Emgucv常用函数总结: 读取图片 Mat SCr = new Mat(Form1.Path, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.AnyColor); //根据路径创建指定的灰度图片 Mat scr = new Mat(Form1.Path, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.Grayscale); 获取灰度 //图像类型转换, bgr 转成 gray 类型.MAT Bw = New MAT CvInvoke.CvtColor(SCr, bw,

以下内容转自网络: tone Mapping原是摄影学中的一个术语,因为打印相片所能表现的亮度范围不足以表现现实世界中的亮度域,而如果简单的将真实世界的整个亮度域线性压缩到照片所能表现的亮度域内,则会在明暗两端同时丢失很多细节,这显然不是所希望的效果,Tone Mapping就是为了克服这一情况而存在的,既然相片所能呈现的亮度域有限则我们可以根据所拍摄场景内的整体亮度通过光圈与曝光时间的长短来控制一个合适的亮度域,这样既保证细节不丢失,也可以不使照片失真.人的眼睛也是相同的原理,这就是为什么当我

1  HDR基本概念 高动态范围光照(High Dynamic Range Imaging,简称HDRI或HDR),是一种表达超过了显示器所能表现的亮度范围的图像映射技术,已成为目前游戏应用不可或缺的一部分.通常,显示器能够显示R.G.B分量在[0, 255]之间的像素值.而256个不同的亮度级别显然不能表示自然界中光线的亮度情况.比如,太阳的亮度可能是一个白炽灯亮度的几千倍,是一个被白炽灯照亮的桌面的亮度的几十万倍,这远远超出了显示器的亮度表示能力. 想象在一个房间中,刺眼的阳光从窗外照进来,

Tone Mapping原是摄影学中的一个术语,因为打印相片所能表现的亮度范围不足以表现现实世界中的亮度域,而如果简单的将真实世界的整个亮度域线性压缩到照片所能表现的亮度域内,则会在明暗两端同时丢失很多细节,这显然不是所希望的效果,Tone Mapping就是为了克服这一情况而存在的,既然相片所能呈现的亮度域有限则我们可以根据所拍摄场景内的整体亮度通过光圈与曝光时间的长短来控制一个合适的亮度域,这样既保证细节不丢失,也可以不使照片失真.人的眼睛也是相同的原理,这就是为什么当我们从一个明亮的环境突

tone Mapping原是摄影学中的一个术语,因为打印相片所能表现的亮度范围不足以表现现实世界中的亮度域,而如果简单的将真实世界的整个亮度域线性压缩到照片所能表现的亮度域内,则会在明暗两端同时丢失很多细节,这显然不是所希望的效果,Tone Mapping就是为了克服这一情况而存在的,既然相片所能呈现的亮度域有限则我们可以根据所拍摄场景内的整体亮度通过光圈与曝光时间的长短来控制一个合适的亮度域,这样既保证细节不丢失,也可以不使照片失真.人的眼睛也是相同的原理,这就是为什么当我们从一个明亮的环境突

前面移植了几个比较复杂的效果后,算是确认了复杂滤镜不会对框架造成比较大的改动,开始从头移植,现已把A到C的所有滤镜用vulkan的ComputeShader实现了,讲一些其中实现的过程. AverageLuminanceThreshold 像素亮度平均阈值比较 从名字来看,就是算整图的平均高度,然后比较这个亮度值. GPUImage的实现,先平均缩少3*3倍,然后读到CPU中计算平均亮度,然后再给下一层计算. 这步回读会浪费大量时间,我之前在CUDA测试过,1080P的回读大约在2ms左右,就算

高动态范围(High-Dynamic Range,简称HDR) 一．HDR介绍 高动态范围(High-Dynamic Range,简称HDR),又称宽动态范围技术,是在非常强烈的对比下让摄像机看到影像的特色而运用的一种技术. 当在强光源(日光.灯具或反光等)照射下的高亮度区域及阴影.逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时,摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色,而黑暗区域因曝光不足成为黑色,严重影响图像质量.摄像机在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现是存在局限的,这种局限就是通常

http://blog.csdn.net/qq_22033759/article/details/48029493 一.轮廓寻找 用的是FindContours函数,在CvInvoke中 不过需要用到这个VectorOfVectorOfPoint,来代替c++中的Vector 还有就是FindContours函数中的第三个参数hierarchy,不知道作用是什么,填入的只要是符合IOutputArray类型的都可以运行 代码: using System; using System.Collect

一.簡介 以前研究所的時候,有使用VC.NET 配合 OpenCV 做影像處理,這東西相當讚,可以省去不少開發時間,今天嘗試看看如何在Visual C# 2008 上使用 OpenCV. 以下引用 OpenCV 中文網站 的介紹 1. 什麼是OpenCV OpenCV是Intel®開源電腦視覺庫.它由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成,實現了圖像處理和電腦視覺方面的很多通用演算法. 2. OpenCV 重要特性 OpenCV 擁有包括 300 多個C函數的跨平臺的中.高層 API.它不依賴於

