Fioman_GYM的博客

文章目录一. 本章目标① 目标② 理论③ 代码二. 实例① 亮度和对比度调整② 伽马校正③ 纠正曝光不足的图像三. 图形渲染中的伽马校正(附加资源)一. 本章目标① 目标本教程中我们将学习如何:访问像素值用零初始化矩阵学习cv::saturate_cast是做什么的,以及它有什么用获取关于像素变换的一些比较酷的信息提高图像亮度的一个实际例子② 理论注意:下面的解释来自Richard Szeliski的《计算机视觉:算法和应用》一书图像处理一般的图像处理运算符是一个函

文章目录一. 本章目标① 目标:② 理论一. 本章目标① 目标:在本教程中你将学习到:什么是线性融合,为什么它用处很大?如何使用addWeighted()让两幅图像相加② 理论注意:下面的解释来自Richard Szeliski的《计算机视觉:算法和应用》一书从我们之前的教程中,我们已经知道一些像素操作符,一个有趣的二元(输入)算子是线性融合算子:通过使α从0->变化,这个运算符可以用于在两个图像或者视频之间执行一个随时间淡入淡出的效果,就像我们在幻灯片和电影制作中看

文章目录一. 输入/输出① 从一个文件中加载一个图像② 写入图像到一个文件中二. 图像的基本操作① 访问像素强度值三. 内存管理和引用计数四. 原始操作五. 可视化图像一. 输入/输出① 从一个文件中加载一个图像Mat img = imread(filename);如果你想读取一个jpg图像,默认会创建一个3通道的图像.如果你需要一个灰度图像,使用:Mat img = imread(filename,IMREAD_GRAYSCALE);注意:文件的格式由其内容(前几个字节)决定. 将图像

文章目录一. 掩码操作简介二. 我们的测试用例一. 掩码操作简介矩阵的掩码操作非常的简单.这个想法是,我们根据掩码矩阵(也称为内核)重新计算图像中每个像素的值.此掩码保存的值将调整邻近像素(和当前像素)对新像素值的影响程度.从数学的观点来看,我们用我们指定的值做加权平均.二. 我们的测试用例让我们考虑一下图像对比度增强方法的问题.基本上,我们想对图像的每个像素应用一下的公式:第一种表示方法是使用公式,而第二种表示方法是使用掩码的压缩版本.你可以通过将掩码就很的中心(由0-0索引标记的大写

文章目录一. 本章目标二. 我们的测试用例三. 我们在内存中是如何保存图像矩阵的四. 扫描图像的有效方法五. 迭代器(安全)方法六. 使用引用返回的动态地址计算七. 核心方法八. 性能差异一. 本章目标我们将回答以下的问题:如何遍历图像的每一个像素?如何存储Opencv的矩阵值?如何衡量我们算法的性能?什么是查找表?为什么使用它们?二. 我们的测试用例让我们考虑一个简单的颜色还原方法.通过使用无符号char 类型的C/C++来存储矩阵,一个像素通道可以有256个不同的值.对于一个三通道的

文章目录一. 目标二. Mat三. 存储方法四. 显示的创建一个图像矩阵Mat五. 上述代码的完整示例一. 目标在现实世界我们有多种获取数字图像的方式:数码相机,扫描器,计算机X射线,还有比如核磁共振成像.在任何情况下我们(人类)看到的都是图像.然而,当我们将这些图像转换到我们的数字设备上的时候,记录的都是图像上的每个点的数值.比如:比如上图中你能够看到汽车的镜子只不过是一个包含所有像素点强度值的矩阵.我们获取和存储像素值的方式可能会根据我们的需要而不同,而最终计算机世界中的所有图像都可能被简化为数