学习OpenCV(五)

OpenCV(五)——超细节的Canny原理及算法实现 继上一章承诺,编写这一章。 原因呢,是这样,在实际项目中,用到canny很少,我总觉得它对于细节边缘过于详尽。 我们知道,opencv提供的算法库,内部核心算法是定死的,你只能通过调节参数来测试。 如果你不知道原理,估计这次调好了,下次又要花大半时间去。简直是无用功。 本着专研精神,还有也方便自己后续查阅,于是乎我就推出这一期的Canny算法。   啰嗦几句,其实要学好算法,看书是必不... 阅读详情

直方图涉及的函数(一):

int    histSize[1] ;
	float  hranges[2] ;
	const float * ranges[1] ;
	int    channels[1] ;

函数:cv::calcHist()获取图像直方图

cv::calcHist(&image,
1,            // histogram of 1 image only
channels,     // the channel used
cv::Mat(),    // no mask is used
hist,         // the resulting histogram
3,           // it is a 3D histogram
histSize,    // number of bins
ranges       // pixel value range
);

函数:cv::minMaxLoc()获取图像矩阵中的最大最小值

cv::MatND hist = getHistogram(image) ;

		double maxVal = 0 ;
		double minVal = 0 ;

		cv::minMaxLoc(hist , &minVal , &maxVal , 0 , 0) ;//获取最大值最小值

函数:cv::LUT()修改图像像素值Look Up Table

cv::LUT(image , lookup , result) ;//lookup是掩码

函数:cv::threshold()设置图像门限值

cv::Mat thresholded ;
// 	cv::threshold(image , thresholded , 
// 		60.0 , 255.0 , cv::THRESH_BINARY) ;//60.0为分界线小于60.0为0,大于为255只有黑白两色


函数:cv::line()第一个参数是图像矩阵,第二,第三个参数是线两端,第四个参数是线上线上颜色,画图坐标左上角为(0 , 0)Y轴方向向下

cv::line(histImg , cv::Point(h , histSize[0]) ,
				cv::Point(h , histSize[0] - intensity) ,
				cv::Scalar::all(0)) ;//画白色的线



初学OpenCV学习记录(五) 以下内容摘自OpenCV2计算机视觉编程手册 引言 图像滤波是图像处理的一个基本操作,本章介绍几种常用的滤波器和他们的用途。 图像的频率:不同的图像之间的颜色或者灰度分布不同,我们是从分布的角度来看的,如果我们从灰度的变化角度来看,有些图像的灰度变化缓慢,比如一片蓝色的天空,而有些图像灰度变化迅速,比如有很多物品的热闹场景,因此,图像中像素的变化频率构成了另一种描述图像的方式,低频对于图像变化缓慢,高频对应强度变化迅速,滤波的操作就是针对图像某一频段进行操作的。 使用低通滤波器模糊图像 目的:使用低通滤波 阅读详情

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