http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现 2014-12-25 21:27 2959人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(72)  Image Processing(18)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字

总共分三步:压缩,灰度化,均值化,求哈希值. 1.压缩 void secondMethod(char* filename, char* savename) { //const char* filename2 = filename.c_str(); //const char* savename2 = savename.c_str(); //第一幅图像的参数 IplImage* img = NULL; //OpenCV图像数据结构指针 int width, height; //图像的宽和高 //ch

在深度学习中,模型的输入size通常是正方形尺寸的,比如300 x 300这样．直接resize的话,会把图像拉的变形．通常我们希望resize以后仍然保持图片的宽高比． 例如: 如果直接resize到的话: 而我们希望得到: 可以利用copyMakeBorder和resize配合达到我们的目的． import cv2 def resize_keep_aspectratio(image_src,dst_size): src_h,src_w = image_src.shape[:2] print(

离散余弦变换(DCT,Discrete Cosine Transform)是与傅里叶变换相关的一种变换,它类似于离散傅里叶变换(DFT,Discrete Fourier Transform),但是只使用实数.离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换,这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的(因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个实偶函数),在有些变形里面需要将输入或者输出的位置移动半个单位(DCT有8种标准类型,其中4种是常见的).

上周,正在忙,突然有个同学找我帮忙,说有个需求:图片相似度比较. 网上搜了一下,感觉不是很难,就写了下,这里分享给需要的小伙伴. 首先,本次采用的是OpenCV,图片哈希值: 先说一下基本思路: 1.      缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素.这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异: 注:实际操作时,采取了两种尺寸作对比(10*10,100*100)尺寸再大的话就会性能影响就会较大了,我实现了两种,目的是为了展示怎么设定不同

本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别.该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 本文主要对步骤1.步骤2进行说明. 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 1)正样本的采集: 所谓正样本,是指只包含待识别的物体的图片,一般是一些局部的图片,且最好能转化为灰度图.比如,若你想识别人脸,则正样本应尽可能只包

目标是做一个机械臂视觉抓取的demo,在基地里翻箱倒柜,没有找到学长所说的 d435,倒是找到了一个老古董 kinect 360. 前几天就已经在旧电脑上配置好了,现在记录在新电脑上的配置过程. 1. kinect 相机驱动安装 环境:Ubuntu 18.04 + ROS Melodic 需要安装3个驱动包,并且彼此版本需要适配,安装过程如下: 在原作者的 Github 上下载: https://github.com/ZXWBOT/kinect_driver cd ~ARM/kinect_arm

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

http://blog.csdn.net/xiaoshengforever/article/details/12191303 2013-09-30 12:21 10842人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: opencv/图像处理/人脸识别(14)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. OpenCV改变图像大小的操作有两类:resize与图像金字塔,但是这两类操作差别还是比较大的. 一.resize 函数原型 void resize(InputArray src, Outp

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

我目标文件夹下有一大批图片,我要把它转变为指定尺寸大小的图片,用pthon和opencv实现的. 以上为原图片. import cv2 import os # 按指定图像大小调整尺寸 def resize_image(image, height = 640, width = 480): top, bottom, left, right = (0,0,0,0) # 获取图片尺寸 h, w, _ = image.shape # 对于长宽不等的图片,找到最长的一边 longest_edge = max

漫水填充 实现漫水填充算法:floodFill函数 简单调用范例 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; //-----------------------------------[main( )函数]-------------------------------------------- // 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

#include"opencv2/opencv.hpp" using namespace std; using namespace cv; #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { ; ]; ; a < ;a++) { sprintf(path, "E:\\SVM_Class\\trai

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // 计时函数 void PrintMs(const char *text = &

#include<cv.h> #include<highgui.h> int main(int argc, char** argv) { IplImage* img = cvLoadImage(argv[1]); IplImage* img1 = cvLoadImage(argv[2]); cvNamedWindow("原图1", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图1", img); cvNamedWin

OpenCV里面用到了很多图像相关的数据结构,熟练掌握它们是学习图像的基础. 1.IplImage IplImage IplImage IPL 图像头 typedef struct _IplImage{int nSize; /* IplImage大小 */int ID; /* 版本 (=0)*/int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */int depth; /* 像素的位深度:

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标. 简介:https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio PSNR是最普遍和使用最为广