图像的几何变换改变了像素的空间位置，建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系，通过这种映射关系能够实现下面两种计算： 原图像任意像素计算该像素在变换后图像的坐标位置 变换后图像的任意像素在原图像的坐标位置...在水平镜像变换时，遍历了整个图像，然后根据映射关系对每个像素都做了处理。实际上，水平镜像变换就是将图像坐标的列换到右边，右边的列换到左边，是可以以列为单位做变换的。...然后再进行枚举新图像每个像素的坐标，通过向后映射计算出该像素映射在原始图像的坐标位置，再进行获取该像素的值。 根据上面公式可知，缩放后图像的宽和高用原图像宽和高和缩放因子相乘即可。...而且，由于浮点坐标有4个坐标近似求得，如果这个四个坐标的像素值差别较大，插值后，会使得图像在颜色分界较为明显的地方变得比较模糊。...综合以上，也就是说原图像的像素坐标要经过三次的坐标变换: 将坐标原点由图像的左上角变换到旋转中心 以旋转中心为原点，图像旋转角度a 旋转结束后，将坐标原点变换到旋转后图像的左上角 可以得到下面的旋转公式
，以边界点p为中心，设置块的大小，形成像素块（图b），然后在已知区域中根据匹配准则找到相似的块，如图c以q'及q"为中心的两个块，最后选取最佳匹配的块进行填充（图d）。...根据这两个量我们可以计算两个值： 分别是confidence term和data term，两者相乘即为我们该点像素的填充优先级。...;//用来存储匹配度的矩阵 cv::Mat pMask; cv::Mat pInvMask; cv::Mat templateMask; cv::Mat mergeArrays[3];..._mask.at(j, i))//如果当前像素不属于_mask，即不属于待修复区域，则退出 continue; const int x = i + dx8...运行效果 可以看到这个效果比论文效果差的不是一点半点，但因为我已经忍不住想发文了，代码就没优化，所以这烂图就先发出来吧。
图像直方图简单来说就是统计图像中每个灰度值的个数，之后将图像灰度值作为横轴，以灰度值个数或者灰度值所占比率作为纵轴绘制的统计图。...通过直方图可以看出图像中哪些灰度值数目较多，哪些较少，可以通过一定的方法将灰度值较为集中的区域映射到较为稀疏的区域，从而使得图像在像素灰度值上分布更加符合期望状态。...mask：可选的操作掩码，如果是空矩阵则表示图像中所有位置的像素都计入直方图中，如果矩阵不为空，则必须与输入图像尺寸相同且数据类型为CV_8U。...该函数用于统计图像中每个灰度值像素的个数，例如统计一张CV_8UC1的图像，需要统计灰度值从0到255中每一个灰度值在图像中的像素个数，如果某个灰度值在图像中没有，那么该灰度值的统计结果就是0。...由于图像中部分灰度值像素数目较多，因此我们将每个灰度值数目缩小了20倍后再进行绘制，绘制的直方图在图4-1中所示。
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...anchor：内核的基准点(锚点)，其默认值为(-1,-1)代表内核基准点位于kernel的中心位置。基准点即卷积核中与进行处理的像素点重合的点，其位置必须在卷积核的内部。...除了对滤波器内每个像素值直接求和外，OpenCV 4还提供了sqrBoxFilter()函数实现对滤波器内每个像数值的平方求和，之后根据输入参数选择是否进行归一化操作，该函数的函数原型在代码清单5-11...CV_8U数据类型的图像像素值从0到255，计算平方后数据会变得更大，即使归一化操作也不能保证像素值不会超过最大值，但是CV_32F数据类型的图像像素值是从0到1之间的小数，在0到1之间的数计算平方会变得更小...因此该函数在处理图像滤波的任务时主要针对的是CV_32数据类型的图像，而且根据计算关系可知，在归一化后图像在变模糊的同时亮度也会变暗。
如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果： ---- 数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘...，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。...这张图可以清晰的表征出整个卷积过程中一次相乘后相加的结果：该图片选用3*3的卷积核，卷积核内共有九个数值，所以图片右上角公式中一共有九行，而每一行都是图像像素值与卷积核上数值相乘，最终结果-8代替了原图像中对应位置处的...第四个参数: 卷积核，是一个矩阵 第五个参数：内核的基准点(anchor)，其默认值为(-1,-1)说明位于kernel的中心位置。基准点即kernel中与进行处理的像素点重合的点。...("dstImage",WINDOW_AUTOSIZE); imshow("卷积图",dstImage); waitKey(0); return 0; } 所以代码的实现就非常简单了
