翻译：陈之炎 校对：顾伟嵩 本文约1300字，建议阅读5分钟在这里将学习如何叠加两幅图像！ 目标 在本教程中，你将学习以下内容： 什么是线性叠加？...为什么它非常有用； 如何利用 addWeighted（）函数叠加两幅图像。 理论 注 下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的《计算机视觉算法和应用》一书。...线性叠加操作符是一个比较有趣的二元（双输入）运算符： 通过改变α的取值(从0→1)，此操作符可执行两幅图像或视频之间时间交叉叠加，正如幻灯片放映和电影制作中所示（是不是很酷？）...因此，我们用常用的方法加载两幅图像： 在这里用到 LinuxLogo.jpg 和 WindowsLogo.jpg两幅图像 警告 添加的两幅图像src1和src2必须具备相同的大小（宽度和高度）和数据类型...往期回顾： 独家｜OpenCV 1.1 Mat - 基本图像容器（附链接） 独家｜OpenCV 1.2 如何用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
执行步骤 在本文中，我们将通过使用openCV库以及使用justNumPy和从头开始实现此方法Matplotlib。尽管我们想不使用来做NumPy，但要花很多时间才能计算出来。 ?...用库实现代码 为了均衡，我们可以简单地使用equalizeHist()库中可用的方法cv2。 1.读入图像时RGB。 根据颜色组合分离像素。我们可以使用split()库中可用的方法cv2。...实现代码 为此，我们正在使用NumPy所有矩阵运算。同样，我们可以使用for循环来执行此操作，但是它将花费更多的时间进行计算。即使在这里，我们也有两个方面： 1.读入图像时RGB。...我们可以使用NumPy操作将其切细。 对每个矩阵应用均衡方法。 将均衡的图像矩阵与dstack(tup=())库中可用的方法合并在一起NumPy。 2.读入图像时gray_scale。...让我们编写另一个函数，该函数为RGB图像和gray_scale使用上述功能的图像计算均衡。
static_cast(src.size()); this->InitMembers(num_images); // 计算一些放缩的尺度，在特征检测和计算接缝的时候，为了提高程序效率，可以对源图像进行一些放缩...vector &features) { Ptr finder; if (features_type_ == "surf") { #ifdef HAVE_OPENCV_GPU...matcher(is_try_gpu_, match_conf_); matcher(features, pairwise_matches); matcher.collectGarbage(); // 去除噪声图像
要求步骤： 1.读入彩色图像,并显示; 2.将彩色图像灰度化,并显示; 3将灰度图像，用Canny边缘算子得到图像边缘,并显示。
OpenCV的基础内容，加油(ง •_•)ง 图片相加 要叠加两张图片，可以用cv2.add()函数，相加两幅图片的形状（高度/宽度/通道数）必须相同。...图像混合 图像混合cv2.addWeighted()也是一种图片相加的操作，只不过两幅图片的权重不一样，γ相当于一个修正值： dst = \alpha\times img1+\beta\times img2...比如说我们要实现下图的效果： 如果将两幅图片直接相加会改变图片的颜色，如果用图像混合，则会改变图片的透明度，所以我们需要用按位操作。.../叠加的场景下使用较多，可以多多练习噢！...小结 cv2.add()用来叠加两幅图片，cv2.addWeighted()也是叠加两幅图片，但两幅图片的权重不一样。
图像混合是把每一个像素给混合起来；图像叠加就是简单的给一幅图像加上另一幅图像。效果分别如下所示： ? ? 在OpenCV中 线性混合是指将两幅图像的像素进行线性混合。...OpenCV提供了一个叫做addWeighted函数的函数来实现图像混合和图像叠加操作。...即： //f(x) = α * src1[i][j] + α src2[i][j] + gamma 因此在OpenCV中使用addWeighted函数的方式如下： Mat src1 =...这样才能改变原图像src2。 图像叠加和图像混合不同的地方在于图像叠加需要使用灰度图像来进行掩码操作。这样才能得到叠加的图像。...", src2); 这样就完成了图像的叠加。
