCV 图像拉伸实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Java和OpenCV库来实现图像拉伸功能。图像拉伸是一种常见的图像处理技术，它通过调整图像的大小来改变其宽度和高度。
在开始之前，请确保你已经正确安装了Java和OpenCV，并且已经将OpenCV库导入到你的Java项目中。
## 实现步骤
下面是实现图像拉伸功能的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-07-27 14:12:08
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@(Aaron) [图像处理, 图像插值算法]1.1 简介中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。1.2 学习目标了解插值算法与常见几何变换之间的关系理解插值算法的原理掌握OpenCV框架下插值算法API的使用1.3 内容介绍插值算法原理介绍
最近邻插值
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2024-04-25 10:59:43
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图像缩放是指将图像的尺寸变小或变大的过程，也就是减少或增加源图像数据的像素个数。图像缩放一定程度上会造成信息的丢失，因此需要考虑适宜的方法进行操作。下面介绍两种常用的图像缩放方法的原理及实现1.基于等间隔提取图像缩放等间隔提取图像缩放是通过对源图像进行均匀采样来完成的。对于源图像数据f(x,y)，其分辨率为M*N,如果将其分辨率改变成m*n，对于等间隔采样而言，其宽度缩放因子k1=m/M，高度缩放
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2024-06-21 11:39:24
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这一篇我们来学习下直方图的应用，主要有直方图的拉伸、直方图均衡化以及利用直方图寻找相似图像。1. 直方图拉伸 图像对比度增强分为两类：直接对比度增强和间接对比度增强。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常用的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而扩大“前景”和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的。
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2024-04-16 11:25:35
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如果图像的灰度值集中在某一区间，则不利于我们对图像的观察，这时候我们可以对图像作灰度拉伸处理。可以把灰度值拉伸到0~255，比如博文 就是将灰度值拉到了0~255。当然也可把图像的灰度值拉伸到指定的区间。具体思路如下：对灰度值设置上下两个阈值，分别记为iLow和iHigh，小于iLow的像素点的灰度值置为0，大于iHigh的灰度值置为255，位于[iLow iHigh]区间内的点用式子s
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2024-03-20 10:02:27
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1 算法理论介绍与推荐1.1 最近邻插值算法原理最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最
原创
2023-05-17 15:28:43
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一、直方图均衡化 直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，广泛应用在图像增强处理中，它是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法，可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展了像素的取值动态范围。许多图像的灰度值是非均匀分布的,其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的，直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值
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2024-02-12 21:41:11
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'''
图像的缩放
INTER_NEAREST 最近邻插值
INTER_LINEAR 双线性插值（默认设置）
INTER_AREA 使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的
结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的
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2024-05-14 21:08:15
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//包含了图像和视频的输入/输出
#include"highgui.h"
//用来标定滚动条当前的位置，为全局变量。为了区分局部变量，加g以表示区别。
int g_slider_position =0;
//将打开的视频文件作为一个全局变量使用
CvCapture *g_Capture=NULL;
//（回调函数：很有意义）当拖动滚动条后，会回调这个函数，同时会将当前滚动条的位置以3
Task 1 opencv框架与图像插值算法 1.最邻近插值算法： 不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v)。 公式：srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) , srcY = dstY * (srcHeig
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2024-06-24 14:33:35
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直方图反映了图像中像素值的分布情况，很多时候，图像的视觉缺陷可以根据图像的直方图来分析。比如直方图太窄，说明图像使用的灰度值范围太窄；比如直方图有一个很强烈的峰值，说明图像部分灰度值的使用频率比其他强度值要高得多。 所以，可以通过直方图信息来修改图像的灰度值。如果将一种灰度修改为另一种灰度，那么这意味着这种改变不是针对某些像素的，而是整体性的，新的颜色值只与当前像素的颜色值相关。这种关系，通常可
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2024-03-28 07:15:22
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