经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...如果换一张图像的直方图统计结果或者将直方图绘制到一个尺寸更小的图像中时，可能需要将统计数据缩小为原来的三十分之一、五十分之一甚至更低。...这种方式可以保证每个灰度值的统计结果都是0到100%之间的数据，实现统计结果的归一化，但是这种方式也存在一个弊端，就是再CV_8U类型的图像中，灰度值有256个等级，平均每个像素的灰度值所占比例为0.39%...，这个比例非常低，因此为了更直观的绘制图像直方图，常需要将比例扩大一定的倍数后再绘制图像。...输出结果是一个CV_32F类型的矩阵，可以将输入矩阵作为输出矩阵，或者重新定义一个新的矩阵用于存放输出结果。
翻译：陈之炎 校对：李海明 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为大家介绍了OpenCV离散傅里叶变换。 目标 本小节将寻求以下问题的答案： 什么是傅立叶变换，为什么要使用傅立叶变换？...getOptimalDFTSize（）函数返回一个最优尺寸的图像，使用copyMakeBorder（）函数扩展图像（将增加的像素值初始化为零）的边界： 为复数的实部和虚部开辟存储空间 傅立叶变换的结果是复数...为了方便可视化，对结果值的象限重新排列，使得原点（零，零）对应图像中心。 归一化 归一化的目的也是为了便于可视化。...经过运算之后，获得了幅度值，但这些数值仍然超出了图像的显示范围（从零到一），为此，利用cv::normalize()函数对幅度值进行归一化，取值在零到一的范围之内。...OpenCV扫描图像、查找表和测量时间（附链接） 独家｜OpenCV 1.3 矩阵的掩膜操作（附链接） 独家｜OpenCV 1.4 对图像的操作 独家｜OpenCV 1.5 利用OpenCV叠加（混合）
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...直方图匹配操作能够有目的的增强某个灰度区间，相比于直方图均衡化操作，该算法虽然多了一个输入，但是其变换后的结果也更灵活。...示例中目标直方图灰度值2以下的概率都为0，灰度值3的累积概率为0.16，灰度值4的累积概率为0.35，原图像直方图灰度值为0时累积概率为0.19。...0.19距离0.16的距离小于距离0.35的距离，因此需要将原图像中灰度值0匹配成灰度值3。...同样，原图像灰度值1的累积概率为0.43，其距离目标直方图灰度值4的累积概率0.35的距离为0.08，而距离目标直方图灰度值5的累积概率0.64的距离为0.21，因此需要将原图像中灰度值1匹配成灰度值4
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...由于模板图像的尺寸小于待匹配图像的尺寸，同时又需要比较两张图像中的每一个像素的灰度值，因此常采用在待匹配图像中选择与模板相同尺寸的滑动窗口，通过比较滑动窗口与模板的相似程度，判断待匹配图像中是否含有与模板图像相同的内容...第三个参数为相似性矩阵，滑动窗口与模板的相似性系数存放在滑动窗口左上角第一个像素处，因此输出的相似性矩阵尺寸要小于原图像的尺寸，如果image的尺寸为W×H，模板图像尺寸为w×h，则输出图像的尺寸为（W-w...因为在模板匹配中原图像不需要进行尺寸的外延，所以滑动窗口左上角可以移动的范围要小于原图像的尺寸。无论输入的是彩色图像还是灰度图像，函数输出结果都是单通道矩阵。...通过寻找输出矩阵的最大值或者最小值得到的只是一个像素点，需要以该像素点为矩形区域的左上角，绘制与模板图像同尺寸的矩形框，标记出最终匹配的结果。
rectangle( img, //输入图像 pt1, //矩阵的一个定点 pt2, //矩阵对角线上另一个顶点 color, //线条颜色（RGB）或亮度（灰度图像...= int(double(img_num[i]) / double(all)*r); //对灰度值i进行归一化 //opencv图像的像素坐标系原点在左上角 Point ps(i *...可以看到右下角红色的为直方图的柱形。 因为不明显，所以我们将上面程序第23行归一化后的高再乘100来扩大，就可以明了的看出各灰度值所占的比例了。 ? 好了！...opencv给了一个内置函数equalizeHist来帮助我们完成直方图均衡化，这是个无脑函数，有两个输入，一个是原图像，另一个就是与原图像同大小的输出图像。我们先看看用该函数均衡化后的结果： ?...r0是我们图像某个像素点的灰度值，T（r0）就是映射函数，S0就是映射后的灰度值。上式中我们r0本来为0，映射后为1.33。 再看一个： ?
