opencv高斯一阶导数滤波核

opencv —— Sobel 一阶导数算子、Scharr 滤波器一阶导数用于边缘检测

sobel 算子的基本概念 sobel 算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导,用于计算图像灰度函数的近似梯度. 其基础来自于一个事实,即在边缘部分,像素值出现“跳跃”或者较大的变化.如果在此边缘部分求取一阶导数,会看到极值的出现.正如下图所示: sobel 算子的计算过程 (1)分别在 x 和 y 两个方向求导 x 方向求导:将源图像与 Gx 进行卷积.对竖线敏感(导数大),横线不敏感(导数小). y 方向求导:将源图像与 Gy 进行卷积.对竖线不敏感(导数小),

[学习opencv]高斯、中值、均值、双边滤波

http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/04/20/3031862.html [学习opencv]高斯.中值.均值.双边滤波四种经典滤波算法,在opencv文档中都能找到的,熟悉一下调用规范. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(

目标跟踪之粒子滤波---Opencv实现粒子滤波算法

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.) Opencv实现粒子滤波算法摘要本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的

OpenCV 之自定义滤波

图像处理中,"空间域" 指的是图像平面,因此,空间滤波可定义为:在图像平面内对像素灰度值进行的滤波 1 空间滤波 1.1 滤波过程如图,Filter 是一个 3x3 滤波核,当它从图像的左上角开始,逐个像素沿水平方向扫描,最后到右下角时,便会产生滤波后的图像假设输入图像 $f(x, y)$,滤波后的图像为 $g(x, y)$,则其中 $g(2,2)$ 和 $g(4,4)$ 的计算过程如下: 上图中,以像素 (4,4) 为中心的 3x3 邻域,和

【OpenCV】邻域滤波：方框、高斯、中值、双边滤波

原文:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7785365 邻域滤波(卷积) 邻域算子值利用给定像素周围像素的值决定此像素的最终输出.如图左边图像与中间图像卷积禅城右边图像.目标图像中绿色的像素由原图像中蓝色标记的像素计算得到. 通用线性邻域滤波是一种常用的邻域算子,输入像素加权得到输出像素: 其中权重核为“滤波系数”.上面的式子可以简记为: [方框滤波] 最简单的线性滤波是移动平均或方框滤波,用窗口中的像素值平均后输出,核

OpenCv高斯，中值，均值，双边滤波

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { Mat src = imread("misaka.jpg"); Mat dst; //参数是按顺序写的 //高斯滤波 //src:输入图像 //dst:输出图像 //Siz

CUDA加opencv复现导向滤波算法

CUDA是GPU通用计算的一种,其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA,在这我们先简单了解下其中的一些概念,为了好理解,我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下,这二者都可用于GPU通用计算. 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [numthreads(SIZE_X, SIZE_Y, 1)], 索引SV_GroupThreadID. 组内索引:

opencv之图像滤波

均值滤波均值滤波函数cv2.blur() import cv2 img = cv2.imread('01.jpg') blur = cv2.blur(img,(5,5)) cv2.imshow("blur",blur) cv2.waitKey() 中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,对脉冲噪声和椒盐噪声滤除作用明显.中值滤波函数 cv2.medianBlur() import cv2 img = cv2.im

opencv中的滤波

以前的时候,为了过滤图像中的一些噪点,学过一些简单的滤波,比如中值滤波,均值滤波,也是自己实现的. 在opencv中有现成的函数可以调用,实现滤波的操作. 函数的原型如下: CVAPI(void) cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN), ), ), ), )); 前两个参数是输出图像的指针,目标图像的指针: 第三个参数是传入一个值,表示现在滤波的方式: 最后四个值一般用来表示模

opencv 掩膜操作滤波卷积核定义增强对比度掩膜运算

/* 矩阵的掩膜操作 0 掩膜mask 在这里进行增强对比度: [ [ 0,-1, 0 ], [-1, 5, -1], [ 0,-1, 0 ] ] 使用mask滑动图片每一个位置,进行卷积运算这里这个mask会增强图片的对比度 1 获取图像指针 const uchar* current = Mat对象.ptr<uchar>(row) 获取了当前图像的第row行像素的数组 p(row, col) = current[col] 获取了第row行第col列的点 2 像素范围处理确保值在0到2

opencv的频域滤波

下面是频域滤波示例程序: 在本程序中,共有五个自定义函数,分别是: 1. myMagnitude(),在该函数中封装了Opencv中的magnitude函数,实现对于复数图像的幅值计算. 2. dftshift(),该函数实现对图像四个象限的对角互换,相当于MatLab中 fftshift(),将频谱的原点(0,0)移到图像中心.示例1中采用了该函数实现了频谱图中心化. 3. srcCentralized()用于傅里叶变换前的预处理,以便得到傅里叶频谱的原点(0,0)位于图像的中心. 该函数与d

opencv.js双边滤波磨皮处理

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0&q

opencv高斯背景建模

#include <iostream> #include <string> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char** argv) { std::string videoFile = "../test.avi"; cv::VideoCapture capture; capture.open(videoFile); if (!capture.isOpened()) { std::cou

opencv：自定义滤波

卷积核的定义均值卷积核 // 自定义滤波 - 均值卷积 int k = 15; Mat mkernel = Mat::ones(k, k, CV_32F) / (float)(k * k); Mat dst; // 第三个参数,图像深度,-1表示和输入图像一样 filter2D(src, dst, -1, mkernel, Point(-1, -1), 0, BORDER_DEFAULT); imshow("custom mean filter", dst); 非均值卷积核 // 非

OpenCV高斯模型

int main(int argc, char** argv) { //std::string videoFile = "E:\\C_VC_code\\Text_Photo\\dingdang.avi"; //cv::VideoCapture capture; //capture.open(videoFile); //VideoCapture capture("E:\\C_VC_code\\Text_Photo\\大屏互动+行人检测_标清.flv"); VideoC

OpenCV实现的高斯滤波探究_1（《学习OpenCV》练习题第五章第三题ab部分）

首先看下OpenCV 官方文档对于cvSmooth各个参数的解释: Smooths the image in one of several ways. C: void cvSmooth(const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0, double param3=0, double param4=0) 其对于每个参数的解释如下: param1 – The first para

OpenCV计算机视觉学习（4）——图像平滑处理（均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波）

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

学习 opencv---(7) 线性邻域滤波专场：方框滤波，均值滤波，高斯滤波

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

OPENCV基本滤波算法

图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便. 图像的滤波效果要满足两个条件:1.不能损坏图像的轮廓和边缘这些重要的特征信息.2.图像的视觉效果更好 opencv支持图像滤波,提供了五个基本算法,分别是方框滤波,均值滤波,高斯滤波,中值滤波以及双边滤波,前三种为线性滤波算法,后两种为非线性滤波算法,接下来分别对这五种滤波方式进行讲解和演示一.方框滤波首先,线性滤波算法必须知道的概念叫做邻域算子,是指利用一张图片中给点的像素点的周

第三节，使用OpenCV 3处理图像(模糊滤波、边缘检测)

一不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

巴特西