关于高斯核函数可以参见阮一峰老师的日志:高斯模糊的算法 如何使用高斯核进行高斯模糊可以参见我的另一篇日志:opencv构建自定义卷积 Mat Gaussian_kernal(int kernel_size, int sigma) { const double PI = 3.14159265358979323846; ; Mat kernel(kernel_size, kernel_size, CV_32FC1); * sigma*sigma; ; i < kernel_size; i++) {

高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,在图像处理的降噪.平滑中应用较多,特别是对抑制或消除服从正态分布的噪声非常有效. 高斯滤波的过程其实就是对整幅图像进行加权平均操作的过程.滤波后图像上每一个像素的灰度值大小,由其本身和邻域内的其他像素共同决定.具体实现是:用一个大小为(2*N+1)的模板(或称卷积核.掩模)依次扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度替代模板中心像素点的灰度值. 一维.二维高斯分布 一维高斯函数表述为: 对应图形: 二维高斯函数表述为: 对应图形

假设一个列数为W,行数为H的高斯卷计算子gaussKernel,其中W,H均为奇数,描点位置在((H-1)/2 ,(W-1)/2),构建高斯卷积核的步骤如下 1.计算高斯矩阵 \[gaussMatrix_(H*W) = [gauss(r,c,\sigma)] (0\leqslant r \leqslant H-1,0\leqslant c\leqslant W-1 ) \] 2.计算高斯矩阵的和 \[sum(gaussMatrix_(H*W)) \] 3.高斯矩阵除以其本身的和,也就是归一化 \

OpenCV混合高斯模型函数注释说明 一.cvaux.h #define CV_BGFG_MOG_MAX_NGAUSSIANS 500 //高斯背景检测算法的默认参数设置 #define CV_BGFG_MOG_BACKGROUND_THRESHOLD 0.7 //高斯分布权重之和阈值 #define CV_BGFG_MOG_STD_THRESHOLD 2.5 //λ=2.5(99%) #define CV_BGFG_MOG_WINDOW_SIZE 200 //学习率α=1/win_size #

GMM方法概述:基于高斯混合模型期望最大化. 高斯混合模型 (GMM) 高斯分布与概率密度分布 - PDF 初始化 初始化EM模型: Ptr<EM> em_model = EM::create(); em_model->setClustersNumber(numCluster); em_model->setCovarianceMatrixType(EM::COV_MAT_SPHERICAL); em_model->setTermCriteria(TermCriteria(Te

#include "stdio.h" #include "string.h" #include "iostream" #include "opencv/cv.h" #include "opencv/cxcore.h" #include "opencv/cvaux.h" #include "opencv/highgui.h" #include "opencv/

基本思路是使用opencv来把随机生成的字符,和随机生成的线段,放到一个随机生成的图像中去. 虽然没有加复杂的形态学处理,但是目前看起来效果还不错 尝试生成1000张图片,但是最后只有998张,因为有有重复的,被覆盖掉了. 代码如下: import cv2 import numpy as np line_num = 10 pic_num = 1000 path = "./imgs/" def randcolor(): return (np.random.randint(0,255),n

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std; //加载图片并显示灰度图void loadGrayImg(){ Mat src = imread("D:\\images\\1.jpg"); if (src.empty()) { cout <<"could load image..." <<

生成mask的一种操作 cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(300, 300, CV_8UC1); mask(cv::Rect(100,150,100, 50)) = 255; // 将矩形区域设置为255 cv::imshow("mask", mask); cv::waitKey();

http://blog.jasonding.top/2015/04/05/Machine%20Learning/%E3%80%90%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E3%80%91%E6%8F%90%E5%8F%96%E8%A7%86%E9%A2%91%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%89%8D%E6%99%AF%E7%89%A9%E4%BD%93/

实现内容: 设置一副图像大小为600*600.图像像素值全为0,为黑色. 在图像中Rect(100,100,400,400)的区域随机产生20个点.并画出. 产生这些点集的Delaunay剖分和Voronoi图.并画出. 程序 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using

()代码实现 对原图进行高斯平滑,去除图像中的计算噪声void Bmp::MakeGauss(double sigma,double **pdKernel,int *pnWindowSize){ //循环控制变量 int i; //数组的中心点 int nCenter; //数组的某一点到中心点的距离 double dDis; //中间变量 double dValue; double dSum; dSum = 0; //数组长度,根据概率论的知识,选取[-3*sigma,3*sigma]以内的数

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

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

openCV主体分为5个模块: CV图像处理函数和计算机视觉算法: ML机器学习库,包含许多聚类和数据分析函数: HighGUI图像和视频的输入输出: [分成三部分:硬件部分--摄像机;文件部分--载入并保存图像文件;图形用户界面部分--打开窗口并且图像显示在窗口中(为窗口加入鼠标或键盘响应) ] CXCore一些基本数据结构和相关函数: CvAux一些被淘汰的算法和函数,或者一些新的实验性的算法和函数.(CVCAM摄像机接口) 细说HighGUI 1.创建窗口,载入.显示图像 cvNamedW

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif

目录 Canny边缘检测算法(基于OpenCV的Java实现) 绪论 Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测算法的处理流程 用高斯滤波器平滑图像 彩色RGB图像转换为灰度图像 一维,二维高斯函数及分布 生成高斯滤波卷积核 单色高斯滤波与彩色高斯滤波 用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 梯度 图像灰度值的梯度的简单求法 使用Sobel算子来计算梯度的大小及方向: 对梯度幅值进行非极大值抑制 双阈值检测 抑制孤立低阈值点 Reference Canny边缘检测算法(基于OpenC

前言 图像金字塔是计算机图形学中非常重要的一个概念. 本文将详细介绍这个概念,以及它的实现与应用. 图像金字塔的定义 图像金字塔是一组图像的集合,集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列. 有两种经典的金字塔:高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,前者采用向下采样,后者是向上采样需要的缺失的信息. 向下采样(生成高斯金字塔)的具体操作为: 1. 对图像进行高斯卷积 2. 删除所有的偶数行和偶数列 向上采样的缺失信息(生成拉普拉斯金字塔)的具体操作为: 1. 首先将维数扩大两倍 2.

上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点.但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度. 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档,贴上来,如下:  2. OpenCV源代码分析 OpenCV中有cornerSubPixel()这个API函数用来针对初始的整数角点坐标进行亚像素精度的优化,该函数原型如下: v

图像金字塔技术在很多层面上都有着广泛的应用,很多开源的工具也都有对他们的建立写了专门的函数,比如IPP,比如OpenCV等等,这方面的理论文章特别多,我不需要赘述,但是我发现大部多分开源的代码的实现都不是严格意义上的金字塔,而是做了一定的变通,这种变通常常为了快捷的实现类似的效果,虽然这种变通不太会影响金字塔的效果,但是我这里希望从严格意义上对该算法进行优化,比如简要贴一下下面的某个高斯金字塔的代码: public static Mat[] build(Mat img, int level) {