OpenCV(C++/Python)中的图像对齐(ECC)图1 左图：Prokudin Gorskii收藏的图片。右：通道对齐的同一图像 ??左边的这张照片是名为普罗库丁-戈尔斯基(Prokudin-Gorskii)的历史照片集的一部分。这张照片是一位俄罗斯摄影师在20世纪初用早期的彩色相机拍摄的。由于相机的机械特性，图像的颜色通道未对齐。右侧的图像是同一个图像使用OpenCV 3中提供的功能使通道对齐之后的版本。 OpenCV中的运动模型 ??在一个典型的图像对齐问题中，我们有...
1、C++仿射变换中主要涉及到2个函数：getAffineTransform() 和warpAffine() 2、粗略的理解：getAffineTransform()是用来求得仿射变换矩阵的；而warpAffine()是用来对原图像进行仿射变换的，从而得到目标图像。 3、详解getAffineTransform函数。 函数作用：用于生成仿射变换矩阵 （1）一个任意的仿射变换都可以表示为：乘以一个矩阵（线性变换），加上一个向量（平移） （2）仿射变换可以用来表示的操作有：旋转（线性变换），平移（...
OpenCV C++光流法进行运动目标检测 什么是光流程序说明代码运行效果 什么是光流 光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。 光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。 通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。 换言之：光流用来指定时变图像中运动模式...
因为对opencv还不够熟练，所以在调试的时候浪费了很多时间，网上找的代码也时各种版本参杂，试了好久老是报错， 在这里自己记录一下。我在ubuntu1804下进行，opencv版本是3.4.10及对应的contrib。测试主要有三个文件，png图片一张，cpp文件一个以及一个CMakeLists.txt。 CMakeLists.txt如下： 1 cmake_minimum_required(VERSION 2.8)2 3 set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")4 # 添加c++ 11标准支持5 set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++1...
OpenCV C++ 实时视频canny边缘检测 程序说明代码运行效果 程序说明 // 程序描述：调用摄像头，将采集到的实时视频canny边缘检测，并高斯模糊显示 // 操作系统： Windows 10 64bit // 开发语言： C++ // IDE 版 本：Visual Studio 2019 // OpenCV版本：4.20 代码 #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;int main() {VideoCapture cap(0);while (1){Mat frame; //存储每一帧图像cap >> frame; //读取当前视频Mat edge, g...
第十节 运动分析和对象跟踪 OpenCV的imgproc模块提供了运动分析和对象跟踪的基础函数，可以根据这些函数对视频进行前景-背景分离，从而达到运动分析和对象跟踪的目的。 1、cv::accumulate将多幅图像累加。 void cv::accumulate(InputArray src,InputOutputArray dst,InputArraymask = noArray()) 该函数将src或其某些元素添加到dst中：dst ( x , y ) ← dst ( x , y ) + src ( x , y )
第十一节 特征检测 OpenCV的imgproc模块提供了图像特征检测函数，包括Canny边缘检测、直线检测、角点检测等。 1、cv::Canny使用Canny算法对输入图像进行边缘检测。 void cv::Canny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,double threshold2,int apertureSize = 3,bool L2gradient = false) 该函数使用Canny算法在输入图像中找到边缘，并在输出地图边缘中对其进行标记。 threshold1和threshold2之间的最小值用于边缘...
图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘，而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系。我们可以将图像轮廓发现简单理解为带有结构关系的边缘检测，这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系。图7-14为一个具有4个不连通边缘的二值化图像，由外到内依次为0号、1号、2号、3号条边缘。为了描述不同轮廓之间的结构关系，定义由外到内的轮廓级别越来越低，也就是高一层级的轮廓包围着较低层级的轮廓，被同一个轮廓包围的...
霍夫变换（Hough Transform）是图像处理中检测是否存在直线的重要算法，该算法是由Paul Hough在1962年首次提出，最开始只能检测图像中的直线，但是霍夫变换经过不断的扩展和完善已经可以检测多种规则形状，例如圆形、椭圆等。霍夫变换通过将图像中的像素在一个空间坐标系中变换到另一个坐标空间坐标系中，使得在原空间中具有形同特性的曲线或者直线映射到另一个空间中形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值的问题。 霍...
问题描述： 使用cv::imread() 成功读取到图片，但是使用 imshow()显示出来的是一片灰色。结果如下：当前原因是：代码中使用了 system(“pause”)；这句代码 将这句修改为 cv::cvWaitkey(0);之后，能正常显示图片。原因未知。待补充。其他解释： 其他博客，评论中也有一条解决方案
因为囊中羞涩，所以想把手机转换成摄像头和屏幕作为嵌入式的数据采集模块和终端显示界面； 首先PC端需要安装opencv，自行百度～～～ Android 手机需要安装APP链接：https://pan.baidu.com/s/1sGyTYv5AJkCDBjMpi8nL8A 密码：ymfp 然后首先在嵌入式端尝试链接局域网的手机监控摄像头的画面； 之后在进行c++代码编写；#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<iostre...
现在有一张16bit深度的图像，如果不使用PS或者其他工具的话，是很难直接获取到图像里储存的信息的。如下。 直接在Window里打开一张16位tif格式的图片如果能将16位转换成8位的话，就能正常显示了。 原理 一张16位的图像，意思是一张图像的每个像素点的像素值都由16位的二进制数表示，每个像素点的颜色有 2^16 = 65536 种可能。 也就是说，图像的颜色区间被划分成了2^16 = 65536份。 同理，8位图像，图像的颜色区间被划分成了2^8 = 2...
//横向拼图 Mat vsource1 = imread("1.bmp"); Mat vsource2 = imread("2.bmp"); Mat vResultSrc; vconcat(vsource1, vsource2 , vResultSrc); //纵向拼图 Mat hsource1 = imread("11.bmp"); Mat hsource2 = imread("22.bmp"); Mat hResultSrc; hconcat(hsource1 , hsource2 , hResultSrc);
中值滤波就是用滤波器范围内所有像素值的中值来替代滤波器中心位置像素值的滤波方法，是一种基于排序统计理论的能够有效抑制噪声的非线性信号处理方法。中值滤波计算方式如图5-21所示，将滤波器范围内所有的像素值按照由小到大的顺序排列，选取排序序列的中值作为滤波器中心处黄色像素的新像素值，之后将滤波器移动到下一个位置，重复进行排序取中值的操作，直到将图像所有的像素点都被滤波器中心对应一遍。中值滤波不依赖于滤波器...
C++ OpenCV基础视频教程---第03讲(图像读取_显示_保存) 视频讲解与课件源码链接：https://www.bilibili.com/video/BV1sa4y1s7FR?p=4