目录理解形态学操作-膨胀, 腐蚀目标问题图像预处理提取水平线提取垂直线提取字母总结相关完整代码通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像对一些对象敏感,对另外一些对象不敏感,这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出;常见的结构元素:矩形, 圆,直线,磁盘,钻石;理解形态学操作-膨胀, 腐蚀膨胀操作:利用结构元素,在图像上以滑动窗口的形式进行计算,提取出结构元素内最大值;腐蚀操作:利用结构元素,在图像上以互动窗口的...
cv::Mat histogramEqualization(cv::Mat img){int rows=img.rows;int cols=img.cols;cv::Mat grayScale=cv::Mat::zeros(cv::Size(256,1),CV_32SC1);cv::Mat grayScaleSum=cv::Mat::zeros(cv::Size(256,1),CV_32SC1);cv::Mat _output=cv::Mat::zeros(cv::Size(256,1),CV_8UC1);cv::Mat output=cv::Mat::zeros(img.size(),CV_8UC1);float cofficient=256.0/(rows*cols);for(int i=0;i<rows;++i){ // 计算不同灰度值的个数。for(int ...
#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream>using namespace cv; using namespace std;bool enlargedImage(Mat &src, float k1, float k2);//k1,k2表示放大的倍数void main() {Mat srcImage = imread("flower.png");float k1 = 1.2, k2 = 2.5;enlargedImage(srcImage, k1, k2); }bool enlargedImage(Mat &src, float k1, float k2) {int height, width, theight, twidth;int ia, ja;//新的坐标height = src.rows;//图像的...
之前一直觉得人脸检测是非常麻烦的，即使是用opencv，麻烦到我都不敢去碰。这两天仔细看了下，如果只是调用opencv自带的分类器和函数的话，简直是简单。这不，正好最近也在学习Python，索性就用C++和Python两种语言都实现一下。当然，我现在这个是最简单的版本。步骤：调用opencv训练好的分类器和自带的检测函数检测人脸人眼等的步骤简单直接：1.加载分类器，当然分类器事先要放在工程目录中去。分类器本来的位置是在*\opencv\sour...
https://hihozhou.com/blog/2017/05/11/linux-compile-opencv-c++-file.htmlcmake . make -j8 原文：https://www.cnblogs.com/clemente/p/11070723.html
publicnativevoid FindFeatures(long matAddrGr, long matAddrRgba); ...mRgba = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4);mGray = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC1);mRgba = inputFrame.rgba();mGray = inputFrame.gray();FindFeatures(mGray.getNativeObjAddr(), mRgba.getNativeObjAddr()); ... extern"C" { JNIEXPORT void JNICALL Java_org_opencv_samples_tutorial2_Tutorial2Activity_FindFeatures(JNIEnv*, jobject...
1.关键函数1. 读入图片 imread（图片或位置，显示格式）默觉得：IMREAD_COLOR显示格式： IMREAD_UNCHANGED =-1 // 8bit, color or not IMREAD_GRAYSCALE = 0 // 8bit, gray IMREAD_COLOR = 1 // color IMREAD_ANYDEPTH = 2 // any depth, IMREAD_ANYCOLOR = 4 // any color 2.显示图片 imshow（图片的名字，Mat型的图片）非常多的样例里面都加上了namedWindow，可是我发现不加上也没...
老师周末布置的作业，现在记录一下，方便以后学习。也为了帮助其他在学习遇到困难的小伙伴们。 接下来我们 以最简单的 神经网络手写体识别为例。 一、简单的流程图:为X占位符添加name为输出层h添加name生成Pb文件预测推理图片尺寸为 20*20类别为 10分类模型TensorflowC++ Opencv实现推理 二、name添加 ----大致模型结构（只截取了一部分） self.X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 400],name='inputx')#这里做了添加 self.Y = ...
