OpenCV3的第六天——imgproc组件之图像变换

imgproc组件：Image Process，即图像处理模块；

图像滤波；

几何变换；

图像转换；

直方图相关；

结构分析和形状描述；

运动分析和对象跟踪；

特征检测；

目标检测；

图像变换

image transform ，是将图像转换成图像数据的另一种表现形式；

常见的傅里叶变换（Fourier transform）；

新图像的每个像素表示的原始图像的频谱分量，而不是空间分量了；

1、边缘检测

（1）滤波——边缘检测主要是基于图像的一阶与二阶导数；但导数通常对噪声很敏感；所以要滤波；常用高斯滤波；

（2）增强——将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来；可以通过计算梯度幅值来确定；

（3）检测——常用阈值化方法来检测；

canny算子：

最优边缘检测的三个指标：

低错误率——更多实际边缘；减少噪声的错误；

高定位性——检测边缘与实际边缘尽可能接近；

最小响应——边缘只能标记一次；可能的噪声不应标记；

Sobel算子——（有方向）

Laplacian算子——（有方向）

Scharr滤波器（不是算子）

霍夫变换——HoughLines、HoughLinesP、HoughCircle

霍夫线变换

霍夫圆变换——“霍夫梯度法”来解决圆变换的问题

霍夫圆变换——HoughCircles()函数

重映射——remap()

重映射几何变换公式：

仿射变换——warpAffine() 和 getRotationMatrix2D()

直方图均衡化