OpenCV 入门教程：自适应阈值处理 导语 自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一，它能够根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高图像的处理效果。...在 OpenCV 中，自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。...二、示例应用 现在，我们来看一些常见的示例应用，演示自适应阈值处理的操作： 2.1 图像二值化 使用自适应阈值处理可以将图像转换为二值图像，提取感兴趣的目标区域。...总结 通过本文的介绍，你已经了解了使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤。...祝你在使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的过程中取得成功！
C++代码： #include #include using namespace cv; using namespace std; int
本文长度为1669字，预计阅读5分钟 前言 Canny边缘检测速度很快，OpenCV中经常会用到Canny边缘检测，以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数，最近正好要研究点小东西时...，就想能不能做个自适应的阈值，在不影响整体效果的基础上不用手动调参，话不多说，直接开始。...根据中位数求高低阈值代码 //求自适应阈值的最小和最大值 void CvUtils::GetMatMinMaxThreshold(Mat& img, int& minval, int& maxval,...); //高斯滤波 GaussianBlur(gray, gray, Size(3, 3), 0.5, 0.5); //获取自适应阈值 int minthreshold...max:" << maxthreshold << endl; //Canny边缘提取 Canny(gray, gray, minthreshold, maxthreshold); 这样自适应高低阈值的
阈值化的类型： OpenCV中提供了阈值（threshold）函数： threshold 。 这个函数有5种阈值化类型，在接下来的章节中将会具体介绍。...反二进制阈值化 该阈值类型如下式所示： ? 解释：该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一个特定的灰度值作为阈值，不过最后的设定值相反。...解释：同样首先需要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。...---- 代码演示 新建一个项目opencv-0014,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.这次我们直接在第二个图片上加上一个TrackBar...直接显示出来,然后再进行操作,其中定义了一个thresthold_value的值为TrackBar的初始值,然后写了定义一了个TrackbarEvent(int,void*)的事件用于关联Trackbar
test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] # 自动阈值分割
前言 上篇《C++ OpenCV自适应阈值Canny边缘检测》中，使用的求中值的方式来获取自适应阈值，有小伙伴留言说一般用大津法OTSU来求自适应阈值，所以这篇就来说说大津法，及两个效果的对比。...从上图中可以看出，除了书的那张图两个求出的阈值是完全一样，效果也一样，用大津（OTSU）法的阈值效果会更完整一些，原来的中值过滤掉的东西会更多一些。最后一张手机比较明显。 大津法简介 ?...假设图像的背景较暗，并且图像的大小为M×N， 图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0， 像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1，则有： ω0=N0/ M×N (1) ω1=...> calcMax) { calcMax = calctmp; calcval = i; } } return calcval; } 调用方法 为了做一下两个自适应阈值的对比...//求自适应阈值的最小和最大值 void CvUtils::GetMatMinMaxThreshold(Mat& img, int& minval, int& maxval, int calctype,
对于彩色或者灰度图像，可以设置多个或者一个阈值， 使用它们就可以实现对图像像素数据的分类，这在图像处理上有一个专门的术语——图像分割。...对灰度图像来说，图像分割本质上就是图像阈值化的过程， OpenCV中提供了五种图像阈值化的方法，假设对于灰度图像，给定一个灰度值T作为阈值，则可以通过这五种阈值化方法实现对灰度图像的阈值化分割， 下面笔记这五种阈值化分割方法...在详细说明五种阈值化分割方法之前， 我们先假设灰度图像分布及其阈值T（灰度图像取值范围为0～255，0<T<255） 如图下所示： ?
它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。...已被广泛应用到运动人体跟踪，人脸跟踪等领域。...代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--videocamshift，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...因为用到了鼠标选中跟踪目标，所以我们也定义了鼠标相关的方法及参数 ? 鼠标事件 ? ? ? CamShift计算时的核心代码 ?...完整代码如下： #include #include cv::Mat frame, gray; //源图像和源灰度图像 cv::Mat framecopy
前言 我们在学习完稀疏光流跟踪完后，我们再学习一下稠密光流对象跟踪，稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），由于要计算图像上所有点的光流，故计算耗时，速度慢。...视频效果 https://v.qq.com/x/page/v1359hi8z71.html 看过稀疏光流的视频的人，再对比上面的视频可以看出来明显稠密光流跟踪的速度要慢不少，视频的播放都看出卡顿的感觉...主要包括OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW和OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN 代码实现 我们再新建一个项目名为opencv--video4，按照配置属性(VS2017配置...OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?