2.2读进来内容的差异 opencv读进来的图片已经是一个numpy矩阵了，彩色图片维度是（高度，宽度，通道数）。...opencV存储的格式：BGR PIL读进来的图像是一个对象，而不是我们所熟知的numpy 矩阵 ?...skimage的存储格式RGB skimage有一个巨大的不同是读取灰度图时其图像的矩阵的值被归一化了，注意注意！...我们再看opencv和PIL读取灰度图时会不会被归一化呢？...PIL读取灰度图格式 从上面的对比可以看出skimage读取灰度图时的巨大不同就是其图像的矩阵的值被归一化了！！！ 03总结 总的来说OpenCV、Skimage、PIL各有千秋。
毋庸置疑，opencv是今天介绍得所有图像库中最全面也最强大的库，如果我们只想掌握一个图像库，我觉得opencv库肯定是最适合不过了。...图片归一化 #因为opencv读入的图片矩阵数值是0到255，有时我们需要对其进行归一化为0~1 img3 = cv2.imread('1.jpg') img3 = img3.astype("float...，是一个很流行的图像库，它比opencv更为轻巧，正因如此，它深受大众的喜爱。...图像读写 PIL读进来的图像是一个对象，而不是我们所熟知的numpy 矩阵。...可以看到，灰度图像的矩阵的值被归一化了，注意注意！
均衡化算法 直方图的均衡化实际也是一种灰度的变换过程，将当前的灰度分布通过一个变换函数，变换为范围更宽、灰度分布更均匀的图像。...通常均衡化选择的变换函数是灰度的累积概率，直方图均衡化算法的步骤： 计算原图像的灰度直方图 P(S_k)=n_kn，其中n为像素总数，n_k为灰度级S_k的像素个数 计算原始图像的累积直方图 CDF...（灰度图为255）直接应用该方法得到图像的灰度直方图 将灰度直方图进行归一化，计算灰度的累积概率； 创建灰度变化的查找表 应用查找表，将原图像变换为灰度均衡的图像 均衡化过程中，必须要保证两个条件...对于每一个T（s）（假设其像素值为ss）,找到在G（Z）中与其差值最小的那个G（z）值（假设对应的像素值为zz），那么规定化后就把ss变换为zz。...//第一个参数表示输入图像，必须为灰度图（8位，单通道图） //第二个参数表示输出图像 //该函数采用如下法则对输入图像进行直方图均衡化： //1：计算输入图像的直方图
API，返回/输出的是一个与输入图像大小一致的Mat对象， 这个Mat对象的每一个坐标（i，j）都是对应输入图像对应坐标（i，j）的像素的响应值R， 要先将这个Mat对象归一化， 再循环每一个Mat...---- 引子 前面两章笔记（图像操作、基本特征检测） 主要讲述了OpenCV中图像处理模块的主要知识与API使用； 本章的笔记记录OpenCV中另外一个重要模块——feature2d模块， 该模块的主要功能是检测图像的特征...blockSize：根据特征值与特征向量计算矩阵M的大小，常见取值为2。 ksize Sobel：算子梯度计算，常见取值为3。 k：系数大小，取值范围为0.02～0.04。...Shi与Carlo Tomasi一起提出来的， 他们当时所发表的论文名为>， 这也是为什么在OpenCV中使用同名函数来表示Shi-Tomasi角点检测的原因...每个像素点有自己的一个响应值R，去全局像素最大的R为Rmax； minDistance：最终返回的角点之间的最小距离，小于这个距离则的角点被丢弃。 mask：默认全部为零。
PCA算法的大致思路如下： 对图片进行预处理：将图片灰度化，调整到统一尺寸，进行光照归一化等。...将图片转换为一个向量：经过灰度化处理的图片是一个矩阵，将这个矩阵中的每一行连到一起，则可以变为一个向量，将该向量转换为列向量。...将数据集中的所有图片都转换为向量后，这些数据可以组成一个矩阵，在此基础上进行零均值化处理，就是将所有人脸在对应的维度求平均，得到一个平均脸(average face)向量，每一个人脸向量减去该向量，从而完成零均值化处理...将经过零均值化处理的图像向量组合在一起，可以得到一个矩阵。通过该矩阵可以得到PCA算法中的协方差矩阵。...在绝大多数情况下，图片的数量n远小于图片的维度m，故在PCA算法执行的过程中，起作用的只有m-1个，这个过程简要描述如下：设协方差矩阵如下： 其中矩阵为经过零均值化后的由n张图片组成的矩阵，设原始图片向量的维度为
该函数用于计算图像连通域的几何矩和中心距以及归一化的几何矩。函数第一个参数是待计算矩的输入图像或者2D坐标集合。...函数第二个参数为是否将所有非0像素值视为1的标志，该标志只在第一个参数输入为图像类型的数据时才会有作用。...函数会返回一个Moments类的变量，Moments类中含有几何矩、中心距以及归一化的几何矩的数值属性，例如Moments.m00是零阶矩，Moments.m01和Moments.m10是一阶矩。...parameter：特定于方法的参数（现在不支持） 该函数用于实现在图像或者轮廓中寻找与模板图像或者轮廓像素匹配的区域。函数的第一个参数是原灰度图像或者轮廓，第二个参数是模板图像或者轮廓。...函数第三个参数是两个轮廓Hu矩匹配的计算方法标志，可以选择的参数和每种方法相似性计算公式在表7-6给出。函数最后一个参数在目前的OpenCV 4版本中没有意义，可以将参数设置为0。
