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图像处理学习
图像处理学习
笔记(5)——图像光照不均的改善
参考文章https://blog.csdn.net/zdaiot/article/details/82833934gamma校正看到一篇文章讲的比较好。Gamma变换就是用来图像增强,其提升了暗部细节,简单来说就是通过非线性变换,让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应,即将漂白(相机曝光)或过暗(曝光不足)的图片,进行矫正。基于halconread_image(Image1,'E:/D
屿十_
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2020-08-16 08:58
图像处理学习笔记
MATLAB
图像处理学习
(一)
一、最初想法炉石传说卡牌,左上角是水晶费用,左下角是攻击力,右下角是血量。在学习机器学习的过程中,想利用卡牌的数据进行一些训练学习。但在卡牌数据录入的过程中感觉到繁琐,恰好老师叫我学习图像处理,在初步看了几本书后,仿照书中的车牌识别代码,初步想识别左上角的费用。二、大致思路根据《MATLAB图像处理超级学习手册》这本书,根据我的个人理解,大致过程如下:1.定位到目标区域;2.根据第一步所得的目标区
Crazy_233
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2020-08-15 21:54
matlab学习
数字
图像处理学习
——(一)双线性差值算法
一、线性差值直接看图若已知图中两点A(x0,y0),B(x1,y1),和该直线上任意一点P的横坐标x,求P该直线上的一点的纵坐标。很容易可以得到,根据直线的定理。(y−y0)/(x−x0)=(y1−y0)/(x1−x0)(y-y0)/(x-x0)=(y1-y0)/(x1-x0)(y−y0)/(x−x0)=(y1−y0)/(x1−x0);得:y=(x1−x)/(x1−x0)y0+(x−x0)/(x1
杨少侠qy
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2020-08-14 03:02
数字图像处理
算法
计算机视觉
Matlab
图像处理学习
笔记(一):二值化、开操作、连通区域提取、重心、ROI
本博客主要记录我学习运用matlab进行一些基本的图像处理的一些笔记,如果有不当的地方,欢迎批评指正,一起学习,一起进步。本篇是第一篇,只涉及到一些基本的操作,涉及到的知识点如下:1、二值化2、开操作3、连通区域提取4、连通区域的重心提取5、BoundingBox提取各操作背后的理论基础,大都可以在冈萨雷斯的数字图像处理中找到,而且matlab的帮助中会给出实现算法的论文出处。感兴趣的朋友可以深入
weixin_30642305
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2020-08-13 20:43
opencv
图像处理学习
(三十九)——形态学梯度与顶帽,黑帽
1.形态学梯度梯度用于刻画目标边界或边缘位于图像灰度级剧烈变化的区域,形态学梯度根据膨胀或腐蚀与原图作差组合来实现增强结构元素邻域中像素的强度,突出高亮区域的外围。最常用的形态学梯度是计算膨胀与腐蚀之间的算术差,另外两种计算形态学梯度分别是膨胀结果与原图的算术差以及原图与腐蚀结果的算术差,对于结构元素E,形态学梯度可以表示为:形态学梯度操作的输出图像像素值实在对应结构元素而非局部过渡区域所定义的邻
光电的一只菜鸡
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2020-08-13 17:39
学习opencv
【数字
图像处理学习
笔记之五】形态学开闭运算
