学习OpenCV(六)

学习OpenCV(六)TrackBar的使用 在以前的几个例子里面,我们并没有实现与计算机的交互。在OpenCV中,我们可以使用TrackBar来进行交互,调整一些参数的大小。这篇文章主要介绍了如何使用TrackBar。 举一个均值滤波blur的例子。我们已经知道,卷积核影响了均值滤波的效果。卷积核越大,图像的模糊化越严重。我们可以使用TrackBar动态地调整卷积核的大小,这样可以使得实验效果更加直观。 首先,来看一下参考手册中的描述。 阅读详情

续学习OpenCV(五)

使用OpenCV有关直方图的几个函数(二):

函数一:

cv::threshold(srcImage, desImage, threshold, malVal, cv::THRESH_BINARY);

在最后一个参数为cv::THERSH_BINARY时本函数实现把源图像转换成二值图像,门限值为threshold,最大值为malVal

函数二:

cv::calcBackProject(&image,

1,            // we only use one image at a time

channels,     // vector specifying what histogram dimensions    

                           //belong to what image channels                                         

histogram,   // the histogram we are using

result,       // the resulting back projection image

ranges,       // the range of values, for each dimension

255.0         // the scaling factor is chosen such that a histogram

                           //value of 1 maps to 255

  );

函数在图像中寻找指定的对象

 histogram是规范化直方图

255.0是缩放因子

函数三:

直方图规范化

cv::normalize(histogram,Mat,1.0)

cv::normalize(shistogram,sparseMat,1.0,cv::NORM_L2);

直方图规范化会把直方图每一个值规范到(0.0 , 1.0)






新手学习opencv六:kmeans聚类 新手学习opencv kmeans聚类       学习opencv,kmeans聚类。将一张图像像素值聚类,然后结合mfc显示聚类后的图像,可以改变聚类类数和迭代次数。      聚类可以往动态聚类,多层次聚类,加权聚类等方面深入研究。      代码release下 vs2010 编译,opencv kmeans聚类演示源代码下载: 阅读详情

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