OpenCV 界面事件操作之鼠标与滑动条 第一个要掌握的函数是鼠标操作消息回调函数，cv2.setMouseCallback() ，滑动条涉及两个函数，分别是：cv2.createTrackbar() ...图像固定阈值与自适应阈值 图像阈值化是图像处理的重要基础部分，应用很广泛，可以根据灰度差异来分割图像不同部分，阈值化处理的图像一般为单通道图像(灰度图)，核心要掌握的两个函数： 固定阈值：cv2.threshold...()； 自适应阈值：cv2.adaptiveThreshold()。...OpenCV 应用部分之运动物体跟踪与人脸识别 了解何为运动物体检测，OpenCV 中常用的运动物体检测方法有背景减法、帧差法、光流法，跟踪算法常用的有 meanShift， camShift，粒子滤波...meanShift 跟踪算法 cv2.meanShift()； CamShift 跟踪算法 cv2.CamShift()。
前言 上一篇《C++ OpenCV视频操作之KLT稀疏光流对象跟踪（一）》中我们先试过了在每帧图像中先获取特征点，到了了Shi-Tomas特征提取，这章我们就看看KLT稀疏光流跟踪的方法。...为了跟踪完整的序列，你需要在帧与帧之间重复这个过程，不可避免地你也会丢失其中一些点，于是被跟踪的特征点数目会减少。为了解决这个问题，我们可以不时地检测新的特征值。...实现稀疏光流跟踪 首先我们先在最上方定义一个HLK跟踪的方法及跟踪成功的状态和误差参数 ? 然后我们在写这个方法，这里就用到了我们的calcOpticalFlowPyrLK函数API ? ?...然后在上面的跟踪那里加入这个方法 ?...绘制源图 最后在源图上画出特征点并把当前帧数据放到前一帧里，由于我们把前一帧数据已经转移到了fpts[0]里，所以这里也改为过来，然后我们又加入了画出直线的一个操作，用于观察移动的原点与现在的一个距离。
3.1 OpenCV Mat中操作像素的方法 3.1.1 Mat的类型与get、put方法 3.1.2 如何正确循环操作每个像素点...3.4 两张图像混合 3.5.1 - 直接的像素相加 3.5.2 - 基于权重的像素相加 3.5 Mat的其它各种像素操作(包括取反、逻辑操作、平方根等...4.6 阈值与自适应阈值 4.6.1 阈值(介绍5种阈值方法) 4.6.2 自适应阈值（介绍两种自适应阈值方法） 4.7 小结 第5章 基本特征检测...9.6 美颜实现（NDK层详细讲解与代码演示实现，） 9.7 小结（讲述了移动应用中常见的人脸磨皮美容算法实现步骤与细节，完整了整个美容算法、是对图像处理知识的这运用） 第10章 人眼实时跟踪与渲染...10.1界面显示与相机预览 10.2 人脸检测与跟踪 10.3寻找眼睛候选区域 10.4 眼睛检测（使用级联分类器检测眼睛） 10.5 寻找黑眼球
代码为转载，出处找不到了，不贴了 工具条进度条： // ConvertColor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...// #include "stdafx.h" #include #include #include #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib...// #include "stdafx.h" #include #include #include #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib
HGUI模块(窗口与图形绘制与显示) 03 图像处理基础知识 04 图像卷积操作相关 05 二值图像分析与处理 06 视频分析与对象跟踪 07 特征提取与对象检测 08 深度神经网络DNN模块...OpenCV中的基本阈值操作 042. OTSU二值寻找算法 043. TRIANGLE二值寻找算法 044. 自适应阈值算法 045. 图像二值化与去噪 046. 二值图像联通组件寻找 047....图像形态学—开操作 065. 图像形态学—闭操作 066. 图像形态学—开闭操作时候结构元素应用演示 067. 图像形态学—顶帽操作 068. 图像形态学—黑帽操作 069....视频分析—移动对象的KLT光流跟踪算法 085. 视频分析—KLT光流跟踪 02 086. 视频分析—稠密光流分析 087. 视频分析—基于帧差法实现移动对象分析 088....视频分析—基于连续自适应均值迁移的对象移动分析 090. 视频分析—对象移动轨迹绘制 091. 对象检测—HAAR级联检测器使用 092. 对象检测—HAAR特征介绍 093.
