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）
现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
前言一、图像预处理二、轮廓提取1.提取最外轮廓2.提取矩形四个角点3.将矩形角点排序三、透视矫正四、源码总结 前言本文将使用OpenCV C++ 进行图像透视矫正。一、图像预处理 原图如图所示。首先进行图像预处理。将图像进行灰度、滤波、二值化、形态学等操作，目的是为了下面的轮廓提取。在这里我还使用了形态学开、闭操作，目的是使整个二值图像连在一起。大家在做图像预处理时，可以根据图像特征自行处理。Ma
一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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 cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
虽然单单要做车牌号识别的话不需要特别多种类的图像处理，但是我们不能只是为了这么一个目标去学习，所以这次就讲一些OpenCV里基本的图像处理，大家以后可以根据需求使用不同的图像处理。一、图像显示这一步在上次的博客里面已经出现过了，但是保证这次博客的完整性，所以就再来一遍。【打开Visual Studio】→【新建项目】→【Win32控制台应用项目（修改名称后点确定）】→【下一步】→【空项目（勾起来以
图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
一、直方图和滤波器1、直方图：在灰度图中，每个点的像素范围为 0~255 ，密度是具有该值的图像像素数量。2、色彩均衡：色彩均衡的目的是获得分布更加均匀的直方图。其结果将会导致图像的对比度增加。3、LUT色彩空间转换表：生成一个256个元素的矩阵，取得要从源空间变换到目标色彩空间的变换函数f(x)。从0到255，对每个数字带入到f(x)中，将得到的结果存入到矩阵中对应的位置。然后，对要处理的图像使
opencv学习-----数字图像与机器视觉（二）学习参考资料上提供的各种示例代码，完成数字图像处理与图像文件的操作。1）将彩色图像文件转换为灰度文件（使用opencv和不使用opencv两个方式）；2）将彩色图像(RGB)转为HSV、HSI 格式。3）（选做）打开车牌图片文件，将车牌数字分割为单个的字符图片 (使用opencv和不使用opencv两个方式)使用opencv的方式将图像文件转换为灰
Opencv图像增强算法实现(直方图均衡化、Laplace、Log、Gamma) | Chuan·Yen一、简介图像增强的算法是一个让图像失真的过程，是为了突出响应的一些特征，方便我们对感兴趣区域进行处理，一般有四种方法 直方图均衡化、Laplace、Log、Gamma二、直方图均衡化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
实现思路：图将转为灰度图将灰度图进行闭运算操作闭运算后的图减去原灰度图再取反将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图opencv实现：1 Mat src = imread("D:/opencv练习图片/去阴影.png");
2 imshow("原图", src);
3 //1.将图像转为灰度图
4 Mat gray;
5 cvtColor(src
这篇不讲原理，只讲怎么实现。 OpenCV常用的特征检测和提取算法有：Harris：该算法常用于检测角点SIFT：该算法用于检测斑点（blob）SURF：该算法用于检测斑点（blob）FAST：该算法用于检测角点BRIEF：该算法用于检测斑点（blob）ORB：该算法代表带方向的FAST算法和具有旋转不变性的BRIEF算法通过以下方法进行特征匹配：暴力（Brute-Force）匹配法基于FLAN
膨胀和腐蚀是图像形态学的两个基本操作. 典型应用是在二值图像中的使用，是很多识别技术中重要的中间处理步骤. 在灰度图像中根据阈值同样可以完成膨胀与腐蚀操作.原理二值图像f(x,y) 的膨胀操作，类似于对图像的卷积操作. 需要有个 kernel 操作矩阵，类似于卷积核(filters, kernel)，常见的是 3X3 的矩阵. 这是形态学处理的核心. 但与卷积不同的是，如果矩阵中的像素点有任意一个
1.Retinex图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其OpenCV源码 Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面达到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。针对虹膜和光线比较有效。2.
文章目录四、图像的算术与位运算1、算术运算1.1 加法1.2 减法1.3 乘法1.4 除法2、图像的融合3、位运算3.1 非3.2 与3.3 或3.4 异或4、制作LOGO 四、图像的算术与位运算1、算术运算图像的算术运算包含：图像的加法运算、图像的减法运算、图像的乘法运算以及图像的除法运算，下面将一一介绍。1.1 加法OpenCV使用 add() 来执行图像的加法运算，add() 用法如下所示
目录0.学习目标1.图像分割2.固定阈值法3.自动阈值法3.1自适应阈值法 3.2迭代法阈值分割 3.3Otsu大津法 4.图像边缘提取4.1图像梯度4.2模板卷积 4.3梯度图 4.4梯度算子 4.4.1Roberts交叉算子 4.4.2Prewitt算子4.4.3Sobel算子 4.5Canny边缘检测算法5.连通
边缘检测边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括：深度上的不连续，表面方向的不连续，物质属性变化和场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度的减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。一阶的有Roberts Cross算子，Sobel算子，而二阶
在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来，然而计算机要有相同的能力却很难，所以要让机器能够对物体在不同尺度=[G(x, y, k \sigma)-G(x, y, \sigma)] * I(