背景知识结构元素腐蚀和膨胀开操作定义:对集合A做腐蚀操作,然后对结果再进行膨胀操作。公式:功能:平滑屋里的轮廓、断开较窄的狭颈并消除细的突出物。原理说明:把结构元素B视为一个(扁平)的“转球”,B对A的开操作的边界由B中的点建立:当B在A的边界内侧滚动时,B所能到达的A的边界的最远点。即为右侧图中黑色线部分。闭操作定义:结构元素B对集合A的闭操作就是简单的用B对A膨胀,紧接着用B对结果进行腐蚀。公
那珈落
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2020-08-13 11:05
数字图像处理学习笔记
【数字
图像处理学习
笔记之六】基本灰度级形态学算法
背景知识结构元素腐蚀膨胀开闭操作基本灰度级形态学算法1.形态学平滑原理:开操作抑制比结构元素小的亮细节,而闭操作抑制暗细节功能:图像平滑和去噪(形态学滤波)。用法:对图像f先进行开操作,然后对结果进行闭操作,然后再对结果进行开操作,然后再对结果进行闭操作。。。。。简单点理解:1)把开操作和闭操作(或者闭操作和开操作,注意顺序)作为一个整体,2)用这个整体去处理图像f得到f23)再用这个整体去处理图
那珈落
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2020-08-10 08:52
数字图像处理学习笔记
opencv
图像处理学习
(三十三)——轮廓检测
图像中目标物体的形状检测是图像识别中重要的技术之一,对物体进行检测并提取首先需要做的就是提取物体的轮廓信息,然后再通过轮廓点集特征选择相应的算法进行处理,最后可得到物体的形状信息。轮廓形状是我们看到物体最开始的印象,轮廓提取的原理是通过对原图像进行二值化,利用边缘点连接的层次差别,提取位于数结构特征高的区域点集构成的集合,这部分最可能是物体的轮廓。OpenCV中提供了函数findContours(
光电的一只菜鸡
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2020-08-08 19:48
学习opencv
频率域滤波基础之五(读数字
图像处理学习
halcon)
选择性滤波在很多应用中,其中感兴趣是处理指定的频段或频率矩形。第一类滤波器分别称为带阻滤波器或带通滤波器。第二类滤波器称为陷波滤波器。1、带阻滤波和带通滤波D(u,v)是距离频率矩形中心的距离,D0是带宽的径向中心,W是带宽。一个带同滤波器可以用从低通滤波器得到高通滤波器的相同的方法从带阻滤波器中得到halcon生成理想带阻带通和高斯带阻带通的代码read_image(Image,'D:/halc
pengjc2001
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2020-08-08 18:20
Halcon
灰度变换与空间滤波之二(读数字
图像处理学习
halcon)
直方图处理灰度级范围(0,L-1)的数字图像的直方图是离散函数h(rk)=nk,rk表示第k级灰度值,nk是图像中灰度为rk的像素个数。在实践中常用MN表示的图像像素总数除它的每个分量来表示归一化直方图。归一化的直方图由p(rk)=nk/MN给出,p(rk)即灰度级rk在图像中出现的概率的一个估计。所有分量和为1。图像的直观感觉暗图像,直方图分量集中在灰度级的低端。亮图像,直方图分量集中在灰度级的
pengjc2001
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2020-08-04 16:35
Halcon
数字
图像处理学习
笔记(五)——像素间的基本关系(相邻像素及连通性)
专栏链接:数字
图像处理学习
笔记一、相邻像素★相邻像素:4邻域、D邻域、8邻域★4邻域☞像素p(x,y)的4邻域是:(x+1,y);(x-1,y);(x,y+1);(x,y-1)
荣仔!最靓的仔!
