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_
转载 2023-11-07 23:31:32
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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
Windows下QT搭建OpenCv环境1. 准备1)OpenCv库文件,头文件; 如果QT用的编译器是MinGW,那么则无法编译.lib后缀的库文件,所以需要准备.a后缀的opencv库文件。opencv244版本带有mingw的库文件,但opencv2410以后则没有了。 如果需要用opencv2410以后的版本,可以Cmake进行手动生成mingw所需要的库文件。教程链接:CMake编译o
转载 2024-04-24 11:05:16
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼?坑洼是道路的结构性指标,事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命,防止事故的发生,同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统,该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构,来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库,该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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,
一、基于OpenCV的边缘检测        针对二维图像的边缘检测一般步骤:滤波(边缘检测是基于图像强度的一阶与二阶导数,但导数对图像噪声敏感,需要采用滤波器过滤掉噪声),增强(增强边缘是确定图像各点领域强度的变化值,并通过梯度幅值凸显出来),检测图像领域各点的梯度表征这图像的边缘,但还有部分点非边缘需要进行筛选,通过阈值化方法可实现)。  &
平台:32位Win7操作系统+VS2012+OpenCv2.4.4 实验目的:通常我们可以应用某种方式变换,用输出来覆盖输入变量,但是这并不是总是行得通的。具体来说,有些操作输出的图像比输入的图像相比,大小/深度/通道数目都不一样。     故,我们希望对一些原始图像进行一系列操作并且产生一系列变换后的图像。在Opencv中有几个封装好的函数很有用,这些函数既包含输出图像内存空间分配,同
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
如何在Qt中使用OpenCV         用Qt可以方便地创造好看的GUI,要是能和OpenCV结合起来我们就能写出蛮好的一个处理或者管理图片的软件。怎么在Qt中使用OpenCV呢?请看下文:注:我的Qt版本4.7.4(C:\QtSDK\Desktop\Qt\4.7.4),OpenCV版本2.3.1(E:\opencv),Qt下有Mi
目录一、项目介绍二、项目基本配置三、UI界面设计四、主程序实现4.1 widget.h头文件4.2 widget.cpp源文件五、效果演示 一、项目介绍利用QPixmap实现图片缩放、平移等操作。二、项目基本配置新建一个Qt案例,项目名称为“PhotoTest”,基类选择“QWidget”,取消创建UI界面复选框的选中状态,完成项目创建。三、UI界面设计无UI界面四、主程序实现4.1 widge
图片拼接(实战项目三)主题思路读入图片预处理图片图片特征提取特征处理特征匹配透视变换图片再处理(可选)图片特征点连线配对具体代码Sticher.py引入头文件 import cv2 import numpy as np 创建类 class Sticher: 自定义函数def stich:外部接口函数def detectAndDescribe:用于图片的特征点提取,内部逻辑函数def matchKe
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
在UI自动化测试的结果验证过程中,不免会用到截图对比这个方式来判断是否测试通过。以下是一个简单的实现,使用第三方库:Pillow,精确度可能不会很高,但足够应付简单的验证。from PIL import Image #使用第三方库:Pillow import math import operator from functools import reduce image1=Image.open('
转载 2023-07-01 17:10:36
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opencv进行5种图像变化:一、高斯噪声:#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include "../../opencv/build/include/opencv2/highgui/highgui_c.h" using namespace cv; using namespace std; void gauss
*********************************************************************************************************** /* 1.读取文件夹下的图片生成视频文件 */ #include <iostream> #include <string> #include <io.h&
第7章 图像变换7.1 基于OpenCV的边缘检测7.1.1 边缘检测的一般步骤1.滤波:边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数,导数对噪声敏感,所以要滤波 2.增强:确定图像各点邻域强度的变化值,将有显著变化的点凸显,可通过计算梯度幅值确定 3.检测:某些特定应用中梯度值较大点不为边缘点,通过阈值化方法检测进行取舍7.1.2 canny算子1.主要评价标准: (1)低错误率:减少噪声误报
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 
转载 2023-10-09 15:43:28
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关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的Sobel/Laplace/Canny函数进行图像边缘检测。软件版本:Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3平台:Windows10/11–64
原创 2024-06-25 11:23:44
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本教程阐述了使用opencv进行简单的斑点检测 什么是斑点? 斑点是图像中的一组连接像素,它们共享一些共同属性(例如灰度值)。在下图中,暗连通区域是斑点,斑点检测的目标是识别和标记这些区域。 简单的斑点检测器示例 opencv提供了一种检测斑点的便捷方法,并根据不同的特征对其进行过滤。让我们从最简单的例子开始: Python: import cv2 import numpy as np #读图片
一:噪声类型与去噪声方法介绍图像去噪在二值图像分析、OCR识别预处理环节中十分重要,最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的,常见的噪声类型有如下:椒盐噪声高斯噪声泊松噪声乘性噪声OpenCV中有多个可以降低图像噪声、对图像实现平滑滤波的函数,最常见的就是均值模糊与高斯模糊,它们都可以在一定程度上减低上述几种噪声,另外还有中值模糊、双边模糊、非局部去噪等函数方法
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