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最近在做一个项目，其中有一步要把图片变文本并获得单词现在我可以写python，用到别人网站的api取得，但是毕竟别人的网站一有改动，我们这也需要改动，所以还是要自己动手老老实实写。比如      我们要取得never,channel,never这3个单词。当然，我们的图片都要比较清晰，规范，没有斜体，没有乱七八糟的符号 ＝ ＝ 我们做的简单一点。在前面几部分，我们主要先做分割，如果

下面我进入Sample文件夹下的ImgProc子目录，首先研究下AddingImages.cpp,下面是源代码/** * @file AddingImages.cpp * @brief Simple linear blender ( dst = alpha*src1 + beta*src2 ) * @author OpenCV team */#include "opencv2/high

在本次马拉松中，你将学会用imread读取图片用nameWindow和imshow展示图片cvtColor彩色图像灰度化imwrite写图像Luv色彩空间转换图像读取接口image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED (CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ( 0

这里只讲最简单的调节，以后会有直方图均衡化，自适应的直方图均衡化等算法。文件是Sample/Imgproc/BasicLinearTransforms.cpp在这之前先介绍点数据结构和方法。首先是定义在Ccore.hpp中的typedef Vec Vec2b;typedef Vec Vec3b;typedef Vec Vec4b;typedef Vec Ve

Version1和Version2的差别OpenCV2和OpenCV1的一个主要差别就是1是C的版本，2是C++的版本OpenCV有很多的模块core,定义了许多数据结构和基本的函数imgproc,顾名思义就是处理图片的模块，包括线性和非线性滤波器，图形几何变换，颜色空间变换，直方图video,包括运动估计，背景消除，物体跟踪calib3d,摄像机标定，姿态估计，3D重

计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g/article/details/27979267收入囊中最小二乘法(least square)拟合Total least square 拟合RANSAC拟合葵花宝典关于least square拟合，我在http:/

计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g/article/details/26824529关于角点检测，我写过两篇文章openCV2马拉松第19圈——Harris角点检测（自己实现）OpenCV2马拉松第21圈——形态学操作实现角点检测有兴趣的童鞋可以去看看～～～

计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g收入囊中使用OpenCV的connerHarris实现角点检测自己实现Harris算法下面是自己实现的一个效果图因为阀值设置比较高，所以房屋周围没有找出来葵花宝典在此之前，我们讲过边缘的检测，

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收入囊中拉普拉斯算子LOG算子（高斯拉普拉斯算子）OpenCV Laplacian函数构建自己的拉普拉斯算子利用拉普拉斯算子进行图像的锐化葵花宝典在OpenCV2马拉松第14圈——边缘检测(Sobel,prewitt,roberts)  我们已经认识了3个一阶差分算子拉普拉斯算子是二阶差分算子，为什么要加入二阶的算子呢？试想一下，如果图像中有噪声，噪声在一阶

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计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g/article/details/26824529收入囊中形态学膨胀腐蚀实现角点检测葵花宝典角点检测的方法仁者见仁，智者见智。今天，我挑选了OpenCV2_Computer_Vision_Application_Programm

计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g/article/details/27220445看本文前，建议先去看OpenCV2马拉松第22圈——Hough变换直线检测原理与实现收入囊中Hough圆检测通用Hough变换葵花宝典我们在之前利用Hough变换

计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g/article/details/27088919收入囊中Hough变换概率Hough变换自己实现Hough变换直线检测葵花宝典先看一下我实现的效果图下面，我们进入Hough变换的原理讲解。看上图，我们知

收入囊中这里的很多内容其实在我的Computer Vision: Algorithms and ApplicationsのImage processing中都有讲过相关和卷积工作原理边界处理滤波器的工作原理会使用均值滤波，高斯滤波使用自己创造的核函数进行双线性滤波可分离的滤波（加速）葵花宝典相关： g=f⊗h卷积： g

计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g收入囊中利用OpenCV Canny函数进行边缘检测掌握Canny算法基本理论分享Java的实现葵花宝典在此之前，我们先阐述一下canny检测的算法.总共分为4部分.(1)处理噪声一般用高斯滤波.

