一.膨胀与腐蚀常用的API: createTrackbar是Opencv中的API，其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件，用于手动调节阈值，具有非常直观的效果。具体定义如下：[cpp] view plain copy1. CV_EXPORTS int createTrackbar(const string& trackbarname, const str
Image ProcessFiltering介绍 OpenCV 中的滤波函数。滤波时一般会考虑到边缘问题，在此处介绍了所有补全边缘的方法。网页中右侧代表补全值得示例。边缘补全函数：copyMakeBoarder。两种滤波方式：调用相应的 Filtering 函数。生成对应的卷积核，然后调用 Filter2D 函数。bilateralFilter双边滤波：边缘保留的滤波方法，将像素值差值大于某一阈值
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2024-03-28 03:32:11
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在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的
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2024-05-21 16:08:39
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原理：通过图像信号函数的极大值来判定图像的边缘像素点。最优边缘检测主要以下面三个参数为评判标准：低错误率：标识出尽可能多的实际边缘以及减少噪声产生。高定位性：表示出边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应：图像的边缘标记具有唯一性，虚假响应边缘应该得到最大抑制。目录（一）Canny的原理（二）Canny库函数的实现（三）再次解释（一）Canny的原理检测步骤：消除噪声边缘检测的算法主要是基于图
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2024-05-11 20:38:10
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图像模糊（图像平滑）使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV 提供了四种模糊技术。1.平均模糊这是由一个归一化卷积框完成的。他只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。可以使用函数cv2.blur() 和cv2.boxFilter() 来完
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2024-04-28 07:25:47
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之前的坑少程序后面工作后接触到在补例程，我还是重点学习工作要用的吧，比如边缘检测。这个帖子费时有点久，所有东西本人都亲自过了一遍。1.基本概念边缘检测是图像处理与计算机视觉中的重要技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测有利于分析目标检测、定位及识别，通常目标物体形成边缘存在以下几种情形：<1>目标物呈现在图像的不同物体平面上，深度不连续&l
漫水填充漫水填充是一个非常有用的功能。它经常被用来标记或者分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析。漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点。floodFill() [2/2]int cv::floodFill (InputOutputArray image, InputOutputA
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2024-05-23 23:43:35
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.About图像滤波频率:可以这样理解图像频率，图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理。图像的不同本质上是灰度分布规律的不同。但是诸如“蓝色天空”样的图像有着大面积近似的灰度强度，而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速。定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息，鲤鱼边缘，定义变换缓慢的信息为低频信息。傅里叶变换或者余弦变换，可以明确的显示图像的频谱。 &
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2024-08-29 16:25:45
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前面学习的一些滤波方法会是的图像边缘信息变弱或者消失，因此需要一种能够对图像边缘信息进行保留的滤波算法，双边滤波就是经典的常用的能够保留图像边缘信息的滤波算法之一。双边滤波是一种综合考虑滤波器内图像空域信息和滤波器内图像像素灰度值相似性的滤波算法，可以实现在保留区域信息的基础上实现对噪声的去除、对局部边缘的平滑。双边滤波对高频率的波动信号起到平滑的作用，同时保留大幅值的信号波动，进而实现对保留图像
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2024-04-02 08:22:24
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边缘检测1、边缘检测即图像差分2、常见边缘检测算子包括Robert算子， Sobel算子， LoG算子等， 其中Sobel算子最为常用， LoG 是先进行高斯滤波再进行Laplacian3、二维图像的边缘具有强度和方向两个性质4、Canny算子的基本优点在于检测准确、 对噪声稳健，在实际中广泛应用Sobel算子边缘检测//Sobel算子边缘检测
void photoSobel(const cv::
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2024-03-22 13:59:31
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环境:Ubuntu16.04+QT5.8+Opencv3.3.1实现功能图像处理: 建立一个QT界面,打开指定路径下的图片,点击处理后对图像进行相应处理(如,变成灰度图像),点击按钮关闭界面.视频处理: 建立一个QT界面,打开指定路径下的视频,点击处理后对视频进行相应处理(变成灰度图像/变回彩色图像),点击按钮关闭界面.创建项目首先新建一个项目,选择Qt Widgets Application:
1.线性滤波器计算机视觉中的线性滤波器是一种数字图像处理技术，它可以对图像进行滤波处理，以达到去噪、边缘检测、图像增强等目的。线性滤波器的本质是将一幅图像与指定的核函数进行卷积，将每一个像素点的值替换为其周围像素点的值与核函数中各项系数的加权和。常见的线性滤波器包括：均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。其中，均值滤波器可以对图像进行平滑处理和去噪。高斯滤波器可以对图像进行平滑处理，同时可以保留图
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2024-07-08 19:59:33
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原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
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2024-05-08 19:21:36
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一、边缘检测边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值。图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿
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2024-04-26 15:58:07
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C/C++ OpenCV实现 Canny 边缘检测一、边缘检测的一般步骤 1、滤波 2、增强 3、检测二、Canny函数介绍 1、Canny函数原型
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2024-07-19 20:35:46
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抗锯齿处理可应用调色技术将图形边缘锯齿缓和。概述简单地说主要是应用调色技术将图形边缘的“锯齿”缓和，边缘更平滑。抗锯齿是相对来说较复杂的技术，一直是高档加速卡的一个主要特征。目前的低档3D加速卡大多不支持反锯齿。 原理及作用抗锯齿（Anti-aliasing）：标准翻译为”抗图像折叠失真“。由于在3D图像中，受分辨的制约，物体边缘总会或多或少的呈现三角形的锯齿，而抗锯齿就是指对图像边缘进行柔化处理
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2023-12-11 08:28:39
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在上一节中都是采用一阶差分(导数)，进行的边缘提取。 也可以采用二阶差分进行边缘提取，如Laplacian算子，高斯拉普拉斯(LoG)边缘检测， 高斯差分(DoG)边缘检测，Marr-Hidreth边缘检测。这些边缘提取算法详细介绍如下： 1. Laplacian算子 Laplacian算子采用二阶导数，其计算公式如下：(分别对x方向和y方向求二阶导数，并求和)&nbs
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2023-08-10 04:49:29
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对于图像的处理，基本的步骤是这样的： step1.取得图像数据 step2.将图像进行平滑处理 step3.进行边缘检测，阈值分析 step4.进行形态学的操作 step5.获取某些特征点 step6.分析数据利用opencv的Canny函数就可以进行边缘检测。官网参见https://docs.opencv.org/3.4.1/da/d22/tutorial_py_canny.html测试一下#
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2024-04-29 14:51:12
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最近开始了解图像处理的一些东西，曝一些读《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》的提要吧，和一个室友找的根据背景来追踪目标的简单代码。提要：0. 概述，提要本书的内容1. matlab编程基础，关于matlab图像处理的部分2. visual c++ 处理图像的部
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2024-06-07 06:42:29
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实验内容基于单方向梯度算子，Robert算子，Sobel算子，Priwiff算子，Laplacian算子，多方向模板，LOG算子编写matlab增强程序 最后，显示边缘图像和锐化增强图像，并对这些仿真结果所呈现的边缘提取和增强效果进行对比分析。 图像锐化是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线
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2024-05-10 14:25:05
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