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2020-08-02 16:24
《数字图像处理》学习笔记
邻接像素
数字图像处理
学习笔记
opencv
图像处理学习
(五十五)——终于了解了Vec4f(以后在补充其它常见类型)
时间紧迫,进入正题:1.Vec4的参数本质对于二维直线而言类型为cv::Vec4f,对于三维直线类型则是cv::Vec6f,输出参数的前半部分给出的是直线的方向,而后半部分给出的是直线上的一点(即通常所说的点斜式直线)。Vec4fline_para;Pointpoint0;point0.x=line_para[2];//2、3代表点point0.y=line_para[3];doublek=lin
光电的一只菜鸡
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2020-08-01 14:48
学习opencv
图像处理学习
三(频域图像增强)
频域图像增强基础知识:图像变换技术:将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间,并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工,最后再转换回图像空间以得到所需的效果。变换是双向的,或者说需要双向的变换。在图像处理中,一般将从图像空间向其他空间的变换称为正变换,而将从其他空间向图像空间的变换称为反变换或逆变换。时域分析只能反映信号的幅值随时间的变化情况,除单频率分量的简谐波外,很难明确揭示
JLL95
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2020-07-31 14:15
图像处理基础理论
【数字
图像处理学习
笔记之三】Blob分析
Blob在机器视觉中是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。Blob分析就是对这一块连通区域进行几何分析得到一些重要的几何特征,例如:区域的面积、中心点坐标、质心坐标、最小外接矩形、主轴等。Blob分析的一般步骤:(1)图像分割:分离出前景和背景(2)连通性分析:根据目标的连通性对目标区域进行标记,或者叫拓扑性分析(3)特征量计算:描述了区域的几何特征,这些几何特征不依赖与灰度值
那珈落
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2020-07-30 22:51
数字图像处理学习笔记
Lena图像原图及由来
莱娜图在数字
图像处理学习
与研究中颇为知名,常被用作数字图像处理各种实验的例图。图1为Lena测试图像,图2为Lena原图。
菜鸟知识搬运工
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2020-07-28 06:51
Lena
图像处理学习
笔记之图像的几何变换(1)坐标映射
几何图像按照某种法则或规律变换成另一种几何图像的过程叫做图像的几何变换。图像的几何变换不改变图像像素值,只是将一幅图像中的位置坐标映射到另一幅图像中。常见的几何变换有平移、镜像、旋转、缩放、仿射等。图像的几何变换常作为图像处理的预步骤,应用十分广泛。下面将介绍以上几种常见变换的原理及程序实现。1.坐标映射图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种
linshanxian
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2020-07-28 02:40
opencv
数字
图像处理学习
笔记(十六)——彩色图像处理
专栏链接:数字
图像处理学习
笔记目录彩色图像基础彩色空间(也称彩色模型或彩色系统)彩色空间转换伪彩色图像处理强度分层技术灰度级到彩色的转换全彩色图像处理基础彩色变换彩色图像平滑彩
荣仔!最靓的仔!
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2020-07-27 15:17
《数字图像处理》学习笔记
数字图像处理
遥感
图像处理学习
笔记(1)——matlab中的图像去雾
自柴静《穹顶之下》以来,雾霾一直被持续关注和监测。雾霾天气在我国多个地方频繁出现,不仅影响人们日常生活,还会对某些学科领域的研究带来一定的影响,在雾霾形成的区域,空气中的各种微小粒子增多,其带来的散射效应导致了光在传播过程衰减,使得光信号承载的信息丢失。这种效应在遥感领域造成的影响颇为重大,令图像的后续处理变的困难。所以对有雾遥感图像的恢复算法有着重要的价值。本文使用matlab进行图像除雾处理,
terrrryL
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2020-07-20 21:44
遥感图像处理中的matlab
计算机视觉
matlab
java opencv
图像处理学习
项目https://gitee.com/qingfeng2556/JavaOpencvTestimportorg.opencv.core.*;importorg.opencv.highgui.HighGui;importorg.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;importorg.opencv.imgproc.Imgproc;importjava.io.File;importj
清风2556
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2020-07-15 09:00
图像处理
基于c++的opencv
图像处理学习
笔记四
本文是在学习基于c++的opencv图像处理时所做的一些个人笔记,现在还不知道为啥一些头文件或者vector容器内包含的类型会加载不出来,如有程序执行不成功的,解决不了的可以留言,在本人能力范围内尽力帮助大家解决,谢谢。#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){//查找并绘制轮廓findContours
清风还是风吗
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2020-07-14 16:05
图像处理
基于c++的opencv
图像处理学习
笔记二
本文是在学习基于c++的opencv图像处理时所作的一些个人笔记,希望可以帮助一些忘记内容的读者回忆一些细节,有所启发。#include#include#include#include#include<>iostreamusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){//线性滤波//boxFilter()函数Matimage1=imread(“girl1.
