计算矩的目的 从一幅图像计算出来的矩集,不仅可以描述图像形状的全局特征,而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息,如大小,位置.方向和形状等.这种描述能力广泛应用于各种图像处理.计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中.同时矩函数在图像分析中也有着广泛的应用,如模式识别.目标分类.目标识别与方位估计.图像的编码与重构等. 矩的计算:moments 函数 moments 函数可以很方便的计算出多边形区域的最高三阶空间矩,中心矩和归一化中心矩. Moments moments(Input

OpenCV 中的绘图函数 画线 首先要为画的线创造出环境,就要生成一个空的黑底图像 img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) 这是黑色的底,我们的画布,我把窗口名叫做img np.zeros()有两个参数,一个是创建的图片矩阵大小,另一个是数据类型 512,512是像素(第一个512像素高,第二个是512像素宽),3指BGR三种颜色 uint8是用0-255表示所有颜色. cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) 这个函数

atitit  opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册  knn  svm  1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配   3D Tracking PCA) Markov Models    \3 1.4. 图像处理  1 梯度.边缘和角点  2 采样.插值和几何变换  3 形态学操作 4 滤波器与色彩空间变换 5 金字塔及其应用  6 连接部件   7 图像与轮廓矩 8 特殊图像变换 9

opencv的项目以来配置和环境变量的配置都很简单,对于我这个没有c++基础的来说,复杂的是opencv的api和一些大部分来自国外没有翻译的资料,以及一些常见的编码问题. 资料 opencv 中文api 博客园tornadomeet的opencv学习笔记 opencv安装目录详解 opencv安装完成后并配置好vc++项目后,先不要急着去按照书本上的例子打代码,这里 我们介绍一下opencv的安装目录,目录中有很详尽的功能解决方案,可以让我们在快速学习或项目时可以很方便找到相应功能的大体实现思

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异,检测出轮廓边界的像素,但它没有将轮廓作为一个整体.所以要将轮廓提起出来,就必须将这些边缘像素组装成轮廓. OpenCV中有一个很强大的函数,它可以从二值图像中找到轮廓:findContours函数. 有时我们还需要把找到的轮廓画出来,那就要用到函数drawContours了. findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般配套使用. #include "opencv2/imgproc.hpp" #incl

第一部分 快速上手OpenCV 第1 章 邂逅OpenCV 图像处理.计算机视觉与OpenCV OpenCV 概述 起源及发展 应用概述 .2OpenCV 基本架构分析 .3OpenCV3 带来了什么 项目架构的改变 将OpenCV2 代码升级到OpenCV3 报错时的一些策略 .4OpenCV 的下载.安装与配置 预准备:下载和安装集成开发环境 第一步:下载和安装OpenCV SDK 第二步:配置环境变量 第三步:工程包含(include)目录的配置 第四步:工程库(lib)目录的配置 第五步

图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main( )函

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

机器学习是由 模型 + 策略 + 算法 构成的,构建一种机器学习方法 (例如,支持向量机),就是具体去确定这三个要素. 1  支持向量机 支持向量机,简称 SVM (Support Vector Machine),是一种二分分类模型. 1) 模型 (model) 定义在特征空间上的,一种间隔 (margin) 最大的,线性分类器 (linear classifier) 2) 策略 (strategy) 使间隔最大化,可转化为求解凸二次规划的问题. 3) 算法 (algorithm) 求解凸二次规

上一篇 <OpenCV 之 图像平滑> 中,提到的图像平滑,从信号处理的角度来看,实际上是一种“低通滤波器”. 本篇中,数字图像的边缘,因为通常都是像素值变化剧烈的区域 (“高频”),故可将边缘检测视为一种 “高通滤波器”. 现实图像中,对应于像素值变化剧烈的情况如下: 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2) 表面方向的不连续 (例如,正方体的不同的两个面) 3) 物体材料不同 (光的反射系数也不同) 4) 场景中光照不同 (例如,有树荫的路面)   OpenCV 中,边缘检测常

1  图像平滑 图像平滑,可用来对图像进行去噪 (noise reduction) 或 模糊化处理 (blurring),实际上图像平滑仍然属于图像空间滤波的一种 (低通滤波) 既然是滤波,则图像中任一点 (x, y),经过平滑滤波后的输出 g(x, y) 如下: $\quad g(x, y) = \sum \limits_{s=-a}^a \: \sum \limits_{t=-b}^b {w(s, t)\:f(x+s, y+t)} $ 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1),则矩阵 M

1  基于阈值 1.1  基本原理 灰度阈值化,是最简单也是速度最快的一种图像分割方法,广泛应用在硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理). 假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j) < T 时} \\ \end{cases} $ 也即,遍历图像中的所有像素,当像素值 f (i, j)

访问图像中的像素 访问图像像素有三种可行的方法方法一:指针访问指针访问访问的速度最快,Mat类可以通过ptr函数得到图像任意一行的首地址,同时,Mat类的一些属性也可以用到公有属性 rows和cols 表示行和列通道数可以通过channels()函数获得:void visitPix1(){ Mat srcImg = imread("jpg/1.jpeg"); Mat dstImg; srcImg.copyTo(dstImg); int rowNum = dstImg.rows; int

长话短说 版本区间[OpenCV3.0.0, OpenCV3.4.1]内的OpenCV,(至少在windows下,使用官方提供的预编译版本),imread读取jpg图片后的像素值,和版本区间[OpenCV2.4.9, OpenCV2.4.13.6]结果不一样,虽然imshow看到的结果差不多. 从编码解码角度考虑并没有谁对谁错,但是要注意到,imread结果的不同对于CNN框架前向计算结果的影响.(妈的,因为这个difference,周末被迫加班,对OpenCV多了一份不信任) 关键是,这个不同

使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作.例如,如果您想要实现一个新特性-一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化--那么您可能需要知道一些事情. 这

今天主要看了OpenCV中的事件以及回调函数,这么说可能不准确,主要是下面这两个函数(OpenCV中还有很多这些函数,可以在 http://docs.opencv.org/trunk/modules/highgui/doc/user_interface.html 找到,就不一一列举了),然后自己做了一个简单的绘图程序 函数如下: cv2.setMouseCallback(windowName, onMouse[, param]) cv2.createTrackbar(trackbarName,

<OpenCV图像处理编程实例>例程复现 随书代码下载:http://www.broadview.com.cn/28573 总结+遇到的issue解决: 第一章 初识OpenCV 1.VS2015安装OpenCV2.4.11 四步骤: 1)步骤一:下载Windows安装包OpenCV2.4.11并解压,本人为:D:\ProgramFiles\opencv2 2)步骤二:配置OpenCV2.4.11的环境变量,本人为:D:\ProgramFiles\opencv2\opencv\build\x8

HighGUI组件 图像的载入:imread()函数 Mat imread(const string& filename, int flag = 1)其中flag=1代表读入RGB彩色图像,-1表示读取原始图像,0表示读取灰度图(TODO表格) 图像的显示:imshow()函数(改变窗口大小) imshow时改变窗口大小, ScreenShot from CSDN string winname = "Wind"; namedWindow(winname, 0);//这个0是何意

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