OpenCV

2021-12-07obama阅读(647)评论(0)赞(0)

OpenCV计算拉普拉斯算子，拉普拉斯算子也是一种基于图像导数运算的高通线性滤波器，它通过计算二阶导数来度量图像函数的曲率。 如何实现 在OpenCV中，可用cv::Laplacian函数计算图像的拉普拉斯算子。它与cv::Sobel函数非...

2021-12-07obama阅读(539)评论(0)赞(0)

OpenCV用定向滤波器检测边缘，低通滤波器介绍了用核心矩阵进行线性滤波的概念。这些滤波器通过移除或减弱高频成分，取得模糊图像的效果。本文将执行一种反向的变换，即放大图像中的高频成分，再用本文介绍的高通滤波器进行边缘检测。 如何实现 我们将...

2021-12-07obama阅读(421)评论(0)赞(0)

OpenCV中值滤波器，低通滤波器介绍了线性滤波器的概念。除此之外，非线性滤波器在图像处理中也起着很重要的作用。本文将介绍的中值滤波器就是其中的一种。 因为中值滤波器对消除椒盐噪声非常有用（这里用只有盐的噪声），我们使用如下所示图像。 如何...

2021-11-28obama阅读(450)评论(0)赞(0)

OpenCV滤波器进行缩减像素采样，需要调整图像精度（重新采样）的情况屡见不鲜，降低图像精度的过程称为缩减像素采样（downsampling），提升图像精度的过程称为提升像素采样（upsampling）。这些算法的难点在于要尽可能地保持图像...

2021-11-28obama阅读(499)评论(0)赞(0)

OpenCV低通滤波器，本文将介绍几种非常基本的低通滤波器。这种滤波器的目的是减少图像变化的幅度。要做到这点，一个简单的方法是把每个像素的值替换成它周围像素的平均值。这样一来，强度的快速变化会被消除，取而代之的是更加平滑的过渡。 如何实现 ...

2021-11-28obama阅读(566)评论(0)赞(0)

OpenCV用MSER提取特征区域，上文介绍了如何通过逐步水淹并创建分水岭，把图像分割成多个区域。最大稳定外部区域（MSER）算法也用相同的水淹类比，以便从图像中提取有意义的区域。创建这些区域时也使用逐步提高水位的方法，但是这次我们关注的是...

2021-11-28obama阅读(481)评论(0)赞(0)

OpenCV分水岭实现图像分割，分水岭变换是一种流行的图像处理算法，用于快速将图像分割成多个同质区域。它基于这样的思想：如果把图像看作一个拓扑地貌，那么同类区域就相当于陡峭边缘内相对平坦的盆地。分水岭算法通过逐步增高水位，把地貌分割成多个部...

2021-11-28obama阅读(455)评论(0)赞(0)

OpenCV灰度图像中应用形态学，本文将介绍两种形态学运算，将它们应用于灰度图像上可以检测图像的特征。 如何实现 形态学梯度运算可以提取出图像的边缘，具体方法为使用cv::morphologyEx函数，代码如下所示： // 用3×3 结构元...

2021-11-28obama阅读(467)评论(0)赞(0)

OpenCV形态学滤波器开启和闭合图像，前文介绍了两种基本的形态学运算：腐蚀和膨胀。我们可以利用它们定义新的运算。本文将讲解开启和闭合运算。 如何实现 为了应用较高级别的形态学滤波器，需要用cv::morphologyEx函数，并传入对应的...

2021-11-28obama阅读(530)评论(0)赞(0)

OpenCV形态学腐蚀和膨胀图像，数学形态学中最基本的概念是结构元素。结构元素可以简单地定义为像素的组合（下图的正方形），在对应的像素上定义了一个原点（也称锚点）。形态学滤波器的应用过程就包含了用这个结构元素探测图像中每个像素的操作过程。把...