用C++和python开发opencv程序有什么区别？大家做个比较吧！——————————以下由刘铲铲提问——————————用C++和python开发opencv，1.哪个更容易上手？2.代码运行的效率差距大吗？3.两个语言对应的openCV的库有不同吗？4.对于非程序员的研究人员，想要开发一个视觉产品，选用哪个比较好？回复内容： 我的毕业设计就是用OpenCV 2写的，前期使用C++写了个Demo，最后的成品是用Python 2写的。两者主要的区别在于接口和效...
阈值类型 阈值产生的算法,阈值类型THRESH_BINARY表示大于thresh的取maxval,否则取0; THRESH_BINARY_INV表示大于thresh的取0,否则取maxvalue; THRESH_TRUNC表示大于thresh取threshold,否则不改变灰度值; THRESH_TOZERO表示大于thresh的不改变灰度值,否则取0; THRESH_TOZERO_INV表示大于thresh取0,窦泽不改变灰度值; THRESH_OTSU表示使用otsu自动计算阈值; THRESH_TRIANGLE表示使用Triangle自动计算阈值;代码示例如下: #include <ios...
目录图像上采样图像降采样高斯不同(Difference of Gaussian, DOG) 图像金字塔是由一系列图像组成的,最底层图像的尺寸最大,最上层图像的尺寸最小; 有两种类型的金字塔:高斯金字塔: 用于下采样; 拉普拉斯金字塔: 用于重建一张图片,利用上层的降采样图像进行恢复;图像金字塔中包含两种操作,分别是上采样操作和降采样操作; 具体来看OpenCV中有关pyrUp和pyrDown的使用; 图像上采样 用于放大图像; OpenCV中的pyrUp的使用: // 图像上采样 ...
目录理解形态学操作-膨胀, 腐蚀目标问题图像预处理提取水平线提取垂直线提取字母总结相关完整代码通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像对一些对象敏感,对另外一些对象不敏感,这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出;常见的结构元素:矩形, 圆,直线,磁盘,钻石; 理解形态学操作-膨胀, 腐蚀 膨胀操作:利用结构元素,在图像上以滑动窗口的形式进行计算,提取出结构元素内最大值;腐蚀操作:利用结构元素,在图像上以互动窗口...
目录卷积计算均值滤波高斯滤波 图像模糊,也可以称为图像滤波,主要是为了去除图像中明显的噪声点; 这一节主要介绍两种滤波方式: 均值滤波和高斯滤波; 重点介绍一下两者的原理,并使用OpenCV提供的API进行测试; 卷积计算 其实,不管是均值滤波,还是高斯滤波,其核心计算是卷积操作; 计算方式如下图所示,通过一个卷积核在图像上以滑动窗口的形式进行计算:相应位置元素相乘后,累加,再取平均;每一次卷积计算的表达式如下: \[g(i, j) = \dfr...
目录线性混合相乘/相加 这一部分简单介绍一下,两张图像之间的混合操作:线性混合 相乘 相加线性混合 计算表达式如下: \[g(x) = \alpha f_0(x) + (1- \alpha)f_1(x) \]代码如下: Mat src = imread("/home/chen/dataset/lena.jpg"); // 读取第一张图像 Mat src2 = imread("/home/chen/dataset/peppers.tiff"); // 读取第二张图像// 图像混合 if ((src.size() == src2.size()) && (src.type() == src2.type())){Mat dst = Mat(src.si...
区域生长法的C++实现（opencv） 区域生长法是一种图像分割的常用算法，能够将目标区域精确得分割出来。我的程序是将图像最中央的白色圆形区域提取出来，因此第一个种子点选择在了图像中央。 待处理图片： 提取结果如下：代码如下： void AreaGrow(Mat &mat, Mat &growArea) //mat为输入图像，growArea为区域生长后的输出图像 {//定义第一个种子点位置为图片最中心处 int firstSeed_x = mat.cols / 2;int firstSeed_y = mat.r...