autocyz

双线性插值算法双线性插值是一般的线性插值算法的扩展，其核心思想是在两个方向上分别进行一次线性插值。选取合适的二位坐标系，并且已知f(x0,y0)、f(x0,y0+1)、f(x0+1,y0)、f(x0+1,y0+1)f(x_0,y_0)、f(x_0,y_0+1)、f(x_0+1,y_0)、f(x_0+1,y_0+1)，则双线性插值可以用如下的插值公式表示： f(x,y)=[1−xx][f(x0,y0

废话不多说，直接上代码，代码中我都注明了注释，有些讲不清楚的，会在代码的后面专门拿出来讲。下面这个cpp文件不是我自己写的程序，是opencv提供的关于dft变换的例程，文件一般会包含在你的opencv路径下opencv\sources\samples\cpp下面，可以自行查找。#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/im

先看代码：#include #include #include #include using namespace cv;using namespace std;typedef unsigned char byte;void gradientGray(Mat &src, Mat &mag);int main(){ Mat src = imread("1.jpg",

闲话少说，先看程序：#include #include #include "opencv2\opencv.hpp"using namespace cv;using namespace std;int main(void){ const string imageName("2.jpg"); Mat image = imread(imageName); //读取图像 imsh

在opencv2中，直线Hough变换有以下两种形式：标准霍夫线变换（HoughLines）       原理在这里的博客已经说了。此函数能给我们提供一组参数对（θ，rθ） 的集合来表示检测到的直线统计概率霍夫线变换（HoughLinesP ）      这是执行起来效率更高的霍夫线变换. 它输出检测到的直线的端点（x0,y0,xn,xn） 先看程序，后面会讲一下每个函数的

对于一幅图像，假设图像为全白，但是中间有一条黑色的垂直的直线。那么直线所在的位置有何特征呢？       稍微想想便可以知道，在直线的左边为全白，那么从图像最左边至中间黑色的直线，其像素点的灰度变化率始终是为0的。同理，直线右边也是这种情况。但是，在黑色直线旁边的点，其会度变化率则不为0。如果把黑色直线看成是图像左右两边的分界线，那么只要知道灰度变化率不为0 的点，就可以找到这个边界的准确位置

看了一天的hough变换，总算是有些眉目。一开始总是纠结于hough变换把图像中的点映射到另一个参考系中的直线中，是怎么实现的。即我怎么知道图像中的点事映射到哪些直线中的。。。。。后面终于明白，其做法是将映射到另一个参考系的直线离散化，通过求直线上每个点，来构成直线，从而表达出原图像此点所在的所有直线。至于最后是选择映射到极坐标系中是因为减少运算量。本来无边无际的直线，都可以用有边有界的模和角度来

中国计算机学会推荐国际学术刊物1、A类刊物简称刊物全称出版社网址AIArtificial IntelligenceElsevierhttp://www.journals.elsevier.com/artificial-intelligence/TPAMIIEEE Trans on Patte

搜集了一些在计算机视觉领域比较有名的数据库、期刊、会议，分享给大家：（大牛们有补充的就在评论区补充一下，我会加上去。）1、Elsevier (ScienceDirect OnSite,SDOL)          http://www.sciencedirect.com/2、IEEE/IEE Electronic Library        http://ieeexplore