要知道图像能够被人所识别，是因为图像中每个像素并不完全是离散而独立的，每个像素都跟周围的像素相关。因此，对每一个像素，选定其周围一定范围内的像素值进行运算，得到新的图像的像素值也一定是相关的。...最后，将窗口内覆盖的像素值和卷积核值相乘并相加，就得到新的像素值填充到新的图像中。对每个像素值都这样做，就是卷积/滤波运算后新的图像了。 2....具体实例 以X方向上的一维卷积/滤波为例，选取一个卷积核(-1,0,1)，对于图像像素X，其卷积运算的结果Y=-1 × Xa + 0 × X + 1 × Xb，即总是X的后一个像素与前一个像素之差。...其具体实现代码： #include #include using namespace cv; using namespace std;...Mat c; compare(Ix, Ixx, c, CMP_EQ); //显示图像 imshow("原始", img); imshow("梯度图(CV)",
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 图像超像素 传统方式的图像超像素常见的方式就是基于立方插值跟金字塔重建。...OpenCV中对这两种方式均有实现，低像素图像在纹理细节方面很难恢复，从低像素图像到高像素图像是典型的一对多映射，如果找到一种好的映射关系可以尽可能多的恢复或者保留图像纹理细节是图像超像素重建的难点之一...注意力生成网络，主要实现图像中高频信息的修复 通过两个网络的的输出相乘，还可以得到高分辨率图像的残差。...输出层是一个blob对象，格式为[1x3x1080x1920] 程序演示 首先需要加载网络模型，获取可执行网络，然后设置输入与输出的数据格式与数据精度，这部分的代码如下： // 加载检测模型 CNNNetReader...const int w = output->getTensorDesc().getDims()[3]; // 获得输出的超像素图像 Mat result = Mat
数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...这张图可以清晰的表征出整个卷积过程中一次相乘后相加的结果：该图片选用3*3的卷积核，卷积核内共有九个数值，所以图片右上角公式中一共有九行，而每一行都是图像像素值与卷积核上数值相乘，最终结果-8代替了原图像中对应位置处的...代码实现 可以利用OpenCV提供的filter2D函数完成对图像进行卷积操作，其函数接口为： CV_EXPORTS_W void filter2D( InputArray src, OutputArray...第四个参数: 卷积核，是一个矩阵 第五个参数：内核的基准点(anchor)，其默认值为(-1,-1)说明位于kernel的中心位置。基准点即kernel中与进行处理的像素点重合的点。...("dstImage",WINDOW_AUTOSIZE); imshow("卷积图",dstImage); waitKey(0); return 0; } 所以代码的实现就非常简单了
而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； lbp理论： 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为... 含义： 以（1，1）点为例，GLCM（1，1）值为1说明左侧原图只有一对灰度为1的像素水平相邻。GLCM（1，2）值为2，是因为原图有两对灰度为1和2的像素水平相邻。...，表明图像的复杂程度，当复杂程度高时，熵值较大，反之则较小。...特点： 1、Gabor小波对于图像的边缘敏感 2、对光照不敏感 3、对图像旋转有一定适应性 灰度共生矩阵opencv代码： // 0°灰度共生矩阵 void getGLCM0(Mat& src, Mat...; } } //图像每一个像素的的值除以像素总和 Mat mean; mean.create(height, width, CV_64FC1);
在代码清单3-14中给出了这两个函数的代码实现过程以及运算结果，运算结果在图3-9、图3-10和图3-11中给出。...图3-11 与掩模图像进行比较运算结果 1 02 两张图像的逻辑运算 OpenCV 4针对两个图像像素之间的与、或、异或以及非运算提供了bitwise_and()、bitwise_or()、bitwise_xor...像素的非运算只能针对一个数值进行，因此在图3-12中对像素求非运算时对图像1的像素值进行非运算。...在图3-12中最后一行数据中，像素值5对应的二进制为101，像素值6对应的二进制是110，因此与运算得100（4），或运算得111（7），异或运算得011（3），对像素值5进行非运算得11111010（...using namespace cv; 7. 8. int main() 9. { 10. Mat img = imread("lena.png"); 11.
