本文介绍了基于积分图像的计算机图像处理技术,包括其基本概念、操作步骤和应用场景。通过积分图像,可以方便地进行图像的局部特征提取和图像处理,包括图像滤波、边缘检测、图像分割和特征提取等。同时,本文还介绍了一些常用的积分图像处理算法,包括卷积、高斯滤波、Canny边缘检测和霍夫变换等。这些算法在计算机视觉和图像处理领域都有广泛的应用,对于图像处理的效果和性能有着重要的影响。
如果你用Linux得设备,可能会用到这里来看有没有设备被安全挂载。因为没有一个图形化的页面来方便的查看。
位图算法,使用bit存储数据并排序,优点是快速、占用资源少,缺点是只能对整数使用。 Java和C++中都有已经实现的的BitSet类,可以直接使用。 举个例子,0到10000中随机出1000个数,然后用位图算法排序:
该算法主要思路是利用图片的已知区域对待修复区域进行填充。而填充的顺序是根据计算优先级确定的,填充的基本单位是自定义大小的像素块。
翻译:陈之炎 校对:吴振东 本文约2400字,建议阅读5分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV对图像的操作。 图像的输入/输出 从文件中加载图像: 如果读入的是一个JPG文件,默认状态下会创建一个3通道图像。如果你需要将其制成灰度图像,则使用以下代码: 注 文件格式由其内容(前几个字节)确定。将图像保存为一个文件: 注 文件的格式由其扩展名确定。 用CV :: imdecode和CV :: imencode从内存中读取和写入图像。 基本的图像操作 访问像素亮度值 为了获取像素亮度值,首先必须知道图像的
这个案例是2018年初我给别人做的一个小项目,当时还没有现在这么多可以即拿即用的目标检测网络(比如SSD/Yolo等),所以当时是用传统的图像处理方法实现的。后来我的TensorFlow视频教程中也拿它来做目标检测案例讲解过:
使用OpenCV进行人脸检测我写过两篇文章《C++ OpenCV之级联分类器--人脸检测》和《Android NDK OpenCV级联方式实时进行人脸检测》,不过这两篇里面用到的检测方式都是HAAR级联检测器,现在OpenCV4里面官方支持的人脸检测方法也已经是基于深度学习的方法进行检测了,所以我们这篇主要就是看OpenCV下用DNN进行人脸检测。
ROS2之OpenCV基础代码对比foxy~galactic~humble_zhangrelay的博客-CSDN博客
在Opencv的结构Iplimage中,widthStep并不一定等于width*nChannel*(数据类型所占字节),这是因为Opencv中对内存有管理的机制,这一机制会对内存进行对齐,也就是当每一行所占的字节数不等于4的倍数时会自动补齐。
开始更新降龙算法系列了。因为停更近半年了,所以先啰嗦几句话交代一下这个系列的前因后果:
目录 堆栈 Stack: 1. Set(用到了下面的HashSet类) 1.1 特点:无序、对象不能重复 问题:元素是被覆盖还是被过滤了? 1.2 遍历 1.3 常用实现类 LinkedHashSet: ---- 堆栈 Stack: 表示一个先进后出的数据结构(用弹夹做一个例子,最先进的子弹最后被打出去) 压:push 弹:pop package com.zking.Collection02.util; /** * 目标:使用LinkedList实现堆栈
早期的OpenCV使用IplImage和CvMat数据结构来表示图像。OpenCV 2.0引入了C++类Mat来管理图像数据(矩阵)。
序言 这篇博客主要是想记录一下关于 opencv 这个库的一些学习心得,并穿插一些图像处理的基本知识。 分析基于 opencv 4.5.1,其他版本可能会存在一些接口的变动,还请注意。 准备 首先是 opencv 的安装。对于 python 版的 opencv,可以直接使用 pip install 进行安装。对于 C++ 版则可以自己下载源码进行编译与安装。这里介绍在 ubuntu 下如何编译源码:
图像梯度即求导数,导数能反映出图像变化最大的地方,图像变化最大的地方也就是图像的边缘。
对于部分初学者,偶尔会想在代码中查看图片的位深度,一般我们会用Mat.type()来获得类型,但是默认输出的是整型数字,不便于理解,可能还需要自己对照宏定义去查看,这里有一段代码可以实现将整型转为宏定义位深度
由于 at 方法接受的是 uchar 这样的数据类型,而非 CV_8U。 若是要使用 at 方法访问数据元素,在已知通道数和每个通道数据类型的情况下,指定给 at 方法的数据类型如下表所示:
在计算机视觉和图像处理领域,有时候我们会遇到一些问题,其中一个常见的问题是 src.checkVector(2, CV_32F) == 4 && dst.checkVector(2, CV_32F) == 4。本文将介绍这个问题的背景、原因以及解决方案。让我们开始吧!
