今天我们来一起学习在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI，如何使用addWeighted函数对两幅图像进行混合，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。一、图像的混合1、addWeighted函数详解功能：计算两幅图像的加权和。公式：dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma;函数原型：void addWeighte
转载
2024-09-02 22:38:45
57阅读
嵌入式系统程序调试GDB调试与opencvGDB调试调试过程opencv安装及简单练习1.安装2.使用 GDB调试调试过程调试如下：opencv安装及简单练习1.安装opencv-3.4.1下载命令模式下输入unzip opencv-3.4.1.zip //解压该文件然后进入到解压后的文件中输入 sudo apt-get updatesudo apt-
1.1OpenCV基本数据类型 最简单的数据类型就是Cvpoint结构体，它包含了整型的两个成员x,y。CvPoint2D32f和CvPoint3D32f是它的两个变体类型，它们都是浮点型。前者是指二维空间中的点，包含x,y成员；后者是指三维空间中的点，包含x,y,z三个成员。
转载
2024-03-21 13:08:53
26阅读
注释：本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials，包括对原文档种错误代码的纠正1.概述现在我们知道特征匹配，让我们把它和calib3d模块混合起来，找到复杂图像中的对象2.目标在这一章中，我们将混合来自calib3d模块的特征匹配和findHomography，以在复杂图像中查找一直对象。3.基础那么我们在上一章节做了什么？我们使用一
转载
2024-03-19 17:25:17
23阅读
DCT变换DCT又称离散余弦变换，是一种块变换方式，只使用余弦函数来表达信号，与傅里叶变换紧密相关。常用于图像数据的压缩，通过将图像分成大小相等(一般为8*8)的块，利用DCT对其进行变换，得到更加简洁的数据。因为图像像素间存在较大的空间相关性，DCT可以大大减小这些相关性，使图像能量集中在左上角区域，从而利于数据压缩。变换后得到的数据称为DCT系数。这一过程是无损的。二维DCT变换这里来看看二维
转载
2024-02-05 10:17:56
660阅读
【说明】 看的教程书上是用的opencv基于C的函数，但是在代码实现过程用的是C++的函数。因此，下文中的函数介绍和示例代码会有一些出入，理解效果就好，都是通用的。一、卷积（convolution）一个特殊卷积所实现的功能是由其卷积核的形式决定的。这个核本质是一个大小固定、由数值参数构成的数组，数组的参考点（anchor point）通常位于数组的中心。数组的大小成为核支撑（support of
转载
2024-05-08 23:43:02
78阅读
原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85299446 数字图像都是实数矩阵，因此构造了一种实数域的变换——离散余弦变换(DCT)离散余弦变换具有很强的”能量集中”特性，左上方称为低频数据，右下方称为高频数据。而大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分。因此也可以在图像压缩算法中用来进行有损压缩。（如JPEG压缩编码）cv::Mat
原创
2022-01-25 13:59:44
1690阅读
首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
1 #include "cxcore.h"
2 #include "math.h"
3 #include <cmath>
4 #include <vector>
5 #include <stdio.h>
6
转载
2024-06-08 16:16:17
19阅读
21.dct2
功能:
进行二维离散余弦变换.
语法:
B = dct2(A)
B = dct2(A,m,n)
B = dct2(A,[m n])
举例
RGB = imread('autumn.tif');
I = rgb2gray(RGB);
J = dct2(I);
imshow(log(abs(J)),[]), colormap(jet(64)), colorbar
转载
2023-12-20 17:26:28
78阅读
# Python中dict的用法
## 1. 整体流程
首先我们需要了解在Python中dict（字典）的基本用法，包括如何创建字典、向字典添加元素、访问字典元素以及删除字典中的元素。下面是一个简单的流程表格，用来展示实现"python中dct的用法"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个空字典 |
| 2 | 向字典添加元素 |
| 3 |
原创
2024-07-14 04:42:08
22阅读
% S
原创
2022-09-21 09:57:52
108阅读
在深度学习的领域中，"张量DCT"（离散余弦变换）正渐渐受到关注。张量DCT被广泛应用于多维信号和图像处理，能够有效地提取特征。本文将详细探讨解决“深度学习中对张量DCT”的过程，包括背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和工具链集成。
### 协议背景
在处理高维数据时，张量DCT提供了一种有效的方式，能够通过频域压缩减小数据存储空间。它在计算和信号处理中的重要性促使我们深入研究其实现
大四毕业后的这个暑假正式开始学习openCV参考教程：唐宇迪老师： https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j71.傅里叶变换傅里叶变换的作用高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海滤波：低通滤波器：只保留低频，会使图像模糊高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强opencv中主要是cv2.dft()和cv2.idft()
转载
2024-02-22 14:48:02
566阅读
一，背景介绍 DCT，即离散余弦变换，常用图像压缩算法，步骤如下 1）分割，首先将图像分割成8x8或16x16的小块； 2）DCT变换，对每个小块进行DCT变换； 3）舍弃高频系数（AC系数），保留低频信息（DC系数）。高频系数一般保存的是图像的边界、纹理信息，低频信息主要是保存的图像中平坦区域信息。 4）图像的低频和高频，高频区域指的是空域图像中突变程度大的区域（比如目标边界区域），通常的纹理丰
转载
2023-11-09 08:53:32
90阅读
DCT变换可谓是JPEG编码原理里面数学难度最高的一环，我也是因为DCT变换的算法才对JPEG编码感兴趣。这一章我就把我对DCT的研究心得体会分享出来。1.离散余弦变换(DCT)介绍如果想深入了解这一章，就需要从傅里叶变换开始。学过《信号与系统》或者《数学信号处理》的朋友，肯定都对傅里叶变换这一章特别有印象（mengbi），这里有一个对于理解傅里叶变换有很大的帮助。我们从离散傅里叶变换也就是DFT
转载
2023-07-10 22:07:21
153阅读
在数字图像处理中，为了同时减弱或去除数字图像数据相关性，可以用二维离散余弦变换，将图像从空间域转换到DCT变换域。定义一个大小为M*N的图像g(i,k)，二维离散余弦变换G(m,n)为图像(m,n)在0,1,2,...N-1的DCT域系数，相应的二维离散余弦变换公式为： &nbs
转载
2023-11-23 14:58:08
245阅读
一、引言DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，所以，我们可以在量化编码后利用DCT反变换，在接收端恢复原始的图像信息。DCT变换在当前的图像分析已经
转载
2023-09-04 13:19:40
288阅读
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm在离散的空间上，有很多方法可以用来计算近似导数，在使用3×3的Sobel算子时，可能计算结果并不太精准。OpenCV提供了Scharr算子，该算子具有和Sobel算子同样的速度，且精度更高。可以将Scharr算子看作对Sobel算子的改进，其核通常为：OpenCV提供了函数cv2.Scharr
6.2 Python图像处理之图像编码技术和标准-余弦变换编码 文章目录6.2 Python图像处理之图像编码技术和标准-余弦变换编码1 算法原理2 代码3 效果 （6）图像编码技术和标准，包括预测编码（DPCM编码、余弦变换编码、小波变换编码） 1 算法原理图像处理中常用的正交变换除了傅里叶变换外，还有其他一些有用的正交变换,其中离散余弦就是一种。离散余弦变换表示为 DCT( Discrete
转载
2023-09-16 13:55:00
347阅读
