前言说到双目测距这个东西，既然没有深度图，那就是要从两幅图的几何关系去求解这个深度，毕竟多了一只眼睛，总得有点用处吧？ （废话） 那到底怎么样去算啊？ 别急，要了解双目相机，首先我们要做的是弄清楚单目相机，这里特指针孔相机的模型：针孔相机模型 根据初中学过的相似三角形公式我们不难得到以下式子： 负号表示在相机sensor上的成像是倒着的，如果我们把sensor放到光心前面来，那么相似三角形的关系依
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2024-09-27 08:01:54
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使用摄像头采集轨道信息。经过比较使用“直方图双峰法”比较合适。Prewitt 等人于六十年代中期提出的直方图双峰法(也称mode 法) 是典型的全局单阈值分割方法。 该方法的基本思想是：假设图像中有明显的目标和背景，则其灰度直方图呈双峰分布，当灰度级直方图具有双峰特性时，选取两峰之间的谷对应的灰度级作为阈值。具体表述：Image histogram can be used to automatic
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2023-12-27 15:41:14
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# Android OpenCV 直方图的单峰与双峰计算方案
在图像处理领域，直方图是一种重要的工具，用于描述图像中像素强度的分布情况。直方图的形态可以大体分为单峰和双峰，分别代表图像中存在明显的单一亮度与两种亮度。识别这一特性对于图像分割、阈值化等后续处理有重要意义。本文将介绍如何在Android中使用OpenCV库计算图像的直方图，并判断其是单峰还是双峰。
## 项目背景
在图像处理的实
1. 直方图双峰法（mode 法） Prewitt 等人于六十年代中期提出的直方图双峰法(也称 mode 法) 是典型的全局单阈值分割方法。该方法的基本思想是：假设图像中有明显的目标和背景，则其灰度直方图呈双峰分布，当灰度级直方图具有双峰特性时，选取两峰之间
把object上的部分设置为高值，其他部分设置为低值。最简单的方式是使用thresholding-labelling产生二值图像。灰度值高于阈值为1，灰度值低于阈值为0。从直方图中确定阈值：图所示的双峰直方图在暗像素和亮像素之间几乎没有分布重叠。 有两个主要峰。阈值将位于两个峰值T之间的谷值。的任何点称为object point； 否则，它称为background point。多阈值：这里有两个阈
本文介绍了python OpenCV学习笔记之直方图均衡化，分享给大家，具体如下：官方文档 – https://docs.opencv.org/3.4.0/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html考虑一个图像，其像素值仅限制在特定的值范围内。例如，更明亮的图像将使所有像素都限制在高值中。但是一个好的图像会有来自图像的所有区域的像素。所以你需要把这
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2023-10-23 12:20:39
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# 在Android中判断直方图是单峰还是双峰的方案
在图像处理与计算机视觉领域，直方图是一个重要的概念。它可以用来表示图像中像素值的分布，通常用于图像分析、特征提取及图像分割等任务。判断一个直方图是单峰（unimodal）还是双峰（bimodal）有助于我们选择合适的图像处理算法，以达到更好的分割与分析效果。本文将介绍如何在Android开发中实现这一功能。
## 1. 理论基础
在开始编
(一)基于空间分布的角度1.直观的方法：直方图，看灰阶数和灰阶分辨率。2.方差或者标准差 方差是指图像像素灰度值相对于均值的离散程度。如果方差越大，表明图像中灰度级分别越分散，图像质量也就越好。方差是最简单的评估图像质量的方法，评估图像灰度的变化，其计算公式为：3.图像熵 图像熵是指图像的平均信息量，它从信息论的角度衡量图像中信息的多少，图像中的信息熵越大，说明图像包含的信息越多。假设图像中各个像
第三章 图像映射 3.1 图像局部描述子下面是显示原书图58页的例子： # -*- coding: utf-8 -*-
from scipy import ndimage
from PIL import Image
from pylab import *
im = array(Image.open('../data/empire.jpg').convert('L'))
H = array([[
二值图像：只有黑和白，表现在像素上就是只有0和25
原创
2022-06-29 10:19:35
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《数字图像处理》——图像分割之阈值阈值——双峰法 明显的双峰状，则选取两峰之间的谷底所对应的灰度级作为阈值。注意：应用灰度直方图双峰法来分割图像，也需要一定的图像先验知识，因为同一个直方图可以对应若干个不同的图像，直方图只表明图像中各个灰度级上有多少个象素，并不描述这些象素的任何位置信息。 该方法不适合直方图中双峰差别很大或双峰间的谷比较宽广而平坦的图像，以及单峰直方图的情况。 70年代
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2023-12-08 08:32:17
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什么是图像处理
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2021-07-29 16:16:14
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一群不会用PS的人
研究的另类修图技术
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2021-07-30 09:27:08
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维基百科的定义：图像噪声（image noise）是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化(被拍摄物体本身e response of an imaging system（成像系统中不需要的信号响应的变化）.
原创
2024-08-05 12:02:37
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常用的图像特征有：颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一 、颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不...
原创
2021-08-13 09:48:48
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 我们将结合特征点匹配和寻找单应性的方法，使用calib3d模块在复杂的图像当中寻找已知目标。基础：这里简单说一下什么事单应变换，如果有说的不对，还请各位看官斧正。一般来讲，二维的图像变换可以分成这几类等距变换：简单的说就是对一个图像使用旋转、平移等操作。对应的矩阵也是旋转平移的矩阵相似变换：把等距变换再加上一个尺度，支持
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2024-05-03 13:33:46
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文章目录二、OpenCV图像操作2.1 像素操作2.1.1 图像像素统计（1）寻找最大/最小像素值（2）计算图像的平均值和标准差2.1.2 图像间操作（1）比较运算（2）逻辑运算2.1.3 图像二值化2.2 图像变换2.2.1 图像连接2.2.2 尺寸变换2.2.3 翻转变换2.2.4 仿射变换2.2.5 透视变换2.2.6 极坐标变换2.2.7 ROI区域截取2.3 图像绘制2.3.1 圆形绘
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2024-08-05 11:19:08
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这次给大家分享一个图像识别方面的小项目，主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片，也就是辨别不同的人。 环境：VS2013+opencv2.4.13 主要是算法：opencv中人脸识别算法（截取人脸）+哈希算法（辨别人脸） opencv中人脸识别算法：这个很常用，就是普通的人脸识别算法，直接上代码： voi
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2023-11-06 23:07:13
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引言图像增强是我们在深度学习领域中绕不开的一个话题，本文我们将讨论什么是图像增强，并在三个不同的 python 库中实现它，即 Keras、Pytorch 和 augmentation（专门用于图像增强的一个库）。所以第一个问题就是什么是图像增强以及常规的数据增强。什么是图像增强？增强是使规模或数量增大的动作或过程。在深度学习中，深度网络需要大量的训练数据来很好地归纳和达到良好的准确性。但在某些情
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2024-04-09 10:47:17
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本篇主要介绍OpenCV的基本概念和相关的基本函数。一、OPenCV的概念和结构OpenCV：开源的计算机视觉库，一般用C和C++ 编写OpenCV的结构共分为五个部分，分别是图像处理和视觉算法（CV）、机器学习库（ML）、图像和视频输入/输出库（HighGUI）、基本结构和算法，XML支持，绘图函数（CXCORE）以及CVAUx模块，其中前四个模块结构如图所示：在该图中并没有包括CVAUx，CV
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2024-04-22 11:20:35
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