1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

直方图概述 简单来说,直方图就是对数据进行统计的一种方法,这些数据可以是梯度.方向.色彩或任何其他特征.它的表现形式是一种二维统计表,横纵坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量. 计算直方图:calcHist 函数 calcHist 函数用于计算一个或多个阵列的直方图. void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims

基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理:             参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对

第二次作业需要打印出来灰度直方图,当然不能使用ocv的自带calcHist函数来得到Mat对象了……结果上网搜索怎么用自己的数据创建直方图,搜到的都是直接用函数的_(:з」∠)_ 结果这个地方拖了好久呵呵呵呵呵呵呵.最后还是努力耐下性子来对照网上绘制灰度直方图的代码来看到底内藏什么玄机,结果发现其实真的,没什么,大不了(笑)(哭). 基本思路: 建立一个Mat对象作为直方图的画布,将256个灰度级的数值的直方用rectangle或者line一个一个画出来. ……简直简单到我无法想象_(:з」∠)

opencv版本: 3.0.0 处理验证码: 纯数字验证码 (颜色不同,有噪音,和带有较多的划痕) 测试时间 :  一天+一晚 效果: 比较挫,可能是由于测试的图片是在太小了的缘故. 原理:  验证码识别作为身份证号机器识别的一个衍生,夹杂了很多干扰的噪音,所以加大了二值化的难度.以及轮廓追踪的不好协调. 操作过程大过程有以下几个: (1) 待测试的图片灰度化并二值化 (2)预先装载特征库(这里分为多样,形式不一) (3)物体轮廓检测 (4)扫描待测图片,并进行特征码比对,匹配优先 处理图片展示

一:课程介绍 1.1:学习目标 学会用imread载入图像,和imshow输出图像. 用nameWindow创建窗口,用createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法. 熟悉OpenCV函数matchTemplate并学会通过该函数实现模板匹配. 学会怎样将一副图片中自己感兴趣的区域标记出来 1.2:什么是模板匹配? 在一副图像中寻找和另一幅图像最相似(匹配)部分的技术. 1.3:案例展示 输入有两幅图像一副是 template.jpg 另一幅是 original.jpg .匹配完成的

OpenCV has function matchTemplate to easily do the template matching. But its accuracy can only reach pixel level, to achieve subpixel accuracy, need to do some calculations. Here i use a method to make template matching reach subpixel. First use mat

Computer Vision Project 2 – Harris Corner Detector 姓名: 王兴路 学号: 3140102282 指导老师: 宋明黎 2016-12-16 19:30:22 星期五 Content: Computer Vision Project 2 – Harris Corner DetectorReadMeRun DemoDevelop PlatformFileListFunctionalityImplementationPipelineSecond Mom

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板 这部分的<opencv_tutorial>上都是直接上代码,没有原理部分的解释的. 十一.轮廓 1.图像中找轮廓 /// 转成灰度并模糊化降噪 cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); Mat canny_output;//找到轮廓的图 vector<vector<Point> > conto

1. 关于OpenCV进阶之路 前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章,主要内容是面向OpenCV初学者,介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法,相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释,当时自己也是边学边写,权当为一种笔记的形式,所以难免有浅尝辄止的感觉,现在回头看来,很多地方描述上都存在不足,以后有时间,我会重新考虑每一篇文章,让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些. OpenCV进阶之路相比于成长系列,不会有太多的基础函数的介绍,相对来说会更偏向于工程实践

特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

代码示例一: #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(){ Mat src = imread(); imshow("原始图", src); //进行Harris角点检测找出角点 Mat cornerStrength; cornerHarris(src, cornerStrength, , , 0.01); //对灰度图进行阈值操作,得到二值图并显示 Mat harrisCorner; thresho

特征检测 特征描述 特征匹配 特征跟踪 “不读白不读,读了还想读” 的一本基础书 低层次特征提取 阈值方法 1. 边缘检测 一阶检测算子 二阶检测算子 相位一致性(频域) 2. 角点检测(局部特征提取) 3. 光流(optical flow) 一阶边缘检测算子 基础算子:Roberts交叉算子 Prewitt算子 Sobel算子 Canny算子 (most popular recently) 既然号称“最优算子”,那就作为典型,深入一下. Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘

"每个像素的输出值只取决于其输入值" 重难点:Histogram equalization 参考:笑得很甜 http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7600666 直方图操作 偏差.增益参数 线性混合算子 非线性算子 覆盖算子 直方图均衡化 直方图的观看规则就是“左黑右白”,左边代表暗部,右边代表亮部,而中间则代表中间调. 纵向上的高度代表像素密集程度,越高,代表的就是分布在这个亮度上的像素很多. 如何看懂照片的直方图? 对比度

灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace c

涉及两篇论文:Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 和Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning 可参考这位博主笔记:http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4266990.html 第一篇我说下自己的理解:训练时的输出都认为是高斯形状,因为这种形状符合PSR. 训练得到模板后开始跟踪,由输出继续按照新的规则

1. 不同类型的角点 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败.早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法,后期有CSS等方法. 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点,避免了第一类方法存

首先获得最新的Opencv 2.4.10源码:opencv源码下载 一.Opencv环境变量配置 1.将源码安装到制定目录: 2.为Opencv 添加环境变量:计算机-->属性 点击高级系统设置 3.出来系统属性对话框后,点击环境变量. 4.弹出如下对话框:单击新建 新建opencv,填入: D:\opencv\build\x86\vc11\bin; D:\opencv\build\x64\vc11\bin; panth中加入 %opencv%; 二.然后再看VS2012 的配置. 1.新建工程