计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g收入囊中利用OpenCV函数进行形态学梯度操作自定义结构矩阵进行形态学梯度操作葵花宝典在此之前，如果你还没接触过灰度图像形态学膨胀与腐蚀，希望你能仔细阅读灰度图像形态学膨胀与腐蚀本质上，灰度与二值并不差异，二值不过是0与255，

在上一节中，我们已经提取出了二值图，这一步就是分割图片获取单词了。   比如左边这张图片，我们可以分成6个子图，先分成两行，每行又有3部分。算法的思路很简单，实现起来也不是那么麻烦。#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include #include

收入囊中在这个教程中，你将学到中值滤波双边滤波自适应双边滤波葵花宝典中值滤波将局部区域的像素按灰度等级进行排序，取该领域中灰度的中值作为当前像素的灰度值。     中值滤波的步骤为：     将滤波模板（含有若干个点的滑动窗口）在图像中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；     读取模板中各对应像素的灰度值（或者彩色或者4通道）；将这些灰度值

收入囊中高斯金字塔拉普拉斯金字塔葵花宝典图像金字塔是一系列的图像集合，都是从单张图片获得的，连续做下采样（downsample）直到预设停止条件.最常用的是两种，高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。［当然还有其他的金字塔，比如小波金字塔］高斯金字塔对一张图像不断的模糊之后向下采样，得到不同分辨率的图像，同时每次得到的新的图像宽与高是原来图像的1/2, 最

在sample/cpp下面有一个文件叫做facerec_demo.cpp,还有一个文件叫做facerec_at_t.txt首先我们要去 AT&T人脸库下载400张图片，分别时40个人，每个人有10张照片下载完成后，随便放在哪里，但是注意要修改facerec_at_t.txt文件里面的路径，下面是我的文件路径/home/myname/Desktop/opencv-2.4.7/

OpenCV2.x版本有了C++接口，如Mat imread 与 IplImage cvLoadImage.They are the two different interfaces (Mat/imread for C++ and Ipl... and Cv.. for C interface). The C++ interface is nicer, safer and easier to

收入囊中灰度直方图彩色直方图葵花宝典直方图的理论还是非常丰富的，应用也很多，诸如：直方图均衡化直方图匹配（meanshift,camshift）在这里，我先介绍基础，如何绘制图像的直方图。拿灰度图像来说，直方图就是不同的灰度对应的个数，横轴（x)就是[0,256), 纵轴(y)就是对应的个数如下图，分别是灰度直方图和彩色直方图

计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g收入囊中仿射变换坐标映射利用坐标映射做一些效果，如下上面是原图，下面是利用坐标映射后的结果该问题来自于http://zhidao.baidu.com/link?url=OvyNHG3WKjwxbiJDOWund5lfoAPXkxXdzS

收入囊中lookup table对比度拉伸直方图均衡化葵花宝典lookup table是什么东西呢？举个例子，假设你想把图像颠倒一下，f[i] = 255-f[i],你会怎么做？for( int i = 0; i < I.rows; ++i) for( int j = 0; j < I.cols; ++j ) I.at(i,j) = 255 － I.at(i,j)

收入囊中灰度图像的反向投影彩色图像的反向投影利用反向投影做object detect葵花宝典什么是反向投影？其实没有那么高大上！在上一篇博文学到，图像可以获得自己的灰度直方图.反向投影差不多是逆过程，由直方图得到我们的投影图。过程如下：根据模版图像，得到模版图像的灰度直方图.对灰度直方图对归一化，归一化后是个概率分布，直方图的积分是1根据概率分布

收入囊中meanshift图像聚类meanshift object detect葵花宝典今天有点累，理论就讲少点吧T_Tmeanshift中文是均值飘逸，就是给定一个点，然后会移动到概率密度最大的地方。对于图像，什么是概率密度最大？我们可以定义很多要素：距离RGBHSV下面我有个例子，就是用距离(x,y)和HSV(h,s,v)作图像聚类的。

收入囊中使用4种不同的方法进行直方图比较葵花宝典要比较两个直方图, 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的对比标准。也就是先说明要在哪个方面做对比。我们可以想出很多办法，OpenCV采用了以下4种公式也都不难，我们自己就能实现。d越小，表示差异越低，两幅图像越接近，越相似初识APIC++: double compar

收入囊中在http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g/article/details/25505315这里，我们已经学习了如何利用反向投影和meanshift算法来在图像中查找给定模版图片的位置。meanshift针对的是单张图像，在连续图像序列的跟踪中，camshift(Continuously Adaptive Mean-SHIFT)是一种著名的算法。但

收入囊中差分在边缘检测的角色Sobel算子OpenCV sobel函数OpenCV Scharr函数prewitt算子Roberts算子葵花宝典差分在边缘检测到底有什么用呢？先看下面的图片作为人，我们可以很容易发现图中红圈有边界，边界处肯定是非常明显，变化陡峭的，在数学中，什么可以表示变化的快慢，自然就是导数，微分了。想像有如下的一维图片。红圈处

计算机视觉讨论群162501053转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/abcd1992719g/article/details/27242419收入囊中在图片中找到轮廓并且描绘轮廓使用多边形，圆，椭圆来逼近我们的轮廓葵花宝典关于轮廓提取，差不多是一个连通域的判断。原理还