研究这个前前后后也有快两三个月了,因为之前也一直在弄模板匹配方面的东西,所以偶尔还是有不少朋友咨询或者问你有没有研究过linemod这个算法啊,那个效率啥的还不错啊,有段时间一直不以为然,觉得我现在用的那个匹配因该很不错的,没必要深究了.后来呢,还是忍不住手痒,把论文打出来看了看,又找了点资料研究了下,结果没想到一弄又是两个月过去了,中间也折腾了很久,浪费了不少时间.总算还是有点收获,稍微整理下做个交流. 至于linemod的具体数学原理,我也不需要详谈,毕竟论文和opencv的代码就摆在那里,

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scal

摘要 图像几何变换又称为图像空间变换, 它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置.几何变换不改变图像的像素值, 只是在图像平面上进行像素的重新安排. 几何变换大致分为仿射变换.投影变换.极坐标变换,完成几何变换需要两个独立的算法过程: 1.一个用来实现空间坐标变换的算法,用它描述每个像素如何从初始位置移动到终止位置 2.一个插值算法完成输出图像的每个像素的灰度值 放射变换 首先,先来分析一下放射变换的原理: 什么是放射变换? 仿射变换是从一个二维坐标系变换到另一个二维坐标系,属于线

只是实现一下,暂不考虑效率 import cv2 as cv import numpy as np import math # 从源码层面实现边缘检测 img = cv.imread('../images/face.jpg', flags=1) # flags=1读取为彩色,flags=0读取为灰度 h, w = img.shape[:2] gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) dst = np.zeros((h, w, 1), np.uint8)

自2011年接触OpenCV已经有几年了,一直停留在写一些小程序,利用手冊完毕一些任务,一直没有深入研究当中代码,现在毕业,但各种原因未能进入图像处理行业,故现重学OpenCV,包含分析代码,学习算法,blog不定时更写,欢迎交流. 搭建好开发环境:VS2010+CV1.0 最新CV是3.0 alpha,但1.0结构简单,基础功能还是有的,并且本人比較熟悉C语言,故选择1.0. 官网下载1.0的安装文件,系统自己主动安装到C:\Program Files (x86),进入OpenCV文件夹,会发

Python配置opencv 原理 Python调用opencv的原理是:opencv编译出共享库文件,python把这个共享库文件作为一个模块加载并使用. 通俗点就是,编译opencv的时候开启python接口选项,编译好了会产生cv2.so(linux下)或者cv2.pyd(windows下)这个共享库文件,python代码中import这个cv2就可以用了.为了能正确import它,往往需要把cv2.so放在python找包能找到的路径下,或者修改PYTHONPATH环境变量让它包含cv2

OpenCV实现人脸检测(转载)  原文链接:https://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2012/08/01/2619043.html 本文介绍最基本的用OpenCV实现人脸检测的方法. 一.人脸检测算法原理 Viola-Jones人脸检测方法 参考文献:Paul Viola, Michael J. Jones. Robust Real-Time Face Detection[J]. International Journal of Computer Visi

sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

网上也有很多的资料,讲述怎么提取肤色的,大致有5种方法.这几种方法转载http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8865275 第一种:RGB color space 第二种:RG color space 第三种:Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 第四种:YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127 第五种:HSV中 7<H<29 我来讲述一下提取肤色的原理. 这几种方法都不外乎一种操作,首先将图像的各

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记

引导图是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献<Guided Image Filtering>.这里只说一下自适应权重原理.C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波.验证结果. 自适应权重原理 引导图滤波作为一种线性滤波器,可以简单定义为如下形式: 其中I是引导图像(guided Image),P是输入的待滤波图像,Q是滤波后的输出图像,W是根据引导图I确定的权重值.权重值W可以用下式表示(原文献有详细推导):        μk是窗口内像素点

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

原文地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8067881 尺度空间理论   自然界中的物体随着观测尺度不同有不同的表现形态.例如我们形容建筑物用“米”,观测分子.原子等用“纳米”.更形象的例子比如Google地图,滑动鼠标轮可以改变观测地图的尺度,看到的地图绘制也不同:还有电影中的拉伸镜头等等…… 尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大,能够模拟人在距离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程.尺度越大图像越模糊.   为什么要讨论

近期用cmake编译程序时,报错找不到opencv2.由于我电脑里安装了多个版本的opencv,管理不善,借此机会梳理一下思路. 1. Cmake -- find_package(Opencv REQUIRED),寻找指定的库 如果代码中用到了opencv2/3,则需在CMakeLists.txt中添加这个指令,使程序在编译过程中能够找到对应的库.该指令默认优先找到opencv3.如果要用opencv2,有两个方法可以实现: a. 墙裂推荐此法 设置库的路径同时显式指定版本(假定指定版本的ope

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下: void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale) { //从图像orgImage中提取一块(rectInImage)子图像imgRect IplImage *result=imgRect; CvRect size; size.x=rectInI

SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints>)得以完善. SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性

随机森林算法是机器学习.计算机视觉等领域内应用较为广泛的一个算法.它不仅可以用来做分类(包括二分类和多分类),也可用来做回归预测,也可以作为一种数据降维的手段. 在随机森林中,将生成很多的决策树,并不像在决策树那样只生成唯一的树.随机森林在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,每个树都是一个独立的判断分支,互相之间彼此独立.随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度,并且对多元公线性不敏感,判断结果缺失数据和非平衡的数据比较稳健,可以很好地预测多达几千个解释变量

直方图均衡化是什么有什么用 先说什么是直方图均衡化,通俗的说,以灰度图为例,原图的某一个像素为x,经过某个函数变为y.形成新的图.新的图的灰度值的分布是均匀的,这个过程就叫直方图均衡化. 图像直方图均衡化作用:用来增强对比度. 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候.通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布.这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能. 这种方法对于背景和前景都太亮或者太