图像合并 copyTo 今天是关于图像合并相关的讲解。首先要区分一下图像合并与图像融合的概念：图像融合说的是两幅不同的图片的叠加，而图像合并说的是将两幅图像经过大小调整实现并排的效果。...想要实现图像的合并，首先要确定基准，即以哪一幅图片为基准来做合并。...#include opencv2/core.hpp> #include opencv2/imgcodecs.hpp> #include opencv2/highgui.hpp> #include...; img2.copyTo(r2); namedWindow("des"); imshow("des", des); waitKey(0); return 0; } 对这段代码的说明 （1）使用的策略是...，按照两幅图像中高度较低的图像进行等比调整； （2）使用create创建目标空间，宽为width1 + width2，高为较小图像的height； （3）将源图像1和源图像2拷贝到目标Mat中指定的空间中
前几天在网上看了一个demo，使用OpenCV（开源计算机视觉库）进行图像的融合操作，那么何谓图像的融合呢？...所谓图像的融合指的是指两幅图像变成，“你中有我，我中有你”（最近在看搜神传电视剧，哎，时间过得真的快！童年的回忆啊！）...融合效果 说回正题，将两幅图像进行融合操作，从微观上来说是将两幅图片的像素点用一定的比例进行叠加，得到新的的像素矩阵，那么到底这到底是个什么效果呢？ 我们直接上来看，最终的效果展示！...那么我们进行图像的融合的底层原理就是进行图像的像素点的叠加融合，将二者采用一定量的比例进行融合操作，得到最终的融合版本图像，进行显示即可。 ?...代码实现 首先导入所使用的Python工具包，使用的是numpy的数据科学工具包，以及OpenCV的图像处理包。
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是图像像素运算 outline 算术运算 加，减，乘，除 应用：调节亮度，调正对比度...加 两张图片的各个像素点的通道值相加 def add_demo(m1,m2): dst=cv.add(m1,m2) cv.imshow("add_demo",dst) 应用：去除叠加性噪声...，生成图像叠加效果 减 两张图片各个像素点的通道值相减 def subtract_demo(m1,m2): dst=cv.subtract(m1,m2) cv.imshow("subtract_demo...",dst) 应用：显示两幅图像的差异，检测同一场景 两幅图像之间的变化；图像分割，如分割运动的车辆，减法去掉静止的部分，剩余的是运动元素和噪声。...", dst) 应用：图像的局部显示，用二值模板图像与原图像做乘法 除 两张图片各个像素点的通道值相除 def divide_demo(m1, m2): dst = cv.divide(m1,
图像混合 一、简介 图像混合，顾名思义就是将图像混合在一起，简单的来说，就是将两幅图像进行叠加在一起，实现两幅图像在一张图像中的现象，这样的实例相信大家肯定见过吧，下面进入正题哦！...image2 = cv2.imread('opencv.jpg') # 根据路径读取一张图片 #对图片设置大小，图像大小不一样会报错 img_1 = cv2.resize(image1,(480,331...：代码思路清晰，简单明了，我们注重下 cv2.addWeighted（）函数就好，仔细观察该函数有五个参数，第1和第3个参数都是要叠加的图像，第2,4,5个参数请看后面的解释： 图像混合其实也是加法，但是不同的是两幅图像的权重不同...图像混合的计算公式如下： g(x) = (1-α)f0{x}+αf1{x}+γ, α取值在0~1之间 ，g(x)表示最终的图像（混合后的图像），f0{x}和f1{x}表示两幅图像，可以看到前面的参数是1...对应函数分别为cv2.bitwise_and()、cv2.bitwise_or()、cv2.bitwise_not() 和 cv2.bitwise_xor() 按位运算与图像混合达到的目的是一样的，都是把两幅图像叠加在一起