本文记录 Python 中二维高斯核的生成方法。 生成思路 使用 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]) 函数 该函数用于生成一维高斯核 生成一维高斯核后乘以自己的转置得到二维高斯核 核心函数 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]) ,函数生成一维高斯核 官方函数文档 参数说明 参数 描述 限制 ksize 核尺寸(文档中要求奇数,使用时可以是偶数) 正整数 sig
书接前文,我们讲了在MD Component中的MaterialShapeDrawable,今天则继续讲解在此基础上,MDC封装的一个Image组件——ShapeableImageView。它的作用就是让开发者方便的对Imageview加载的图像进行Shape的处理。
图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法。 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap()。两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像。 1. FishEye模型的畸变校正。
本篇内容基于java环境下,介绍OpenCV 4.6.0v 中创建 Mat 对象时传递的 CvType 参数。
代码:出处忘了 // // Example 13-1. Using K-means // // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working. BOOK: It would be nice if you
OpenCV中Mat作为图像容器对象,支持各种数据类型像素值的存储与读取,但是初学者经常因此被被搞得很头大,无法正确的读取不同类别的数据。本文就来详细解释一波各个数据类别,以及不同类别之间的数据转换,搞定Mat中的数据类型问题。
去雾原理原理是根据何凯明博士的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章,介绍见https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3281703.html。及Python代码见:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/95012769。
Harrise算子是在Moravec算子的基础上改进得到的,Moravec角点检测算子见链接:http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/54649235
怎么访问图像元素 (坐标起点相对于图像原点 image origin 从 0 开始,或者是左上角 (img->origin=IPL_ORIGIN_TL) 或者是左下角 (img->origin=IPL_ORIGIN_BL)
Hello大家好,这篇文章给大家详细介绍一下pytorch中最重要的组件torchvision,它包含了常见的数据集、模型架构与预训练模型权重文件、常见图像变换、计算机视觉任务训练。可以是说是pytorch中非常有用的模型迁移学习神器。本文将会介绍如何使用torchvison的预训练模型ResNet50实现图像分类。
形式:CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>
pHash中文叫感知哈希算法,通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率,相比aHash有更好鲁棒性。
一、拉普拉斯融合基本步骤 1. 两幅图像L,R,以及二值掩模mask,给定金字塔层数level。 2. 分别根据L,R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔(层数为level),并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像(尺寸最小的图像,第level+1层): 拉普拉斯残差金字塔构建方法如下,以L图为例: (1) 对L进行高斯下采样得到downL,OpenCV中pyrDown()函数可以实现此功能。然后再对downL进行高斯上采样得到upL,OpenCV中pyrUp()函数可以实现此功能。
逻辑综合其实可以很简单,下面以github上一个riscv core cv32e40p的代码(https://github.com/openhwgroup/cv32e40p)为例介绍一下怎么从零开始做综合。
图像处理不仅可以在空间域进行还可以在频率域进行,把空间域的图像开窗卷积形式,变换得到频率域的矩阵点乘形式得到比较好的效果。转换到频率域最常见的是通过傅里叶变换得到图像的频率域表示,处理之后再反变换回去。支持各种卷积处理的效果,比如模糊,梯度提取等,OpenCV中支持傅里叶变换与逆变换的函数分别为
YOLO(You Only Look Once)是由Joseph Redmon和Ali开发的一种对象检测和图像分割模型。
我自己写了一个摄像机标定程序,核心算法参照learning opencv,但是那个程序要从命令行预先输入参数,且标定图片要预先准备好,我觉得不太好,我就自己写了一个,跟大家分享下。 若有纰漏,希望大家指正!
Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器,广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核
作者:Akula Hemanth Kumar deephub翻译组:孟翔杰 目录 1.缩放 2.平移 3.旋转 4.仿射变换 5.透视变换 缩放 图像缩放是指调整图像的大小 magnification
图像中两个像素之间的距离有多种定义方式,图像处理中常用的距离有欧式距离、街区距离和棋盘距离,本节中将重点介绍这三种距离的定义方式,以及如何利用两个像素间的距离来描述一幅图像。欧式距离,两个像素点之间的直线距离。与直角坐标系中两点之间的直线距离求取方式相同,分别计算两个像素在X方向和Y方向上的距离,之后利用勾股定理得到两个像素之间的距离,数学表示形式如式(6.1)所示。
OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点。 以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例,主要分析其中的这两种角点检测源代码。角点检测数学原理请参考我之前转载的一篇博客 http://www.cnblogs.com/riddick/p/7645904.html,分析的很详细,不再赘述。本文主要分析其源代码: 1. Harris角点检
$$ \operatorname{sum}_{\text {square }}(x, y)=\sum_{y^{\prime}倾斜求和
参数len.n.snr需要调节到合适数值,才能实现理想效果,因此博主加个三个调节阀。
从上述代码的大致分析中可以知道,OpenCV的GaussianBlur本质上依然是filter2D,只是针对一些特殊情况进行了GPU和CPU版本的优化,如果输入的维度等信息不满足这些特殊情况,则选择使用filter2D进行计算.关于优化不是本文的重点,filter2D会在后续的博文中进行详细分析,所以这里只对获取GaussianKernel的部分进行介绍.
在日常生活中,我们经常会存取一些朋友们的丑照,在这个项目中,我们以萌萌哒的熊猫头作为背景,然后试着在背景图上加入朋友们的照片。效果如下图所示。
方框滤波是均值滤波的一般形式,在均值滤波中,将滤波器中所有的像素值求和后的平均值作为滤波后结果,方框滤波也是求滤波器内所有像素值的之和,但是方框滤波可以选择不进行归一化,就是将所有像素值的和作为滤波结果,而不是所有像素值的平均值。
用来度量每一个像素中每一个通道的精度,但它本身与图像的通道数无关。 depth数值越大,精度越高。 Mat.depth()得到的是一个0~6的数字,分别代表不同的位数,对应关系如下:
YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成;
在本节中,我将向您介绍OpenCV C++API的一些基本概念。这些概念将帮助您更轻松地理解和编写
前面发过一篇文章,讲的是如何在频域空间实现图像的离焦模糊恢复,感觉大家很感兴趣,就再来一篇,同样来自OpenCV的官方教程翻译,讲述如何通过OpenCV实现移动对象反模糊,实现特定对象的恢复,先看效果:
在日常生活中,我们经常会存取一些朋友们的丑照,在这个项目中,我们以萌萌哒的熊猫头作为背景,然后试着在背景图上加入朋友们的照片。效果如下图所示。需要完整版代码文末获取!
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