cxf7394373的专栏

       在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般有以下四种方法对彩色图像进行灰度化：       1.分量法将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值，可根据应用需要选取一种灰度图像。 f1(i,j)=R(i,j) f2(i,j)=G(i

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解：HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invarian

利用cvFindContours 函数计算图像的轮廓，获取

没什么好说的，直接上代码旋转参数： angle 旋转的角度 clockwise = false 逆时针旋转 = true 顺时针旋转*/// clockwise 为true则顺时针旋转，否则为逆时针旋转IplImage* CPreprocessImage::rotateImage(const IplImage* src, int angle, bool c

1.基于金字塔的方法2.基于边缘de

int calEdgeHistogram(IplImage *image,IplImage * dst,double * edge_hist_feature){ if(NULL == image || NULL == edge_hist_feature) return 1; CvHistogram *hist = 0; // 直方图 IplImage* canny;//边缘图像

/***********************聚类操作*******************************///图像进行颜色聚类//输入：灰度图像//输出：颜色聚类结果图片、聚类标签矩阵int color_cluster(IplImage * src,IplImage * dst,int * class_mat){ if(src == NULL || dst == NULL

回首前尘，尽是可耻的的往事。每当想起这句话，心里惶惶不可终日，兴趣驱动的学习乐在其中，项目驱动的学习不可不为，压力驱动的学习无疾而终。抛去胡乱YY的国际风雨，社稷民生，我们终究要扎扎实实的度过人生的每个阶段！      2010年的很长时间都在做图像二值化算法方面的工作，看了一些论文，总结了一些算法，总的来说，在这方面的算法特别多，大致可以分成两类，全局阈值二值化和局部阈值二值化。下面链接了比

Otsu算法对图像进行二值化，核心就是计算背景和前景的最大类间方差，把类间方差最大的像素值作为全局二值化的阈值二值化实现程序%matlab程序G = imread('IMG_0019.JPG');I = rgb2gray(G);[m,n] = size(I);Hist = zeros(255);%直方图dHist = zeros(255);variance = zeros(2

实现了sauvola算法，原论文去google一下就有了~参数是：k, windowSize，自己调调看效果void sauvola(unsigned char * grayImage,unsigned char * biImage,int w,int h,int k,int windowSize){ int whalf = windowSize >> 1; int i,j;

循环阈值方法实现图像二值化clcclearG = imread(img.jpg);I = rgb2gray(G);%l = rgb2gray(h);%转换成灰度图像，得到灰度值%imhist(img);%得到灰度直方图%disp(img);%显示各像素的灰度值%循环阈值选择方法gray1 = 0;%一部分图像的灰度值之和gray2 = 0;%另一部分

基于Niblack的Block Analisys算法

实现了局部阈值二值化算法Niblack方法

Bernsen算法实现图像二值化%局部阈值操作Bersen算法clcclearI = imread('card8.bmp');w = 1;%矩阵大小为2*w+1T = 0;%阈值大小max = 0;min = 0;[m,n] = size(I);T = zeros(m - 2*w,n - 2*w);%根据bersen算法计算每个像素点的阈值for i = (w +

安装Tesseract-OCR准备工作:编译环境: gcc gcc-c++ make(这个环境一般机器都具备,可以忽略)  1yum install gcc gcc-c++ make 依赖的包: autoconf automake libtool libjpeg-devel libpng-devel libtiff-devel zlib-devel leptonica(1.67

腐蚀的算法：用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作：如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。结果：使二值图像减小一圈B}Í S = { x,y | SxyÄ定义：E = B  膨胀的算法：用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作：如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1结果：使二

颜色相关图的参考文献:        [1] Greg Pass, RaminZabih. Comparing images using color coherence vectors.代码如下:/************************************************************************//*作用：计算颜色相关图输入：img-

改变图像大小，保持图像不失真！

Opencv获取并改变图像的像素值

cvLoadImage函数：在程序中这个函数使用一次两次感觉不来，但在处理序列图像循环调用这个函数时，内存泄露的可能让你目瞪口呆！最近，在一个2000张样张的数据集上进行批处理， 我观察任务管理器内存分配的情况，发现内存在不断的被消耗掉！原因可能是，每次loadImage的时候，

一、直方图匹配方法对比直方图相似性的方法有四种：(1)  相关度           (2)  卡方系数           (3)  相交系数         (4)  巴氏距离             在快速但是不怎么准确匹配的情况下，Intersection方法的效果好，而在慢速但较精确的情况下，用卡方或者巴氏距离效果好。

opencv中文说明中是这样说的：Threshold   对数组元素进行固定阈值操作void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );   src   原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点

最近在用opencv写一个文本定位的程序，获取到字符轮廓之后需要进行合并，涉及到判断矩形是否相交的问题，记得去年去三星通信研究院面试同样问到了这个问题，如何判断两条线段是否相交，如何判断两个矩形是否相交。以前写过一篇如何判断线段相交的问题，上网查了一些方法，在这里做一下后一个问题的总结：方法一：假定矩形是用一对点表达的(minx,miny)(maxx,   maxy) ，那么两个矩形rect1

灰度共生矩阵        灰度共生矩阵定义为像素对的联合分布概率，是一个对称矩阵，它不仅反映图像灰度在相邻的方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，但也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征，是计算纹理特征的基础。       设f(x,y)为一幅数字图像，其大小为M×N，灰度级别为Ng，则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为：        其中#(x)表示集合x中的元素

经常用opencv下的cvCvtColor函数直接把图片颜色空间转换到了HSV下，今天自己写了一段代码进行转化，RGB转HSV的计算公式如下：在这里把h规范化到位于 0 到 360°之间,s和v均规范化到0-1之间，和opencv的范围不同。IplImage * src;int * h; float * s; float * v; int width = src->w

Tesseract-ocr的dll tesseract-3.02.02-win32-lib-include-dirs下载地址：Google-Tesseract-OCR      解压之后包括 include文件夹和Lib文件夹，配置头文件和库文件，建立工程进行测试。#include "baseapi.h"#include "strngs.h"#pragma  comment

读研的时候写过一篇文本定位相关的论文，当时有一个处理步骤是对断裂的边缘进行连接，当时的程序已经不知道扔哪儿去了，最近又要用到这个程序，把论文翻出来，把程序写了一遍。这个边缘连接的方法我也不知道叫什么名字，随便写写吧。对所有的端点（该点八临域内有且只有一个前景点）查找其更外层的16个点，若有前景点，则将该端点和前景点之间的点也改为前景点(图1)。边缘连接的结果表明该方法能把相邻的前景点连接起

在网上找了写帖子说这个问题，一开始没调通，后来在源码里一点点调试的，真麻烦对原始cvTexture.cpp调试之后，发现问题停在函数 icvCreateGLCM_LookupTable_8u_C1R ，感觉是内存分配越界问题。浏览代码后，发下如下几个问题：1. 函数 cvCreateGLCM 中，在动态创建CvGLCM结构体时:      1. CV_CALL( newGLCM =

tesseract 训练字库先做两个准备工作1.下载工具cowboxerhttp://download.youkuaiyun.com/detail/cxf7394373/53055192. 下载tesseract-ocr.exehttps://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list3. 安装tessract-ocr我直接安装在了D:

中文识别：清华文通TH-OCR XP(8.0)；汉王文本王5800；尚书七号OCR。 英文识别：ABBYY FineReader70pro；Cuneiform pro v6；Scansoft OmniPage SE；Scansoft PaperPort v9.0。 中英文混合识别：清华文通TH-OCR XP(8.0)；汉王文本王5800；尚书七号OCR。 中文识别：汉王文本王5800更