原文:C# 中使用OPenCV(Emgu)心得 首先介绍一下自己的情况,2010年的3月份开始接触学习C#编程,之前C#和OpenCV都是零基础,由于全都是自学进度比较慢,中间也走了不少弯路.进过三个月自己的学习与探索,对C#中使用OpenCV也算是有点心得,希望对初学者有所帮助,也希望大牛们进行指点.我使用的编程环境是VS2005,使用的Emgucv 2.1.0.793版本. 1.先是在程序中图像的导入,我是根据图像路径实现,其中path是string类型,是图像路径. IntPtr img=

绘图很简单 Emgu.CV.Image<Bgr, Byte> image;   使用image.Draw可以画各种图形和文字包括英文及数字,不支持中文   CircleF circle = new CircleF(new System.Drawing.PointF(200, 200), 100.0f); image.Draw(circle, new Bgr(255, 0, 0), 2); image.Draw("11", new Point(300, 300), Emgu.

http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html Visual Studio Community 2015 工程和代码:http://pan.baidu.com/s/1o7lxYSM 内容 在这篇文章中将提到以下内容: 全局阈值 自适应阈值 Otsu's二值化 在图像处理中,会希望忽略掉一些灰度细节,只保留主体的轮廓,对灰度图像进行阈值化处理能达到这个目的. “其基本的思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中的每个元素的值是低于还是高于阈值而进行

轮廓检测 对于查找轮廓我们一般要对图像Canny检测.但是对于很特殊的场合其实我们还可以直接对二值化的图像进行轮廓的提取. 关键函数 1. cvFindContours Retrieves contours from the binary image and returns the number of retrieved contours. The pointer firstContour is filled by the function. It will contain pointer to

Canny边缘检测也是一种边缘检测方法,本文介绍了Canny边缘检测的函数及其使用方法,并利用emgucv方法将轮廓检测解算的结果与原文进行比较. 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法. Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了,有兴趣的读者可以查阅专业书籍. 一.概述(若果不想看,可以略过.转自:<C

重点介绍了全局二值化原理及数学实现,并利用emgucv方法编程实现. 一.理论概述(转载,如果懂图像处理,可以略过,仅用作科普,或者写文章凑字数)  1.概述 图像二值化是图像处理中的一项基本技术,也是很多图像处理技术的预处理过程. 图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理,包括彩色图像灰化和增强.由于选取阈值需要参照直方图,因此在图像进行处理后,我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值.整个流程如下所示: 读取图像→灰度图像→图像增强→图像直方图→二值化处理 2.数学原理(转载,基本可

本文简要描述了均衡化原理及数学实现等理论问题,最终利用emgucv实现图像的灰度均衡. 直方图的均衡化,这是图像增强的常用方法. 一.均衡化原理及数学实现(转载) 均衡化原理及数学实现可重点参看——<直方图均衡化>和<图像处理(3)_灰度分布均衡化> 灰度分布均衡化又称直方图均衡化. 1.概述 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

本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出Emgu CV实现的代码. 一.灰度化原理及数学实现(转载自——<图像灰度化方法总结及其VC实现> 该篇文章使用opencv实现,后面附有代码,可以好好学习一下,比我写的好\(^o^)/~) 图像处理时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化,这是因为黑白照片数据量小,相比彩照更易实现实时算法,另一方面黑白照片是由未处理的光线所形成的照片,因此从图像处理学角度来看,这种未经特殊滤光处理的图片所涵盖的信息更有价值. 目前,在图像

Irradiance Environment Map基本原理 Irradiance Environment Map(也叫Irradiance Map或Diffuse Environment Map),属于Image Based Lighting技术中的一种. Irradiance Map的详细定义可参考GPU Gems2  Chapter 10.“Real-Time Computation of Dynamic Irradiance Environment Maps”.简单说来就是一种用于近似E

OpenCv中的 C 结构 OpenCV中的 C++ 封装 Emgu.CV中的 C# 封装 OpenCV 和 Emgu.CV 中的结构罗列 谢谢阅读,有误希望指正 原文地址 Basic Structures: main data structures used in opencv. CvPoint CvPoint2D32f CvPoint2D64f CvPoint3D32f CvPoint3D64f Point_<typename _Tp> Point3_<typename _Tp>

原文地址:http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html 转载,备查 Visual Studio Community 2015 工程和代码:http://pan.baidu.com/s/1o7lxYSM 内容 在这篇文章中将提到以下内容: 全局阈值 自适应阈值 Otsu's二值化 在图像处理中,会希望忽略掉一些灰度细节,只保留主体的轮廓,对灰度图像进行阈值化处理能达到这个目的. “其基本的思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中的每个元素的值是

摘要 “OpenCV是一个开源的计算机视觉库.OpenCV采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上.OpenCV还提供了Python.Ruby.MATLAB以及其他语言的接口.OpenCV的一个目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架,以帮助开发人员更便捷地设计更复杂得计算机视觉相关应用程序.OpenCV包含的函数有500多个,覆盖了计算机视觉的许多应用. Emgu Emgu CV是将OpenCV使用.net编程语言(C#)封装成的.net库,使用Emgu