Feeryman_Lee的博客

成功解决：Skipping acquire of configured file 'universe/binary-i386/Packages' as repository 'http://miktex.org/download/ubuntu bionic InRelease' doesn't support architecture 'i386'

在ubuntu18.04系统上安装opencv但是在安装依赖包的过程中，有一个依赖包，libjasper-dev在使用命令sudo apt-get install libjaster-dev提示：errorE: unable to locate libjasper-dev解决方法:sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"sudo apt updatesudo ap

成功解决 由于找不到opencv_world410d.dll,无法执行代码，重新安装程序可能会解决此问题将 opencv 安装路径 目录\opencv\build\x64\vc14\bin 中 3 个后缀是.dll 的应用程序扩展复制到 C:\Windows\System32 中复制到重新运行程序即可解决......

K均值(K-Means)聚类-构建BOF特征在图像检索时，通常首先提取图像的局部特征，这些局部特征通常有很高的维度（例如，sift是128维），有很多的冗余信息，直接利用局部特征进行检索，效率和准确度上都不是很好。这就需要重新对提取到的局部特征进行编码，以便于匹配检索。常用的局部特征编码方法有三种：BoFVLADFV本文主要介绍基于k-means聚类算法的BoF的实现。BoF的...

角点检测图像金字塔中计算Lucas-Kanande光流算法

计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么...

获取通道channels=1，Mat元素类型为CV_32SC1的元素的值使用ptr指针使用 mat.ptr(i)+j) 形式例如：#include <opencv2\opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(){ Mat mat(5...

InputArray和OutputArray的说明及实践

我这里使用的是vs2019和opencv4.1.0，版本通用，接下来就是教程部分。1.Opencv下载及安装首先下载opencvopencv下载地址单击DownLoad,进入页面后等待5秒钟开始自动下载找到下载好的文件，双击安装（这其实是一个解压过程），选择解压目录，单击Extract会在选中的路径下自动创建名字是opencv的文件...

霍夫圆变换的API霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首要对图像做中值滤波。基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步：1.检测边缘，发现可能得圆心2. 基于第一步的基础上从候选圆开始计算最佳半径大小。HoughCircles(InputArray image, //输入图像，必须是8-bit的灰度图像InputArray circles, //输出...

Canny边缘检测！

在二阶导数的时候，最大变化处的值为零即边缘是零值。通过二阶导数计算，根据此理论我们可以计算图像二阶导数，提取边缘。处理流程（1） 高斯模糊——去除噪声GaussianBlur()（2） 转换为灰度图像cvtColor()（3） 拉普拉斯——二阶导数计算Laplacian()（4） 取绝对值convertScaleAbs()（5） 显示结果代码演示：#include <open...

1.卷积边缘问题图像在进行卷积运算的时候，图像的边界像素不能被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，所以在进行33滤波的时候，有一个像素的边缘没有被处理，55滤波的时候有2个像素的边缘没有被处理。2.处理边缘在卷积开始之前增肌阿边缘像素，填充的像素值为0或者为RGB黑色，比如3*3的卷积核，在图像的四周各填充一个像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理之后再去掉这些...

1.卷积应用-图像边缘提取边缘指的是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取，对象检测，模式识别等方面都有重要的作用。如何捕捉/提取边缘 ——对图像求一阶导数delta=f(x)-f(x-1),delta越大，说明像素在x方向变化越大，边缘信号越强用Sobel算子进行卷积运算，提取边缘2.Sobel算子是离散微分算子，用来计算灰度的近似梯度Sobel算子功能集合高斯...

1.创建与现有图像规格相同的图像2.克隆现有图像3.复制现有图像4.图像的行列宽5.图像的掩膜操作6.创建零矩阵7.创建对角线是1的矩阵

图像的线性混合操作：两张图像按照一定的权重混合

调整图像亮度与对比度

读写灰度图像，RGB图像的某个像素、修改像素值、图像取反（源码+API）

在图像上绘制点，直线，矩形，圆，椭圆，多边形随机生成与绘制文本

1.模糊原理2.均值滤波3.高斯滤波4.中值滤波5.双边滤波

图像的膨胀和腐蚀、图像的开运算与闭运算

图像金字塔、高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、上采样、降采样

阈值二值化、阈值反二值化、截断、阈值取零、阈值反取零

自定义线性滤波、Robert算子、Sobel算子、拉普拉斯算子

1.绘制线段2.绘制矩形3.绘制椭圆4.绘制圆5.在一张图上随机画随机颜色的线6.绘制多边形7.绘制文字