故其可以与opencv或pillow结合使用，只需要传入像素值矩阵，matplotlib便可以接手处理接下来想要完成的操作。...pillow提供了常见的图像读取和处理的操作，它比opencv更为轻巧，且可以与ipython notebook无缝集成。 使用Image.open()读取图片储存为一个对象，并非是numpy矩阵。...OpenCV OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库。...其发展非常早，拥有众多的计算机视觉、数字图像处理和机器视觉等功能，OpenCV是今天介绍得所有图像库中最全面也最强大的库，学习成本也相对要高很多。...无论如何，我们的神经网络会认为这些是不同的图像。从而完成数据扩增（Data Augmentation）操作。 ? 1. 数据扩增为什么有用？ 在深度学习模型的训练过程中，数据扩增是必不可少的环节。
结论是：实现图像的边缘检测，就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置，然后在图像中将这些位置的点连起来就构成了所谓的图像边缘（图像边缘在这里是一个统称，包括了二维图像上的边缘...常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）...2.1 对原始图像进行灰度化 Canny算法通常处理的图像为灰度图，因此如果摄像机获取的是彩色图像，那首先就得进行灰度化。...因此，判断C点灰度与这两个点灰度大小即可判断C点是否为其邻域内的局部最大灰度点。如果经过判断，C点灰度值小于这两个点中的任一个，那就说明C点不是局部极大值，那么则可以排除C点为边缘。...完成非极大值抑制后，会得到一个二值图像，非边缘的点灰度值均为0，可能为边缘的局部灰度极大值点可设置其灰度为128。
上述直方图概念是基于图像像素值，其实是对图像梯度，每个像素的角度、等一切图像的属性值，我们都可以建立直方图。这个才是直方图的概念的真正意义，不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的。...直方图最常见的几个属性： -dmis 表示维度，对灰度图像来说只有一个通道值 dmis=1 -bins 表示在维度中子区域大小划分，bins=256,划分为256个级别 -range 表示值得范围，灰度值范围为...代码演示 新建一个项目opencv-0020,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ? ? 直方图计算的代码 ? ? ? ? ?...参数说明如下: &rgb_planes[0]: 输入数组(或数组集) 1: 输入数组的个数 (这里我们使用了一个单通道图像，我们也可以输入数组集 ) 0: 需要统计的通道 (dim)索引 ，这里我们只是统计了灰度...Mat(): 掩码( 0 表示忽略该像素)， 如果未定义，则不使用掩码 r_hist: 储存直方图的矩阵 1: 直方图维数 histSize: 每个维度的bin数目 histRange: 每个维度的取值范围
函数用于读取指定的图像并将其返回给一个Mat类变量，如果图像文件不存在、破损或者格式不受支持时，则无法读取图像，此时函数返回一个空矩阵，因此可以通过判断返回矩阵的data属性是否为空或者empty()函数是否为真来判断是否成功读取图像...该函数第一个参数以字符串形式给出待读取图像的地址，第二个函数是设置读取图像的形式，默认的参数是以彩色图的形式读取，针对不同需求可以更改参数，在OpenCV 4.1中给出了13种模式读取图像的形式，总结起来分别是以原样式读取...、灰度图读取、彩色图读取、多位数读取、在读取时将图像缩小一定尺寸等形式读取，具体可选择的参数及作用在表2-3种给出，这里需要指出的是，将彩色图像转成灰度图通过编解码器内部转换，可能会与OpenCV程序中将彩色图像转成灰度图的结果存在差异...从零学习OpenCV 4往期推荐 【从零学习OpenCV 4】Windows系统中安装OpenCV 4 【从零学习OpenCV 4】Ubuntu系统中安装OpenCV 4 【从零学习OpenCV 4...】opencv_contrib扩展模块的安装 【从零学习OpenCV 4】Mat类介绍 【从零学习OpenCV 4】Mat类构造与赋值 【从零学习OpenCV 4】Mat类支持的运算 【从零学习OpenCV