清风还是风吗
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2020-07-14 16:04
图像处理
基于c++的opencv
图像处理学习
笔记三
本文是在学习基于c++的opencv图像处理时所做的一些个人笔记,希望可以帮助大家回忆起来容易忘记的东西,本人也是初学,如有不足之处,还望指导指正,谢谢。#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){//canny边缘检测Matsrc=imread(“shuiguo.jpg”);Matsrc1=src.cl
清风还是风吗
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2020-07-14 16:04
图像处理
基于c++的opencv
图像处理学习
笔记一
这些笔记均是在学习基于c++的opencv图像处理时所做的一些记录,希望可以对大家的学习有帮助。(还是老问题,有些头文件不知道为何放进iostream#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;constintg_nMAX=100;intg_nAlpha;doubleg_dAlpha;doubleg_dBeta;Matg_image1,g_
清风还是风吗
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2020-07-14 01:13
图像处理
图像处理学习
笔记之:HOG+SVM特征详解与行人检测
1、HOG:HOG(HistogramofOrientedGradient),即方向梯度直方图,是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。其依据是所检测的局部物体外形能被光强梯度和边缘方向的分布所描述,本质就是梯度的统计信息,而梯度总是存在于图像的边缘(边缘是由图像中亮度变化明显的点组成的)2、流程:3、步骤:3.1灰度化图
苏三福
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2020-07-12 17:21
计算机视觉与
图像处理学习
笔记(一)
写在前面:因学习需要,本人根据章毓晋的《计算机视觉教程》和冈萨雷斯的《数字图像处理》两本书进行学习,中间会穿插相关实践,会有对opencv的学习,以此笔记记录学习过程,激励自己学习的同时,也供大家参考。声明:转载注明出处,http://blog.csdn.net/accepthjp/article/details/49255375图像可看做是对辐射强度模式的空间分布的一种表示,是辐射强度模式的一种
triplebee
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2020-07-10 04:30
计算机视觉
计算机视觉与深度学习
图像处理学习
三(频域图像增强)
频域图像增强基础知识:图像变换技术:将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间,并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工,最后再转换回图像空间以得到所需的效果。变换是双向的,或者说需要双向的变换。在图像处理中,一般将从图像空间向其他空间的变换称为正变换,而将从其他空间向图像空间的变换称为反变换或逆变换。时域分析只能反映信号的幅值随时间的变化情况,除单频率分量的简谐波外,很难明确揭示
wangchuang2017
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2020-07-08 08:45
数字图像处理
Matlab
图像处理学习
笔记(五):Harris角点检测
本文将从Harries角点检测的原理出发,讲述怎么用matlab一步步实现Harris角点检测算法。matlab可以用corner直接调用Harris角点检测算法,但为了学习如何提取特征点,本文用matlab将其实现,纯粹出于学习目的。由于harris角点特征点相对比较简单,容易实现,这位学习别的特征点检测打下基础。程序中出现的定常数均采用Matlab中corner实现该算法时的默认值。在实现的过
chenynCV
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2020-07-08 08:01
Matlab图像处理学习笔记
Matlab
图像处理学习
笔记(七):surf特征点
本文主要演示如何使用matlab自带的ComputerVisionSystemToolbox这个工具箱进行suft特征点的检测、匹配及显示。这个工具箱是matlab2012b及之后才有的一个工具箱,如果你的版本较低,建议你更新较新版本。转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u010278305点击打开链接suft特征点是Speeded-UpRobustFeatures的简称,相
