OpenCV入门学习day04出入每天学习点OpenCV，做做计算机视觉项目 文章目录OpenCV入门学习day04前言一、滤波处理1.方框滤波2.均值滤波（模糊）3.高斯滤波（高斯模糊）4.双边滤波5.中值滤波二、形态学操作1膨胀腐蚀2、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽morphologyEx（）函数自适应阈值算法adaptiveThreshold3、图像金字塔 前言一、滤波处理所谓滤波处
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2024-02-25 23:07:53
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将相机标定测量内参矩阵、畸变系数与去畸变返回无畸变图融合使用时修改dir为存放图片的文件夹名称修改board_size为行列的角点数建议目录下存放多几张图片进行去畸变下一步与去透视变换融合，生成一个矩阵，同时完成去畸变与透视变换。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
#include<iostrea
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2024-04-11 13:47:42
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1.图像噪声#图像噪声 ‘’’ 由于图像采集,处理,传输,过程中不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理. 常见的图像噪声有高斯噪声,椒盐噪声等 ‘’’#椒盐噪声 ‘’’ 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中经常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点, 可能是亮的区域有黑色像素,或在白色区域有黑色像素(或者两者皆有).椒盐噪声的成因可能 是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生,
图像去雾：对浓雾天气下拍摄，导致细节无法辨认的图像进行去雾处理，还原更清晰真实的图像调用攻略（Python3）首先认证授权：在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考：http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top获取Access Token向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求（推荐使用POS
引子因研究兴趣不在图像处理，所以对图像中的『卷积』操作未做深入思考，直到某天，灵光一闪，我突然意识到
图像『卷积』应该可以和『信号处理』联系起来
更进一步
图像卷积的本质，是提取图像不同『频段』的特征
然而放眼望去，市面上大谈特谈『卷积』的文章，各种雷同，互相『借鉴』，都是在讲解卷积的不同方式、卷积的参数共享、卷积的具体操作、卷积在图像上的效果，竟鲜有一篇像样的文章，真正触及『卷积』的
离散傅里叶变换就是将图像从空间域转换到频域，这一转换基本原理为：任一函数都可以表示成无数个正弦和余弦函数的和的形式，二维图像的傅里叶变换可用公式表示为：其中，f是空间域，F是频域，转换之后的频域值是复数，因此显示傅里叶变换之后的结果需要使用实物图像加虚数图像或者幅度图像加相位图像的形式。示例;#include"stdafx.h"
#include <opencv2/core/utility.
图像平滑是一种区域增强算法，在图像产生、传输和复制的过程中，会因为多方面原因而产生噪声(某一像素与周围像素点相比有明显不同)或丢失数据，因而图像的质量会降低。此时就需要对图像进行一定的增强处理，以降低图像质量带来的影响图像噪声图像噪声使得图像模糊，甚至淹没图像特征，造成分析困难。常见的噪声分类:产生原因: 外部噪声、内部噪声统计特征: 平稳噪声 非平稳噪声幅度分布: 高斯噪声 椒盐噪声噪声频谱:
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2024-03-24 09:08:54
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前言正好讲组会的时候介绍了这篇文章，搬过来，选自30th USENIX Security Symposium. August 11–13, 2021。 由于专业的局限和有限的水平，这篇介绍会尽量避开原文中物理原理方面的知识，并难免有误解和错漏，感兴趣的可自行去阅读原文。原文链接:https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentat
1.简介。 严格的来说，去雾也是对比度增强的一种。但是用常见的对比度增强以及直方图均衡的算法根本达不到良好的效果。这方面最近比较好的工作就是He kaiming等提出的Dark Channel方法。这篇论文也获得了2009的CVPR最佳论文奖。 文章标题： single Image Haze Removal Using Dark Channel Pri
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2024-04-09 07:23:06
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最近《数字图像处理》课需要做图像去雾的工作，然后我们百度了一下，找到下面的链接（主要的方法有图像增强和图像复原两大类）：http://www.cspmag.cn/jscx/spjk/201406/1336.html上面的代码是对何恺明博士《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》 一文的实现，但是没有使用soft mattin
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2024-03-08 16:44:20
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背景近年来国内的雾霾天气逐渐由中东地区向全国蔓延。雾霾自2013年起开始成为人们对天气关注的关键词。雾霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济及社会活动必然会排放大量细颗粒物（PM2.5），一旦排放超过大气循环能力和承载度，细颗粒物浓度将持续积聚，此时如果受静稳天气 等影响，极易出现大范围的雾霾。 雾天时，弥漫在空中的雾气和尘埃模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低。在雾天条
分类： 图像处理
图像去雾
暗原色先验
hazeremoval
导向滤波
的效果见 ：://video.sina.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例：视频去雾效果 在图像去雾这
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2024-05-21 10:50:46
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OpenCV4.0学习笔记（9）图像模糊处理，均值滤波，高斯滤波,中值滤波，高斯双边滤波在图像中进行各种滤波的原因是为了消除图像中所存在的异常像素点，并且使得图像变得更加平滑 作比喻大概就好像，将一块参差不齐，有很多毛刺的木头用砂纸打磨一遍，更加平滑，而且使得这块木头上某一片区域上升和下降的总体趋势更加明显，在之后的处理上对总体的分析处理更加方便。理解：简单点讲就是在对于图像所对应的由一个像素点值
这里给出实现代码#pragma execution_character_set("utf-8")*/#include<opencv2/opencv.hpp>#include<math.h>#include<vector>#include <opencv2\imgproc\types_c.h>#include<opencv2\imgproc\i
原创
2022-08-16 16:23:04
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在opencv中，有关图像或像素点（角点）去畸变的函数有cv::undistort()，cv::getOptimalNewCameraMatrix()，cv::initUndistortRectifyMap()，remap()，cv::undistortPoints()。其中undistort可以直接对图像去畸变，getOptimalNewCameraMatrix、initUndistortRec
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2024-04-30 07:16:27
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一坑未平，一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了，通用于身份证通行证等各类证件识别，车票识别，彩票，发票等各类票据识别，车牌识别，温度仪表盘等。 接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴，去雾，去除噪声，去尘土和去模糊等都是这一类的，图像复原（低级图像处理/视觉任务）。采用生成对抗网络和感知损失
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2024-04-05 21:58:40
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Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理，十分巧妙，有兴趣者可以看看。这里使用OpenCV实现文中的去雾算法，然而论文提到的soft matting未在本程序中实现。代码如下：#include<iostr
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2024-07-30 16:08:30
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图像处理——图像平滑 图像噪声是在图像处理中经常会遇到的问题，它的存在会使图像的质量下降，因此解决图像噪声问题在图像处理过程中是不可忽视的。 根据噪声的性质不同，消除噪声的方法也有所不同。 随机噪声是一种线索最少却最常见的噪声
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2023-12-20 15:36:48
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# 去除图像条纹的技术探讨
图像处理是计算机视觉和图像分析中的一个重要领域。许多图像在采集过程中会受到各种干扰，出现条纹噪声，这种噪声严重影响了图像的质量。在本文中，我们将探讨如何使用Python去除图像中的条纹，并给出相应的代码示例。
## 图像条纹的成因
条纹噪声通常是由于摄像头传感器在录像或拍摄过程中不稳定，或者由于光源变化引起的。这些条纹看起来像是一系列平行的线条，可能影响图像的整体
图像条纹噪声消除条纹噪声sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声（FPN），FPN与
原创
2023-04-12 09:15:10
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