一个针对车牌颜色分类的小测试，根据hsv颜色空间，遍历像素点后计算在每个颜色下的像素个数，区分蓝，黄，黑，白车牌底色。...; char adr[128]={0}; int main() { Mat hsv; Mat imgH ; Mat imgS ; Mat imgV ; for (int i=57;i<=114...carplate= imread(adr); cvtColor(carplate,hsv,CV_BGR2HSV); vector channels; split(hsv, channels...{ //蓝色+1 bluenum++; } else if ((hvalue>11&&hvalue43&&svalue<255)...在白色区域里 { //白色+1 whitenum++; } else { //其他颜色 othernum++; } } } 四个颜色值找最大值
高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响，以滤波器中心位置为高斯分布的均值，根据高斯分布公式和每个像素离中心位置的距离计算出滤波器内每个位置的数值，从而形成一个形如图5-15所示的高斯滤波器。...borderType：像素外推法选择标志，取值范围在表3-5中给出，默认参数为BORDER_DEFAULT，表示不包含边界值倒序填充。...函数第四个和第五个参数为X方向和Y方向的标准偏差，当Y方向参数为0时表示Y方向的标准偏差与X方向相同，当两个参数都为0时，则根据输入的滤波器尺寸计算两个方向的标准偏差数值。...代码清单5-14 getGaussianKernel()函数原型 Mat cv::getGaussianKernel(int ksize,...为了了解高斯滤波对不同噪声的去除效果，在代码清单5-15中利用高斯滤波分别处理不含有噪声的图像、含有椒盐噪声的图像和含有高斯噪声的图像，处理结果在图5-16、图5-17、图5-18中给出。
但总归当时大三技术水平还非常青涩，而今公众号停更了半年，本人也已在机器视觉行业工作四个月，技术得到了一些微末的长进，因此终于可以更新降龙算法系列，完成大三时种下的种子与梦想了。...我们以一个示例Mat对象来说明，首先创建一个对象并打印其信息： cv::Mat sampleImage(cv::Size(3, 6), CV_8UC3, cv::Scalar(1, 2, 3)); cout...但Mat不仅只能用来存储图像，因此其类型也不仅仅只有CV_8UC1和CV_8UC3两种。例如当我们使用Mat进行矩阵计算时，就需要double级别的精度，此时CV_64F类型就可以派上用场了。...depth：图像位深度 在opencv Mat类型有一个depth()方法返回一个深度值，该值标识的并不是图像的位深度，而只是像素类型的深度。...THE END 参考文档 4.5.5 cv::Mat Class Reference 《机器视觉算法与应用（第二版）
在实际进行计算时，FT方法使用窗口5*5的高斯平滑来实现对最高频的舍去。...RGB颜色空间转换为CIELAB颜色空间 计算整幅图片的l、a、b的平均值 按照算法中的公式，计算每个像素l、a、b值同图像三个l、a、b均值的欧氏距离，得到显著图 归一化。...图像中每个像素的显著值除以最大的那个显著值。...得到最终的显著图 程序编写： void FT::calculateSaliencyMap(Mat *src, Mat * dst, bool corlor,int ksize) { if (corlor...LAB值与LAB均值的差，即为显著性 s[c] = (float)(sqr(colorM[0] - lab[0]) + sqr(colorM[1] - lab[1]) + sqr(colorM
这三个变量分别表示是像素的亮度（Y）以及红色分量与亮度的信号差值（U）和蓝色与亮度的差值（V）。这种颜色模型主要用于视频和图像的传输，该模型的产生与电视机的发展历程密切相关。...注意 如果转换过程中添加了alpha通道（RGB模型中第四个通道，表示透明度），则其值将设置为相应通道范围的最大值：CV_8U为255，CV_16U为65535，CV_32F为1 表3-1 cvtColor...using namespace cv; 7. 8. int main() 9. { 10. Mat img = imread("lena.png"); 11....图3-4 RGB彩色图像向不同颜色模型转换结果 程序中我们利用了OpenCV 4中Mat类自带的数据类型转换函数convertTo()，在平时使用图像数据时也会经常遇到不同数据类型转换的问题，因此接下来将详细介绍该转换函数的使用方式...代码清单3-3 convertTo()函数原型 void cv::Mat::convertTo(OutputArry m, int rtype,