chenynCV
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2020-07-08 08:30
Matlab图像处理学习笔记
Matlab
图像处理学习
笔记(八):用广义霍夫变换筛选sift特征点
经过几天的学习研究,终于完成了广义霍夫变换(GeneralisedHoughtransform)对特征点的筛选。此法不仅仅针对sift特征点,surf,Harris等特征点均可适用。这几天我发现关于广义霍夫变换的资料少之又少,不过经过仔细研读各方的资料,我对GeneralisedHoughtransform也有了一点认识,如果有理解的不对的地方,还请指正。在介绍GeneralisedHoughtr
chenynCV
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2020-07-08 08:30
Matlab图像处理学习笔记
Matlab
图像处理学习
笔记(三):基于匹配的目标识别
如果要在一幅图像中寻找已知物体,最常用且最简单的方法之一就是匹配。在目标识别的方法中,匹配属于基于决策理论方法的识别。匹配方法可以是最小距离分类器,相关匹配。本文code是基于最小距离分类器,基于相关匹配的与此类似。本文涉及到的知识点如下:1、目标识别.2、基于决策理论方法的识别3、匹配(最小距离分类器、相关匹配)4、空间相关(相关匹配涉及)匹配之前,需要先将图像转换为灰度图,函数为rgb2gra
chenynCV
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2020-07-08 08:58
Matlab图像处理学习笔记
Matlab
图像处理学习
笔记(二):基于颜色的图像分割
在实际处理图像时,经常需要对图像进行分割,然后提取ROI,本学习笔记记录怎么用Matlab实现基于颜色的图像分割。基于颜色的图像分割实现简单,算法简洁,具有很好的实时性。实现代码的过程中,我参考了KyleHounslow的objectTrackingTutorial.cpp,链接:https://www.youtube.com/watch?v=bSeFrPrqZ2A点击打开链接。颜色分割的数据范围
chenynCV
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2020-07-08 08:58
Matlab图像处理学习笔记
Matlab
图像处理学习
笔记(一):二值化、开操作、连通区域提取、重心、ROI
本博客主要记录我学习运用matlab进行一些基本的图像处理的一些笔记,如果有不当的地方,欢迎批评指正,一起学习,一起进步。本篇是第一篇,只涉及到一些基本的操作,涉及到的知识点如下:1、二值化2、开操作3、连通区域提取4、连通区域的重心提取5、BoundingBox提取各操作背后的理论基础,大都可以在冈萨雷斯的数字图像处理中找到,而且matlab的帮助中会给出实现算法的论文出处。感兴趣的朋友可以深入
chenynCV
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2020-07-08 08:58
Matlab图像处理学习笔记
图像处理
matlab
算法
形态学
边界框
opencv
图像处理学习
(二十五)——卷积与图像金字塔
1.图像卷积图像掩码操作一节中指出图像卷积实际计算的是图像相关性,而非卷积操作。基于傅立叶变换理论是将时域内信号变换成频域内信号,对应关系为将时域的卷积操作转换为频域内的乘积操作。图像低频分量表示背景和缓慢变化区域,高频分量是通过图像的边缘、细节及相关操作。对于频谱分析,提取高频分量是通过傅立叶逆变换锐化操作的,提取低频分量是通过傅立叶逆变换模糊操作的。根据傅立叶变换理论,频域内的频谱值都是由整个
光电的一只菜鸡
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2020-07-07 22:04
学习opencv
Matlab
图像处理学习
笔记---基于匹配的目标识别
匹配是在一幅图像中寻找已知物体最有效且简单的方法。在目标识别的方法中,匹配属于基于决策理论方法的识别,匹配方法可以是最小距离分类器,相关匹配。涉及的主要知识点包括:1.目标识别2.基于决策理论方法的识别3.匹配(最小距离分类器、相关匹配)4.空间相关(相关匹配涉及)步骤:匹配之前,需要先将图像转化为灰度图,函数为rgb2gray,由于matlab对浮点型支持比较完善,因此还需要将图像数据类型转化为
菜渣已上线
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2020-07-07 08:03
Matlab
图像处理学习
笔记(六):基于sift特征点的人民币识别