有时候我们不仅想把ROI标记出来，还想把ROI提取出来，成为一幅单独图片，那我们代码可以这么写： #includeopencv2\opencv.hpp> #includeopencv2\highgui...02 图像加LOGO ? 现在我想在一幅好看的图像上在给定的一个位置上加上下面这个酷炫的LOGO，有什么方法吗？ ? 有两种方法。...方法一： 先定义好ROI区域(也就是你要在哪里加这个LOGO)，然后进行线性叠加，使用addWeigthed函数。 这里有必要介绍一下线性混合操作。...线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，它的理论公式如下： ? 我们通过在范围0到1之间改变alpha值，来对两幅图像（如上述公式中的fa和f3）进行画面迭代效果。...方法二： 定义ROI区域，使用copyTo实现直接拷贝覆盖 #includeopencv2\opencv.hpp> #includeopencv2\highgui\highgui.hpp>
通过将图像转化为灰度图像，然后使用图像分割和连通域分析算法，我们可以识别出图像中的不同物体或区域，并对其进行进一步的处理和分析。本文将详细介绍如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。...环境搭建要开始使用C++和OpenCV进行图像处理，首先需要搭建相应的开发环境。...下载和安装OpenCV库，可以从OpenCV官方网站下载并按照官方指南进行安装。完成以上步骤后，你就可以开始使用C++和OpenCV进行图像处理了。3. 加载图像在开始图像处理之前，首先需要加载图像。...图像处理与连通域分析使用OpenCV进行图像处理和连通域分析时，可以使用以下步骤：将彩色图像转化为灰度图像：使用OpenCV的cvtColor函数将彩色图像转化为灰度图像。...结论本文介绍了如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。通过使用OpenCV提供的图像处理函数和连通域分析算法，我们可以识别和分割图像中的不同物体或区域。
OpenCV 的 remap 函数用于计算原始矩阵的差值版本，当需要将多次映射时需要多次使用 remap 函数，本文记录将多次 remap 合并的方法。...背景 考虑对图像做畸变校正的背景应用，对于一幅带有畸变的图像 I，使用 OpenCV 的传统畸变校正流程后得到了畸变过程在 X, Y 方向上的两个畸变校正映射矩阵 map_x, map_y； 但是可能这个畸变校正的结果仍然没有达到精度要求...但是又不想畸变校正两次，于是需要将两次映射合并成一个等效 D(I) = map’(map(I))=map^e(I) 实现思路 在 remap 函数中 X,Y 是解耦的，也就是 X 一个矩阵，Y 一个矩阵...，于是在求解 map^e 时也同样可以分成 X,Y 两个独立的维度； 考虑 map_x，其中记录的是新图像每个整数点位置对应原始图像的 X 方向坐标，大多数情况是浮点数，那么 map_x’ 做的事情就是在...frame2.astype('uint8') pass 需要注意的是，我在用这个方法生成等效 map 时，得到的 frame1 和 frame2 并不完全相同，在很多地方存在微小差异，但是经过评估，直接叠加得到的等效
模糊图像 图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声....卷积 就是叠加.卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。 通俗的说： 在输入信号的每个位置，叠加一个单位响应，就得到了输出信号。...卷积的应用 用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，然后模板上的点和图像上对应的点相乘，然后各点的积相加，就得到了该点的卷积值。对图像上的每个点都这样处理。...卷积是一种积分运算，用来求两个曲线重叠区域面积。可以看作加权求和，可以用来消除噪声、特征增强。 把一个点的像素值用它周围的点的像素值的加权平均代替。...opencv-0009,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.并加载我们常用的那个图片显示出来 ?