前面介绍的滤波函数使用的滤波器都是固定形式的滤波器，有时我们需要根据实际需求调整滤波模板，例如在滤波计算过程中滤波器中心位置的像素值不参与计算，滤波器中参与计算的像素值不是一个矩形区域等。...基准点即卷积核中与进行处理的像素点重合的点，其位置必须在卷积核的内部。 delta：偏值，在计算结果中加上偏值。 borderType：像素外推法选择标志，取值范围在表3-5中给出。...该函数将可分离的线性滤波器分离成X方向和Y方向进行处理，与filter2D()函数不同之处在于，filter2D()函数需要通过滤波器的尺寸区分滤波操作是作用在X方向还是Y方向，例如滤波器尺寸为K×1时是...最后利用自定义的滤波器，对图像依次进行X方向滤波和Y方向滤波，查看滤波结果是否与使用联合滤波器的滤波结果一致。程序的计算结果依次在图5-19、图5-20给出。...cv; using namespace std; int main() { system("color F0"); //更改输出界面颜色 float points[25] = { 1,2,3,4,5
两遍扫描法会遍历两次图像，第一次遍历图像时会给每一个非0像素赋予一个数字标签，当某个像素的上方和左侧邻域内的像素已经有数字标签时，取两者中的最小值作为当前像素的标签，否则赋予当前像素一个新的数字标签。...//以不同颜色标记出不同的连通域 36. Mat result = Mat::zeros(rice.size(), img.type()); 37....最后输出每个连通域的面积，输入结果在图6-11给出。 代码清单6-9 myConnectedComponentsWithStats.cpp连通域信息统计 1....//以不同颜色标记出不同的连通域 39. Mat result = Mat::zeros(rice.size(), img.type()); 40....return 0; 68. } image.png 图6-10 myConnectedComponentsWithStats.cpp程序中图像连通域的统计 image.png 结果图6-11
怎样获取与原图像有效像素区域相同的视差图？ 在OpenCV2.0及以前的版本中，所获取的视差图总是在左侧和右侧有明显的黑色区域，这些区域没有有效的视差数据。...因此，OpenCV2.1 做了明显的改进，不再要求左右视图和视差图的大小（size）一致，允许对视差图进行左右边界延拓，这样，虽然计算视差时还是按上面的代码思路来处理左右边界，但是视差图的边界得到延拓后...（2）StereoSGBMState SGBM算法的状态参数大部分与BM算法的一致，下面只解释不同的部分： SADWindowSize：SAD窗口大小，容许范围是[1,11]，一般应该在 3x3 至 11x11...P1、P2的值越大，视差越平滑。P1是相邻像素点视差增/减 1 时的惩罚系数；P2是相邻像素点视差变化值大于1时的惩罚系数。P2必须大于P1。...255/(m_nMaxDisp*16.)); } F_Gray2Color(&disp8cv, vdispRGB); 灰度图转伪彩色图的代码，主要功能是使灰度图中 亮度越高的像素点，在伪彩色图中对应的点越趋向于
⑥移动Right-Image的小窗口并重复④—⑤的操作（注意此处会设置一个搜索范围，超过此范围则跳出） ⑦找到这个范围内SAD值最小的小窗口，此时便找到了与Left-Image锚点的最佳匹配的像素块。...(Mat &L, Mat &R){ int Height = L.rows; int Width = L.cols; Mat Kernel_L(Size(winSize, winSize), CV...因SSD匹配算法与SAD匹配算法的过程及代码实现相类似，考虑到篇幅长度的原因，故SSD算法的基本过程及代码实现在本文中不在赘述，读者可去自行实现。...D--disparity map(视差图) p、q—图像中的某个像素 Np—像素点Pd 相邻像素点（一般认为是8连通） C（P,Dp）--当前像素点的disparity为Dp时，该像素点的cost P1...、P2—惩罚系数，分别适用于当像素P相邻像素中的disparity值与P的disparity差值为1和大于1时 I[]—当[]内的参数为真时返回1，否则返回0 SGBM算法的基本流程如下： ①预处理：使用
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