归一化直方图： 1.1直方图对比： 方法描述：有两幅图像patch(当然也可是整幅图像)，分别计算两幅图像的直方图，并将直方图进行归一化，然后按照某种距离度量的标准进行相似度的测量。...基于NMF分解的方法：将非负矩阵分解为可以体现图像主要信息的基矩阵与系数矩阵，并且可以对基矩阵赋予很好的解释，比如对人脸的分割，得到的基向量就是人的“眼睛”、“鼻子”等主要概念特征，源图像表示为基矩阵的加权组合...可以把它看成是一个二维的浮点型数组，二维矩阵，或者单通道的浮点型图像。...在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数): (1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。...所以，要使用开运算去除目标外的孤立点。 4.9、为什么闭运算可以去除目标内的孔？ 目标内的孔，属于周围都是值为1，内部空洞值为0.目的是去除周围都是1的像素中间的0值。
具体步骤如下： 图像划分若干为N × N的图像子块（如16 × 16），计算每个子块中每个像素的LBP值； 对每个子块进行直方图统计，得到N × N图像子块的直方图； 对所有图像子块的直方图进行归一化处理...； 连接所有子块的归一化直方图，便得到了整幅图像的纹理特征。...即当灰度图像灰度值阶数为N时，灰度共生矩阵为N × N的矩阵； 2....以上述情景2中的矩阵为例： 原矩阵为： [图片] 归一化后，矩阵形式变为： [图片] B....滑动窗口的移动 一个滑动窗口计算结束后，该窗口就可以移动一个像素点，形成另一个小窗口图像，重复进行上一步的计算，生成新窗口图像的共生矩阵和纹理特征值； 以此类推，滑动窗口遍历完所有的图像像素点后，整个图像就形成了一个由纹理特征值构成的一个纹理特征值矩阵
，成功为True否则为False，第二个参数则为具体的帧数据，其是一个numpy.ndarray的数组。...然后会返回一个负值 cv2.imread()的函数原型为Mat imread( const string& filename, int flags=1 )，其中Mat为Opencv最重要的数据结构，它在...Opencv中被定义为一个类，它通过把图像视为一个矩阵来存储数据。...对于imshow函数，opencv的官方注释指出：根据图像的深度，imshow函数会自动对其显示灰度值进行缩放，规则如下： 如果图像数据类型是8U（8位无符号），则直接显示。...我们尝试看看这个图像的矩阵形式 ? 结果 ? 继续来看看是什么样的数据结构 ?
即以当前像素点为中心，求窗口内所有灰度值的和，以其平均值作为中心像素新的灰度值。 均值滤波有平均均值滤波和加权均值滤波。...均值滤波可以模糊图像从而得到图像的大致描述。 方框滤波 方框滤波和均值滤波的原理是类似的，因为均值滤波是方框滤波的归一化表现。在OpenCV中，方框滤波使用的模板如下： ?...高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。...高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 一维高斯分布 ? 通常我们在使用的时候都取标准正态分布。...； 参数2：输出图像； 参数3：卷积核的大小； 参数4：表示高斯核函数在X方向的的标准偏差； 参数5：表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差；如果sigmaY为零，则将其设置为等于sigmaX；如果两个都为零
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...我们可以将数字图像理解成一定尺寸的矩阵，矩阵中每个元素的大小表示了图像中每个像素的亮暗程度，因此统计矩阵中的最大值，就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算平均值就是计算图像像素平均灰度，可以用来表示图像整体的亮暗程度...这里我们见到了一个新的数据类型Point，该数据类型是用于表示图像的像素坐标，由于图像的像素坐标轴以左上角为坐标原点，水平方向为x轴，垂直方向为y轴，因此Point(x,y)对应于图像的行和列表示为Point...第二到第五个参数分别是指向最小值、最大值、最小值位置和最大值位置的指针，如果不需要寻找某一个参数，可以将该参数设置为NULL，函数最后一个参数是寻找最值得掩码矩阵，用于标记寻找上述四个值的范围，参数默认值为...int rows = 0 3. ) cn：转换后矩阵的通道数。 rows：转换后矩阵的行数，如果参数为零，则转换后行数与转换前相同。 ?
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