实现目标:通过opencv读取视频文件,并通过OpenGL渲染播放视频OpenGL版本:3.3(貌似3.3以上的版本都可以,没测)OpenGL库:glfw,glad,glm说明:glfw库是glut的升级版本,依赖于OpenGL,用于显示窗口,捕捉窗口事件的API,下载地址:          https://www.glfw.org/d
文章目录1 前言2 指纹识别方式2.1 电容式指纹识别2.2 光学式指纹识别3 指纹识别算法实现3.1 指纹识别算法流程3.2 指纹图像预处理3.3 指纹图像目标提取3.4 指纹图像增强3.5 指纹特征提取3.6 指纹识别结果4 整体效果5 最后 1 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己
    《世说新语》记载了东晋的一则轶事:在一个寒冷的冬天,时任宰相的谢安,召集了一大家族的人,在和子侄辈们谈论诗文时,忽然飘起了大雪。    谢安有意考考晚辈们,于是就问:"白雪纷纷何所似?" 谢安的侄子答道:"空中撒盐差可拟",而谢安的侄女却说了一句:"未若柳絮因风起"。        &nbs
转载 2023-09-15 20:43:59
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下面是频域滤波示例程序:在本程序中,共有五个自定义函数,分别是:1. myMagnitude(),在该函数中封装了Opencv中的magnitude函数,实现对于复数图像的幅值计算。2. dftshift(),该函数实现对图像四个象限的对角互换,相当于MatLab中 fftshift(),将频谱的原点(0,0)移到图像中心。示例1中采用了该函数实现了频谱图中心化。3. srcCentralized
1.扩充边界void copyMakeBorder(InuptArray src, OutputArray dst, int top , int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar())该函数是用来扩展一个图像的边界的,第3~6个参数分别为原始图像的上下左右各扩展的像素点的个数,第7
滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波OpenCV里有这些滤波的函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法。线性滤波:1.方框滤波:模糊图像2.均值滤波:模糊图像3.高斯滤波:信号的平滑处理,去除符合正太分布的噪声非线性滤波1.中值滤波:去除椒盐噪声2.双边滤波:保边去噪下面对滤波方法进行一一介绍:方框滤波(box Filter)      方框滤波(box
目录前言滤波操作二维滤波(二维卷积)线性滤波方框滤波/均值滤波高斯滤波 前言滤波分为线性滤波和非线性滤波两种,线性滤波中有方框滤波、均值滤波和高斯滤波三种,非线性滤波则有中值滤波和双边滤波两种。在介绍滤波方式之前先以二维滤波的形式介绍滤波的运算。滤波操作二维滤波(二维卷积)用二维滤波的方法选取不同的卷积核可以实现各种不同的效果,虽然OpenCV中内置函数能实现不同的操作,但是通过自己构建卷积核矩
一、常用的基础滤波操作 在图像处理中,尽可能消除图片中的噪声,消除噪声就需要用到滤波,在本次opencv学习中,学习了三个滤波方式。(1)平均滤波,就是将一个区域内的像素值求和取平均值,然后用这个平均值替换区域中心的像素值。blur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,Point对象)//Size对象用来确定区域大小,Point对象如果x,y都是-1则表示更新区域中心的像素。(2)高斯滤波
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概要 如果一个设备有fingerprint sensor,那用户可以录入一个或多个指纹。使用指纹解锁设备或执行其他任务。 android系统使用Fingerprint HAL层和vendor-specific library和fingerprint sensor。 为了实现fingerprint HAL,       &n
在这篇文章中,我将与大家分享如何解决“java OpenCV 指纹”相关的问题。这是一个高技术的应用领域,主要涉及计算机视觉中的指纹识别。为了确保整个过程的清晰和全面,我将涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成等方面。 ## 环境配置 在开始之前,我们需要配置好开发环境。以下是环境配置的步骤: ```mermaid flowchart TD A[安装 JDK]
原创 5月前
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掌纹提取仪 目 录 Contents 背景介绍 拆卸过程 内部电子器件 总 结 拆卸取指器-AI配音
文章目录一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?② 图像的频率③ 滤波器二. 低通滤波之线性滤波① 方框滤波② 均值滤波③ 高斯滤波三. 低通滤波之非线性滤波中值滤波① 中值滤波简介② 实现中值滤波Opencv自带的中值滤波四. 低通滤波之非线性滤波双边滤波① 双边滤波的简介② 双边滤波的实现③ Opencv自带的双边滤波 一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?我们都知道,图像由像素组成.下图
本文主要涉及到五种滤波方法,包括三种线性滤波器和两种非线性滤波器。 1. 线性滤波器 - 方框滤波 - 均值滤波 - 高斯滤波 2. 非线性滤波器 - 中值滤波 - 双边滤波器线性滤波器图像滤波可以表示为如下的公式: g(x,y)=∑k,lf(x+k,y+l)g(k,l) 其中g(k,l)称为核,通过构造核可以实现线性滤波方法方框滤波方框滤波器的核为: α⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢11⋮111
滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波OpenCV里有这些滤波的函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法。线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波方框滤波#include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace
图像滤波        这一章我们将继续讨论图像的基本操作。将讨论一些滤波理论和一些从图像中提取特征或抑制图像噪声的方法。        图形处理和计算机视觉之间有一条华丽丽的分割线。图形处理主要是通过不同的变换来呈现图形的不同表现。其通常呢,但不总是,是为了”显示”的目的,包括图像色彩空间的转换,锐化或模糊,改变对比
滤波功能在图像处理方面特别常用,我们这一篇来熟悉openCV滤波的函数,当然我们从概念看起。官网地址:https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html上一篇:Mat数据的遍历和图像数据操作(如果不熟悉遍历方法的话,看这部分代码会不理解)openCV滤波功能这边官网还是在介绍filter2D函数之前,给我们
一、低通滤波器1、频域、空域 有些图像含有大片强度值几乎不变的区域,而有些图像灰度级的强度值在整幅图像上的变化很大,忽高忽低。由此产生一种描述图像特性的方式,即观察上述变化的频率,这种特征称为频域。通过观察灰度分布来描述图像特征的,称为空域。因为图像是二维的,因此频率有垂直频率和水平频率。2、滤波器 在频域分析的框架下,滤波器是一种放大图像中某些频段,同时滤掉或者减弱其他频段的算子。3、低通滤波
基本概念滤波实际上是信号处理的一个概念,图像可以看成一个二维信号,其中像素点 灰度值得高低代表信号的强弱高频:图像中变化剧烈的部分 低频:图像中变化缓慢,平坦的部分根据图像高低频特性,设置高通和低通滤波器 高通滤波可以检测图像中尖锐、变化明显的地方; 低通滤波可以让图像变得平滑,消除噪声干扰图像滤波OpenCV图像处理的重要部分,在图像预处理方面应用广泛,图像 滤波的好坏决定着后续处理
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opencv中有多种滤波方法实现图像平滑,线性滤波包括方框、均值、高斯。非线性滤波有:中值、双边滤波。线性滤波:像素的输出值取决于输入像素的加权求和线性滤波其原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波(模板内像素灰度值的平均值)、高斯滤波(高斯加权平均值)等。由于线性滤波是算术运算,有固定的模板。非线性滤波:其算子中包含了非线性算子 非线性滤波的原始数据与滤波结果是一种逻
图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术,是图像模糊、消除噪声。一、2D滤波器cv2.filter2D()对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作,低通滤波(LPF)有利于去噪声,模糊图像,高通(HPF)有利于找到图像边界。  import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg', 0) kernel =
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