本文记录如何利用sift特征点进行人民币的识别。本文给出的matlab源码识别了1元与100元人民币的面额,相同思路,可以对各种币值的人民币进行面额、正反面的识别。但由于本程序采用串行,模板数的增多会导致运行时间线性增长,具体应用时你可以采取并行的方法加以优化,本文只给出思路。本文的sift特征提取源码采用的是DavidG.Lowe(sift提出者)提供的闭源程序。本文涉及到知识点如下:1、sif
chenynCV
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2020-07-06 18:16
Matlab图像处理学习笔记
【数字
图像处理学习
笔记之四】图像腐蚀、膨胀
背景知识结构元素:二维结构元素可以理解成一个二维矩阵,矩阵元素的值为0或者1;通常结构元素要小于待处理的图像。腐蚀与膨胀基本原理:就是用一个特定的结构元素来与待处理图像按像素做逻辑操作;可以理解成拿一个带孔的网格板(结构元素矩阵中元素为1的为孔)盖住图像的某一部分,然后按照各种不同的观察方式来确定操作类型。比如:腐蚀操作就是拿这个结构元素的中心位置(假设参与逻辑计算的元素对应与二维矩阵中元素为1的
那珈落
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2020-07-06 12:14
数字图像处理学习笔记
数字
图像处理学习
笔记一 绪论
目录一、图像与数字图像处理的概念二、数字图像处理的特点三、数字图像处理的主要方法四、数字图像处理的主要内容五、数字图像处理的起源与应用六、数字图像处理领域的发展动向一、图像与数字图像处理的概念图像(Image):使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。数字图像(DigitalImage):为了能用计算机对图像进行加工,需要把连续图像在坐标
白鲸鱼2020
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2020-07-06 05:50
fpga
图像处理学习
日记(4)
此次任务的主要目标是完成之前三次的仿真任务以及uart协议串口接收的代码编写,仿真还是花了不少时间的,因为仿真用的板子是ego1,利用vivado来下板子,之前一直是通过ise在basys3上完成板级实验,要说的是,ego1提供的是100mhz的频率时钟,所以需要一个时钟分频来校对100hz转25hz:modulec100_25(inputclk_100mhz,inputrst_n,outputr
diantanxian7901
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2020-07-04 14:16
【数字
图像处理学习
笔记之一】数字图像噪声
噪声表现形式噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般,噪声信号与要研究的对象不相关,它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。噪声来源两个方面(1)图像获取过程中两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中,由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等影响,会引入各种噪声,如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道热噪声、光子噪
那珈落
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2020-06-30 16:34
数字图像处理学习笔记
数字
图像处理学习
笔记 三 灰度变换与空间滤波
目录一背景基础知识二直方图处理三空间滤波基础一背景基础知识1、对于图像的处理有两种思路,一种是对图像本身的直接处理,即空间域处理;另一种是在频率域进行处理。关于空域和频域,可以参考傅里叶变换。在空间域的处理相对简单,因此首先介绍的是空域处理法。空域中有两种重要处理方法:灰度变换(或亮度变换)和空间滤波(或邻域处理、空间卷积)。空间域:指图像平面本身,这类图像处理方法直接以图像中的像素操作为基础。操
白鲸鱼2020
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2020-06-29 12:16
数字图像处理
python
数字
图像处理学习
笔记:图像逆滤波恢复
图像逆滤波恢复逆滤波恢复原理逆滤波复原步骤(1)对退化图像g(x,y)作二维离散傅里叶变换,得到G(u,v);(2)计算系统点扩散函数(即退化函数)h(x,y)的二维离散傅里叶变换,得到H(u,v);(3)逆滤波计算F(u,v)=G(u,v)/H(u,v)(4)计算F(u,v)的逆傅里叶变换,求得f(x,y)复原效果逆滤波恢复原理如图所示,原始图像f(x,y)经过退化系统H以及噪音n(x,y)的影
摩德里奇
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2020-06-29 06:04
数字图像处理
数字
图像处理学习
笔记(1)---位图的读写、几何变换、傅里叶变换、直方图均衡...