HGUI模块(窗口与图形绘制与显示) 03 图像处理基础知识 04 图像卷积操作相关 05 二值图像分析与处理 06 视频分析与对象跟踪 07 特征提取与对象检测 08 深度神经网络DNN模块...知识点与课程提纲 1.IO模块 2.图像读写 3.视频读写 4.Mat与Numpy操作 5.像素遍历与访问 6.图像算术与几何操作 7.图像查找表LUT 8.伪彩色与颜色表 9.图像通道合并与分离 10...(sobel,scharr,robot,prewitt) 23.拉普拉斯与USM 24.Canny边缘检测 25.图像金字塔(高斯与拉普拉斯) 26.金字塔重建 27.模板匹配 28.图像二值化(全局阈值与自适应...) 37.形态学操作(梯度、击中击不中、顶帽与黑帽) 38.二值图像分析案例(工业刀片缺陷检测) 39.图像去水印与修复 40.透视变换与几何变换 41.视频分析-基于颜色的对象跟踪 42.视频分析-移动对象前景与背景分析...49.视频分析-连续自适应的对象跟踪与轨迹绘制 50.特征提取-LBP与HAAR特征 51.特征提取-ORB Fast特征 52.特征提取-BRIEF特征 53.特征提取-特征描述子与匹配 54.特征提取
、HGUI模块(窗口与图形绘制与显示) 03、图像处理基础知识 04、图像卷积操作相关 05、二值图像分析与处理 06、视频分析与对象跟踪 07、特征提取与对象检测 08、深度神经网络DNN模块 同时在各个关键节点通过案例教学与代码分析...知识点与课程提纲 1.IO模块 2.图像读写 3.视频读写 4.Mat与Numpy操作 5.像素遍历与访问 6.图像算术与几何操作 7.图像查找表LUT 8.伪彩色与颜色表 9.图像通道合并与分离 10...(sobel,scharr,robot,prewitt) 23.拉普拉斯与USM 24.Canny边缘检测 25.图像金字塔(高斯与拉普拉斯) 26.金字塔重建 27.模板匹配 28.图像二值化(全局阈值与自适应...) 37.形态学操作(梯度、击中击不中、顶帽与黑帽) 38.二值图像分析案例(工业刀片缺陷检测) 39.图像去水印与修复 40.透视变换与几何变换 41.视频分析-基于颜色的对象跟踪 42.视频分析-移动对象前景与背景分析...49.视频分析-连续自适应的对象跟踪与轨迹绘制 50.特征提取-LBP与HAAR特征 51.特征提取-ORB Fast特征 52.特征提取-BRIEF特征 53.特征提取-特征描述子与匹配 54.特征提取
，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 2.二值化方法 全局阈值 对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化 局部阈值 像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值 3.OpenCV中图像二值化方法...在直方图上从最高峰处bmx到最暗对应直方图bmin(p=0)%构造一条直线，从bmin处开始计算每个对应的直方图b到直线的垂直距离，知道bmax为止，其中最大距离dmax对应的直方图位置即为图像二值化对应的阈值...参见【图像处理】——图像的二值化操作及阈值化操作[3] 结果如下： ? 自动与手动 手动指定阈值 测试结果 ?...遇到比较大的图像处理 将大图片拆分成小图片后再用自适应局部阈值比较好 结果如下： 参考资料 [1] python+opencv3.3视频教学 基础入门: https://www.bilibili.com...p=1 [2] 基于Otsu的全局阈值处理的实现: https://blog.csdn.net/m0_38061927/article/details/77362877 [3] 【图像处理】——图像的二值化操作及阈值化操作
HGUI模块(窗口与图形绘制与显示) 03 图像处理基础知识 04 图像卷积操作相关 04 二值图像分析与处理 06 视频分析与对象跟踪 07 特征提取与对象检测 08 深度神经网络DNN模块...知识点与课程提纲 1.IO模块 2.图像读写 3.视频读写 4.Mat与Numpy操作 5.像素遍历与访问 6.图像算术与几何操作 7.图像查找表LUT 8.伪彩色与颜色表 9.图像通道合并与分离 10...(sobel,scharr,robot,prewitt) 23.拉普拉斯与USM 24.Canny边缘检测 25.图像金字塔(高斯与拉普拉斯) 26.金字塔重建 27.模板匹配 28.图像二值化(全局阈值与自适应...) 37.形态学操作(梯度、击中击不中、顶帽与黑帽) 38.二值图像分析案例(工业刀片缺陷检测) 39.图像去水印与修复 40.透视变换与几何变换 41.视频分析-基于颜色的对象跟踪 42.视频分析-移动对象前景与背景分析...49.视频分析-连续自适应的对象跟踪与轨迹绘制 50.特征提取-LBP与HAAR特征 51.特征提取-ORB Fast特征 52.特征提取-BRIEF特征 53.特征提取-特征描述子与匹配 54.特征提取
OpenCV：为计算机视觉量身定制的开源多平台解决方案 OpenCV由Intel开发，现在由Willow Garage支持，根据BSD 3条款许可证发布，免费用于商业用途。...支持多种阈值变化，如自适应阈值、按位操作、边缘检测、图像滤波、图像轮廓等。 使图像分割（分水岭算法）能够将图像中的每个像素分类为特定类别的背景和前景。...Matlab也可以与OpenCV集成。这使得MATLAB用户能够探索、分析和调试包含OpenCV算法的设计。MATLAB的支持包包括MATLAB和OpenCV所需的数据类型转换。...它还允许检测、跟踪、特征提取和对象匹配。Matlab还可以使用深度学习和机器学习算法（如YOLO v2、Faster R-CNN和ACF）训练自定义对象检测器。...32位操作系统。
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