数字图像处理c++ opencv(VS2019 opencv4.53)持续更新

数字图像处理c++ opencv

文章目录

  • 数字图像处理c++ opencv
  • 前言
  • 一、基本操作
    • 1.图像的读取,显示,保存
    • 2.Mat创建图像(矩阵),获取图像信息,感兴趣区域(Rect)
    • 3.通过鼠标点击操作获取图像的像素坐标和像素值
    • 4.访问图像像素,遍历图像像素
  • 二、灰度变换和空间滤波
    • 1.灰度变换(灰度反转,对数变换,冥律变换)
    • 2. 图像处理:直方图处理(直方图均衡化,直方图匹配(规定化))
    • 3. 空间滤波基础,低通滤波之均值滤波(盒式滤波)器
    • 4. 低通滤波之高斯滤波器
    • 5. 低通滤波之中值滤波器
    • 6. 锐化(高通)空间滤波器基础,锐化空间滤波之拉普拉斯(二阶导数滤波)
  • 三、频率域滤波
    • 1.频率域滤波基础,傅里叶变换及频谱图
    • 2.频率域滤波--低通滤波--理想低通滤波
    • 3.频率域滤波--低通滤波--高斯低通滤波
    • 4.频率域滤波--低通滤波--巴特沃斯低通滤波
    • 5.频率域滤波--高通滤波--理想高通滤波
    • 6.频率域滤波--高通滤波--高斯高通滤波
    • 7.频率域滤波--高通滤波--巴特沃斯高通滤波
    • 8.频率域滤波--拉普拉斯滤波(锐化)
    • 9.频率域滤波--同态滤波
  • 四、图像复原与重建
    • 1.图像复原与重建--常见的噪声模型—高斯噪声


前言

使用c++ opencv进行数字图像处理学习;
工具:VS2019, opencv4.53;
持续更新


一、基本操作

1.图像的读取,显示,保存

图像的读取,显示,保存

2.Mat创建图像(矩阵),获取图像信息,感兴趣区域(Rect)

Mat创建图像(矩阵),获取图像信息,感兴趣区域(Rect)

3.通过鼠标点击操作获取图像的像素坐标和像素值

通过鼠标点击操作获取图像的像素坐标和像素值

4.访问图像像素,遍历图像像素

访问图像像素,遍历图像像素


二、灰度变换和空间滤波

1.灰度变换(灰度反转,对数变换,冥律变换)

灰度变换(灰度反转,对数变换,冥律变换)

2. 图像处理:直方图处理(直方图均衡化,直方图匹配(规定化))

图像处理:直方图处理(直方图均衡化,直方图匹配(规定化))

3. 空间滤波基础,低通滤波之均值滤波(盒式滤波)器

空间滤波基础,低通滤波之均值滤波(盒式滤波)器

4. 低通滤波之高斯滤波器

低通滤波之高斯滤波器

5. 低通滤波之中值滤波器

低通滤波之中值滤波

6. 锐化(高通)空间滤波器基础,锐化空间滤波之拉普拉斯(二阶导数滤波)

锐化(高通)空间滤波器基础,锐化空间滤波之拉普拉斯(二阶导数滤波)


三、频率域滤波

1.频率域滤波基础,傅里叶变换及频谱图

频率域滤波基础,傅里叶变换及频谱图

2.频率域滤波–低通滤波–理想低通滤波

频率域滤波–低通滤波–理想低通滤波

3.频率域滤波–低通滤波–高斯低通滤波

频率域滤波–低通滤波–高斯低通滤波

4.频率域滤波–低通滤波–巴特沃斯低通滤波

频率域滤波–低通滤波–巴特沃斯低通滤波

5.频率域滤波–高通滤波–理想高通滤波

频率域滤波–高通滤波–理想高通滤波

6.频率域滤波–高通滤波–高斯高通滤波

频率域滤波–高通滤波–高斯高通滤波

7.频率域滤波–高通滤波–巴特沃斯高通滤波

频率域滤波–高通滤波–巴特沃斯高通滤波

8.频率域滤波–拉普拉斯滤波(锐化)

频率域滤波–拉普拉斯滤波(锐化)

9.频率域滤波–同态滤波

频率域滤波–同态滤波


四、图像复原与重建

1.图像复原与重建–常见的噪声模型—高斯噪声

数字图像处理(c++ opencv):图像复原与重建–常见的噪声模型—高斯噪声

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