参考书:《VisualC++数字图象处理》谢凤英位映象:二维的像素矩阵。灰度图像的像素数据就是一个矩阵,矩阵的行对应图像的高(单位像素),矩阵的列对应图像的宽(单位像素)。数字图像与图像矩阵RGB彩色空间(有源物体):任意彩色光L的配色公式:L=r(R)+g(G)+b(B)CMY彩色空间(无源物体):HIS彩色空间(色调、饱和度、强度)色调:表示颜色(数量化为角度值,如红0度)饱和度:表示色的纯度
weixin_33881140
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2020-06-28 07:13
OpenCV数字图像处理(1) 总记
版本:2.7由于学的资料很多、电脑各磁盘暴满,运行VisualStudio2010有些卡,而VC6.0支持的OpenCV-1.0版本实在太低,查了各种资料综上所述,决定暂时采用轻量级的Python进行
图像处理学习
weixin_30907523
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2020-06-28 02:01
图像处理学习
之路 -- 认识BMP
因为公司的主要业务是图像识别相关的,因此对图像处理、识别是我学习的重点。虽然写程序也不少年了,但是对于图像处理领域,我还是一个新兵。对很多基础的概念也还是存在盲区,所以想在边学边做的过程中,对一些概念的梳理和学习心得进行记录。BMP文件格式BMP(Bitmap-File)图形文件,又叫位图文件,是Windows采用的图形文件格式,在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式
weixin_30485379
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2020-06-27 20:24
图像处理学习
之路
转载:请注明出自http://blog.csdn.net/u014775175经历了半年多的学习,图像处理总算入门了,做了个小项目,将之前所学的都用到了。虽不敢说精通,但该掌握的工具都掌握了,包括图像算法。图像处理虽说不难,但刚开始入门,还是不易的,我也走了不少弯路,希望借鉴给有缘人。首先,搞图像处理,熟悉图像算法是必经之路,如果上过图像处理这门课的话,再好不过。如果没有,我推荐中科院研究生院刘定
吴江2000
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2020-06-27 10:40
机器视觉算法
第三章-数字
图像处理学习
笔记
3.5平滑空间滤波器3.5.1平滑线形滤波器(均值滤波器):其输出是包含在滤波器模板邻域内的像素的简单平均值,其结果降低了图像灰度的“尖锐”变化;由于典型的随机噪声由灰度级的急剧变化组成,因此常见的平滑处理应用就是降低噪声;其缺点:由于图像边缘也是图像灰度尖锐变化带来的特性,所以均值处理会存在不希望有的边缘模糊的负面效应;平均分为标准平均,所有系数相等的空间均值滤波器有时称为盒状滤波器;加权平均,
特别执行官
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2020-06-27 04:19
冈萨雷斯数字
图像处理学习
7:图像分割 点线和边缘的检测
好久没有继续学习数字图像处理的知识了,之前在闷头学吴恩达老师的机器学习课程,感觉还是得补一点专业知识,所以继续拾起冈萨雷斯老师的图像处理,加油加油。至于底下的支付码,您看了博客觉得好,有帮助就随手转个块八毛的,也是对我的很大鼓励;不转也没关系,您学到了知识是您的,对知识的分享交流才会使我们大家共同进步,所以如果有什么错误或者不足之处还请评论区指正,谢谢。——2017.12.14一.图像分割的概念目
小白一只an
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2020-06-26 12:10
图像处理学习
笔记(1)——图像滤波(补充更新)
参考文章https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym/article/details/89788020https://www.cnblogs.com/zbjuke/p/10304863.htmlhttps://www.cnblogs.com/henuliulei/p/10559954.html图像滤波图像的频率代表了图像颜色变化的剧烈程度。低频分量:一幅图中,颜色变
屿十_
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2020-06-25 23:41
图像处理学习笔记
opencv
图像处理学习
(五十六)——霍夫圆检测
霍夫圆检测的基本原理与霍夫线变换原理类似,直线检测中的点对应极坐标空间,在变换中被三维空间中圆坐标空间代替。对直线而言,一条直线可由极坐标参数来确定,而对于圆来说,就需要三个参数来确定一个圆。同二维霍夫线变换原理,三维空间曲线中相交于一点的边缘点集越多,那么它们经过的共同圆上的像素点就越多,设定阈值进行相应判断一个圆是否被检测到,这就是标准霍夫圆变换的原理。但也正是由于三维空间的计算量大大增加的原
光电的一只菜鸡
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2020-06-25 10:23
学习opencv
频率域滤波基础之一(读数字
图像处理学习
halcon)
如果不了解在图像滤波中如何应用傅里叶变换和频率域的基本知识,要彻底理解这一领域也是不太可能。二维离散傅里叶变换的一些性质1、空间和频率间隔的关系假设对连续函数f(t,z)取样生成了一副数字图像f(x,y),它由分别在t和z方向所取的MxN个样点组成。令△T和△Z表示样本间的间隔。那么相应离散频率域变量间的间隔分别由给出。频率域样本间的间隔与空间样本间的间距和样本数成反比。2、平移和旋转用指数项乘以
pengjc2001
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2020-06-24 19:29
Halcon
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