什么是图像配准 图像配准就是找到一幅图像像素到另一幅图像像素间的空间映射关系。这些图像可以是不同时间（多时间配准），不同传感器在不同地方拍摄（多模式配准）。...图像配准具有广泛的应用，适用于同一个场景中有多张图像需要进行匹配或叠加。在医学图像领域以及卫星图像分析和光流（optical flow）方面非常普遍。 ?...这些算法都可以在OpenCV中轻松使用。在下面的例子中，我们使用了AKAZE的OpenCV实现。其他算法的代码大致相同，只需要修改算法的名称。...SIFT和基于深度学习的非刚性配准方法描述符的结果 Homography学习 研究人员利用神经网络直接学习几何变换对齐两幅图像，而不仅仅局限于特征提取。...监督学习 在2016年，DeTone等人发表了 Deep Image Homography Estimation，提出了HomographyNe回归网络，这是一种VGG风格模型，可以学习两幅相关图像的单应性
将边缘处的梯度值与两个阈值进行比较，如果某像素的梯度幅值小于较小的阈值，则会被去除掉；如果某像素的梯度幅值大于较小阈值但小于较大阈值，则将该像素标记为弱边缘；如果某像素的梯度幅值大于较大阈值，则将该像素标记为强边缘...Canny算法具有复杂的流程，然而在OpenCV 4中提供了Canny()函数用于实现Canny算法检测图像中的边缘，极大的简化了使用Canny算法提取边缘信息的过程。...L2gradient：计算图像梯度幅值方法的标志，幅值的两种计算方式如式(5.25)所示。 ? 该函数利用Canny算法提取图像中的边缘信息。...函数最后一个参数是计算梯度幅值方法的选择标志，无特殊需求的情况下，使用默认值即可。 为了更好的理解Canny()函数的使用方法，在代码清单5-33中给出了利用Canny()函数检测图像边缘的示例程序。...cout 图像文件名称是否正确" << endl; 14. return -1; 15. } 16.
然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。...实现思路 当我在项目中遇到这个问题时，我花了很多时间尝试使用不同的参数或不同的OpenCV函数来检测轮廓，但没有一个有效。...然后，我做了更多的研究，在OpenCV的论坛上找到了一篇帖子，它提到了凝聚聚类。但是，没有给出源代码。我还发现sklearn支持聚合聚类，但我没有使用它，原因有两个： 这个功能对我来说似乎很复杂。...我不知道如何输入正确的参数，我怀疑轮廓检测的数据类型是否适合该函数。 我需要使用python 2.7、OpenCV 3.3.1和Numpy 1.11.3。...结果 要可视化集群效果，请参见下面的两幅图像。第一幅图像显示最初检测到12个轮廓，聚类后只剩下4个轮廓，如第二幅图像所示。
对一幅彩色图进行灰度化，就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。...2.2 对图像进行高斯滤波 图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现，也可以通过一个二维高斯核一次卷积实现。 ...这样可以有效滤去理想图像中叠加的高频噪声。 ...2.3 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向 关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y方向上偏导数的两个矩阵。...2.4 对梯度幅值进行非极大值抑制 图像梯度幅值矩阵中的元素值越大，说明图像中该点的梯度值越大，但这不不能说明该点就是边缘（这仅仅是属于图像增强的过程）。
相反，我编写了一个快速的Python脚本，用OpenCV执行模糊检测。 接下来，我将向你展示如何使用OpenCV、Python和Laplacian算子计算图像中的模糊量。...这里的假设是，如果一幅图像的方差较高，那么就说明图像有广泛的响应，包括类边和非类边，这是一幅正常的聚焦图像的代表。但如果方差很低，那么就会有很小的响应扩散，这表明图像中几乎没有边缘。...我们的目标是使用OpenCV进行模糊检测并将图像标记为模糊。 正如你所看到的，有些图像是模糊的，有些则不是。我们的目标是正确地标记每个图像模糊或非模糊。...这幅图像的计算值为64.25，这也使得我们将其标记为“模糊”。 图6的计算值很高，为1004.14—比前两幅图高了几个数量级。这幅图像显然是非常清晰的。...总结 在这篇博文中，我们学习了如何使用OpenCV和Python执行模糊检测。 我们实现了计算Laplacian方法的方差，得到一个浮点值来表示图像的“模糊”程度。
首先，确保安装了正确版本的OpenCV。...exit(0) 为了评估我们的图像匹配程序，我们需要在两幅图像之间进行正确的几何变换。...现在使用该方式来表示这些关键点，我们可以在另一幅图中找到它们，这一步称为描述，因为每个角点附近的局部分块中的纹理由来自图像上不同操作的数字向量表示（即描述）。...kpts1, desc1 = descriptor.compute(img1, kpts1) kpts2, desc2 = descriptor.compute(img2, kpts2) 现在是时候匹配两幅图像的描述符来建立对应关系了...493 # Percentage of Inliers: 63.20% 总之，用BEBLID替换ORB描述符只需一行代码，就可以将两幅图像的匹配结果提高
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