简介 LAB颜色空间在计算机视觉中经常被使用,知道L,A,B三个通道的取值范围有一定的意义. OpenCV获取LAB取值范围 下面是一段实验代码,用于获取LAB的取值范围. 基本思路是,排列组合所有RGB可能,然后转变成LAB,在所得LAB中求取最大最小值. #include <iostream> #include <vector> using namespace std; #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv

#include "stdafx.h"//对一张图片进行二值化处理 IplImage *pSrclmg =NULL;//载入的图片IplImage *pDeclmg =NULL;//生成的图像 void onTrackerSlid(int thresth){ /*int i,j,k; //设置一个阈值,如果大于这个阈值就赋为255,小于这个阈值就赋为0 int height =pDeclmg->height; int width =pDeclmg->width; int s

https://blog.csdn.net/weixin_38570251/article/details/82079080 threshold:固定阈值二值化, ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval,type) src: 输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图 dst: 输出图 thresh: 阈值 maxval: 当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值 type:二值化操作的类型,包含以下5种类型: cv2

(一)简单阈值 简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了.函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值,第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值,第四个是一个方法选择参数,常用的有: • cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) • cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转) • cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值) • cv2.THRESH_TOZERO • cv2

调试程序错误如下: 此时test.jpg文件放在了sln解决方案文件夹内,并没有放在proj项目文件夹内,放到项目文件夹下后,调试如下图 这时候img就读取到图像了,最终显示图像如下,显示的很大,再研究下如何设置显示大小

看网上方法很多,但版本都不够新,我看了网上一些知识,总结了下,来个最新版Xcode6.1的. 最近主要想做iOS端的车牌识别,所以开始了解OpenCV.有兴趣的可以跟我交流下哈. 一.Opencv的使用: 步骤: 1.从官网下载iOS版本的Opencv2.framework. 2.拖进工程,选择copy items if needed 3.进入building settings,设置Framework SearchPath: 设置成$(PROJECT_DIR)/Newtest,这个Newtest

Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

在用opencv处理图片显示在qt label上的时候遇到不是问题 1. qt上要用qimage形式才干显示 IplImage转成 Qimage 彩色图像转换 IplImage  *fram; QImage image((const uchar*)fram->imageData, fram->width, fram->height, QImage::Format_RGB888); 在用opencv二值化以后你再转换发现出现label里面显示多个画面并且还有彩色的怎么回事 这时候得换參数

下载安装软件 下载 Opencv for Windows 最新版本,本文是 Opencv 2.4.8.双击后会出现解压提示,实际上就是“安装”了,路径填写为 D:/Program Files,然后确定. Note: D:/Program Files 可以为任意自己希望opencv安装的路径,解压完成后,会在你所填目录下新增一个 opencv文件夹,里面就是opencv的所有内容了.例如按照我的路径,解压完成后Opencv就在 D:/Program Files/opencv 里面了. 下载 VS

环境: vs2013 opencv2.4.13 准备工作: 1.安装opencv. opencv各版本间存在API差异,opencv提供相应版本的vc文件,在其安装目录 ..opencv\build\x86 目录下,个人觉得引用与当前使用vs版本最接近的目录文件就可以.opencv安装目录下的引用lib及bin文件 提供x86和x64 2.配置环境变量. 首先在 我的电脑 右键 属性,在系统属性中 选择高级,打开设置环境变量的界面.其中 上半部分为用户变量,下半部分为系统变量. (1)在用户变量

Java基于opencv实现图像数字识别(一) 最近分到了一个任务,要做数字识别,我分配到的任务是把数字一个个的分开:当时一脸懵逼,直接百度java如何分割图片中的数字,然后就百度到了用BufferedImage这个类进行操作:尝试着做了一下,做到灰度化,和二值化就做不下去了:然后几乎就没有啥java的资料了,最多的好像都是c++,惹不起.惹不起...... 我也想尝试着用c++做一下,百度到了c++基于opencv来做图像识别的:但是要下vs啊,十几个g呢,我内存这么小,配置这么麻烦,而且vs

中值滤波(median filter)在数字图像处理中属于空域平滑滤波的内容(spatial filtering).对消除椒盐噪声具有很好的效果. 数学原理 为了讲述的便捷,我们以灰度图为例.RGB三通道的彩色图可以通过每一个通道各自的中值滤波联合得到. 数字图像是以矩阵的方式存储的,具体存储方式可以参见OpenCV手册.中值滤波是通过所谓的mask operation操作进行的.以3x3的mask为例.设图像的矩阵形式如下: 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 1,0 1,1 1,

开始接触图像处理有一段时间了,经过前期的调研,和相关入门知识的学习,开始接触一些图像处理应用的工具.Opencv是一个图像处理的开源库,由于其开放的协议架构,国内外很多科研机构和团队都在基于opencv做开发. 首先开发opencv要对opencv进行配置,本篇博客就是写出我的配置过程,和遇到的一些问题,供大家参考应用. 开始吧! 第一步  下载和安装Opencv 首先要上opencv网站上下载opencv的包,就是一个.exe文件.网址: http://opencv.org/ 这个文件大概35

配置OpenCV+VS2013环境 准备工作 win7系统 下载opencv的windows编译版 安装vs2013 express 设定环境变量 按windows窗键输入path,选择第二个结果编辑系统环境变量 新建系统变量OPENCV,值为你opencv解压后的build子目录路径,build表示为vc编译器编译好的. 注意! 这里OEPCV的值最好直接从explorer的地址栏copy过来,反斜杠的形式.先前使用unix风格的斜杠"/",结果vs2013中一直配置不好. 然后,编

http://my.phirobot.com/blog/2014-02-opencv_configuration_in_vs.html 2012年4月给同学写了篇傻瓜式的 VS2010+Opencv-2.4.0的配置攻略 结果没有想到,点击量一路飙升,固定在了Google “Opencv 配置” 关键词搜索的榜首.现在看看,已经过时了,版本升级后看不到ttb了,还有很多不足的地方需要修正.新电脑需要重新配置环境,结合新版本,再来写篇最完美的傻瓜教程,看能不能超过以前的那篇 :) 环境:Windo

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯

开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式, 我们对图像添加噪声, 然后计算 PSNR 与 SSIM 参数, 然后通过降噪, 再从新计算参数值, 比较我们算法的效果 对比我们的算法效果, 看正文吧 目录 目录 开始之前 目录 正文 生成噪声图像 传统图像降噪

开始之前 在上一篇我们实现了读取噪声图像, 然后 进行三种形式的均值滤波得到结果, 由于我们自己写的均值滤波未作边缘处理, 所以效果有一定的下降, 但是总体来说, 我们得到的结果能够说明我们的算法执行之后得到的图像噪声更低, 图像更清晰. 但是也会造成图像的模糊, 导致部分细节丢失. 在这一章中,我们介绍一下中值滤波及其实现 摘要 首先介绍了中值滤波的原理, 给出其实现思路,并根据思路实现了 C++ 的代码, 然后 同样测试 opencv 自带的中值滤波, 同样的测试图像, 得到对比结果, 分析

安装顺序: Opencv 显卡驱动 CUDA10.2 cuDnn YOLOv3 1.Opencv3.2.0安装 搭建依赖环境 sudo apt-get install build-essential 安装依赖包 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 安装可选包 sudo apt-get install python-dev pyth

早上用百度搜了一下“颜色识别”,多少有了一点大致的概念,还是老办法,动手做,多实验,往前走,还请各位老师多多指点. OpenCV(百度百科)是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但

转载自:  http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常 见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给 出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像