这篇文章中我们一起学习了如何在OpenCV中用createTrackbar函数创建和使用轨迹条,以及图像对比度、亮度值的动态调整。文章首先详细讲解了OpenCV2.0中的新版创建轨迹条的函数createTrackbar,并给上一个详细注释的示例。然后讲解图像的对比度、亮度值调整的细节,最后放出了一个利用createTrackbar函数创建轨迹条来辅助进行图像对比度、亮度值调整的程序源码。依然是先放
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2024-05-27 20:55:04
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1.Haar级联概念 类Harr特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。 即使窗口大小不一样,仅在尺度不同的两幅图像也应该具有相似的特征,这些特征集合成为级联。 Harr级联具有尺度不变性。opencv的Haar级联不具有旋转不变性,即Haar级联不认为导致的人脸图像和直立的人脸图像一样,侧面的人脸图像和正面的人脸图像也不一样。2.获取Haar级联数据 OpenCV提供了尺度不变Haar级联的分类器
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2024-03-28 16:51:14
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前言这是OpenCV图像处理专栏的第9篇文章,主要介绍一个基于直方图的快速中值滤波算法,希望对大家有帮助。算法原理传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动,求出窗口内的中值作为中心像素点的像素。在这个过程中显然存在大量的重复计算,所以效率很低。因此有人提出了一个利用直方图来做中值滤波的算法,如下图所示: 可以把整个图片看成滑动窗口,当我们从左边移动到右边时,中间的粉色部分是共享
我们知道,直方图可以在一定程度上反应图像的一些统计信息。所以,可以考虑用直方图对比的方法,进行基于内容的图像检索。通常我们搜索图片,都是根据图片的标签搜索的。基于内容的搜索,就是假设我们不知道标签,而是直接输入一幅图像,然后从得出一些跟这幅图像的直方图比较相似的图像。那么我们不禁要问,如何度量两幅直方图的相似程度呢?OpenCV的compareHist函数提供了一个参数供你选择。最简单的就是CV_
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2023-11-07 23:31:32
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文章目录学习目标一、概念及原理二、代码实现2.1、方式一2.2、方式二2.3、方式三三、 总结 学习目标一、概念及原理 图像的线性变换可以用以下公式定义:
其中,输入图像为I,宽为W、高为H,输出图像记为O。 如下图所示,当a=1,b=0时,O为I 的一个副本;如果a>1,那么输出图像O的对比度比I有所增大;如果0<a<1,那么O的对比度比I有所减小。而b值的改变,
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2024-08-12 11:04:59
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图像处理基础测试1:PIL:Python图像处理类库PIL(Python Imaging Library,图像处理库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作。PIL库已经集成在Anaconda库中,推荐使用Anaconda,简单方便,常用库都已经集成。也可以安装python(x,y),但是我一直安装失败,所以就没有装,没有安装也可以自己导入,比如我就是用的pycharm自己导入。&n
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2024-06-18 12:34:24
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在现代移动应用开发中,图像处理逐渐成为一个不可或缺的功能。在开发 iOS 应用时,我们经常需要对图像进行对比分析。例如,在图像识别、质量控制以及图像编辑等方面,应用 OpenCV 库进行图像对比显得尤为重要。本文将深入探讨如何在 iOS 环境中利用 OpenCV 进行图像对比,涵盖技术背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理以及生态扩展等多个方面。
### 背景定位
为理解 OpenCV 在
概述ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法是高效的关键点检测和描述方法。它结合了FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法的快速关键点检测能力和BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法的征描述能力,使得ORB在处理图像时既快速又准确。关键点检测
理论要比较两个直方图( 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 compareHist 提供了4种对比标准来计算相似度:代码代码流程装载一张 基准图像 和 两张 测试图像 进行对比。产生一张取自 基准图像
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2023-10-09 15:43:28
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小强学Python+OpenCV之-1.2图像基础PythonOpenCV之12图像基础目标什么是像素坐标系统操作像素提取图像 目标学完本节,我们将理解: 1. 图像的基本元素是像素,什么是像素。 2. 图像的坐标系统是怎样的。 3. 操作像素的RGB值 4. 通过numpy数组操作图像1. 什么是像素像素是组成图像的最小单位。我们可以看下面这张图: 我们常常像下面这样表述一幅图像的大小。
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2024-07-18 21:08:10
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1.基本介绍 opencv中的图像加法运算就是将两幅图像或一幅图像与一个标量(标量即单一的数值)进行相加。 对于两幅的图像相加,要求相加的图像的大小应该相同,在处理时应该将两幅图像相同位置的像素的灰度值(灰度图像)或彩色像素各通道值(彩色图像)分别相加。 对于一幅图像和一个标量相加的情况,则应该将图像所有像素的各通道值分别与标量进行相加。 目前主要有两种用途,一种是用于减少甚至消除图
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2024-05-08 19:34:50
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在当今的计算机视觉领域,图像对比是一项非常重要的技术,尤其在Android应用中。随着深度学习与机器学习技术的飞速发展,相应的计算机视觉工具也在不断演进。这里,我们将以Android中使用OpenCV库实现图像对比为主题,深入探讨这一过程,掌握其中的技术要领。
> **引用块:**
> 图像对比是指对比两幅图像的相似度与差异性,广泛应用于物体识别、监控等领域。“图像对比不仅有助于提高视觉搜索的
图像增强:Mat image = imread("../lic_image/lic_image/20140209220432703.png", 1); if (image.empty()) { std::cout << "打开图片失败,请检查" << std::endl; return -1; } imwrite("../
原创
2022-12-30 12:39:57
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图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见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,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。1.直方图拉伸 就
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2024-08-29 22:07:50
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目录一、灰度原理1.1 图像的存储与像素1.1.1 像素与分辨率1.1.2 物理原理1.2 RGB图像1.3 灰度图像二、RGB转灰度公式一、灰度原理1.1 图像的存储与像素1.1.1 像素与分辨率像素是影像显示的基本单位,是一个具有明确位置和颜色值的方格。分辨率指的是一个显示系统对图像细节的分辨能力,通常以长边像素个数乘以宽边像素个数来表示。目前有多种分辨率,如VGA,HD,4K等。以VGA为例
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2024-03-25 17:14:50
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包含两种func;其中alll*使用了三种算法进行比对(比较耗时);two*使用了一种算法(推荐),速度较快;以下是代码;import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
impor
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2023-07-27 19:38:15
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文章目录AI应用开发相关目录需求概述代码效果 需求概述图片中存在多个铭牌,这样会影响铭牌中信息抽取精度,由此需利用CV技术对图像进行分割。代码import cv2
import numpy as np
import os
from datetime import datetime
# 读取图像
image = cv2.imread(r'C:\Users\12258\Desktop\0.png
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2024-06-20 06:09:29
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前言虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主,但实际上很多时候对图片的很多处理方法,并不需要采用深度学习的网络模型,采用目前成熟的图像处理库即可实现,比如 OpenCV 和 PIL ,对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转,或者是对图片的模糊操作。所以本文主要是介绍用 OpenCV 实现一些基本的图像处理操作,本文的目录如下所示:安装旋转图片裁剪图片调整图片大小调整图片对比度模糊图片
高斯模糊
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2023-07-11 23:42:51
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本期将介绍如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程:首先我们获取了一个LPG气瓶图像,该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号,以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1:导入必要的库import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt步骤2:加载图像并显示
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2023-10-13 10:59:29
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