南木的博客

可能利用opengl实现loop细分的工作还要再搁置一段时间，先放matlab写好的程序作者是Jesus Mena，代码在https://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/24942-loop-subdivision中具体的细分规则在我的http://blog.youkuaiyun.com/lafengxiaoyu/article/details/5...

网格细分的原理其实并不难理解，它的难点主要在于如何实现。在看过无数有原理无代码的博客后，终于决定写一写我的实现方法，并附上代码供大家参考。c++写的可能比较笨拙，望见谅。1.半边数据结构很好理解，就是把网格的每一条边分成两个半边，半边是有方向的同一条边的两个半边方向相反。并且一条边是属于两个面，则半边完全...

原文链接网格简化可以减少网格的三角片数量，同时尽量保持住网格的几何信息或其它属性（如纹理）。它是网格处理里的经典问题，广泛应用于各个...

1.内容设计一个Sigmoid函数，实现对图像的对比度调整；使用opencv窗口系统的slider控件，交互改变Sigmoid函数的参数，实现不同程度的对比度调整；2.方法一次函数方法想要调整图片的对比度，就要对图片中的像素进行操作，改变像素的值来达到调整图片对比度的目的。而使用一次函数来调整对比度的方法十分简单，函数如下：new_image.at<Vec3b>(y,...

内容：• 了解OpenCV中实现的SIFT, SURF, ORB等特征检测器的用法，并进行实验。将检测到的特征点用不同大小的圆表示，比较不同方法的效率、效果等。• 了解OpenCV的特征匹配方法，并进行实验。SIFT：SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点（关键点），用128维方向向量的方式对特征点进行描述，最后通过对比描述向量实现目标匹配。概括起来主要有三大步骤：1、 ...

实现Harris角点检测算法，并与OpenCV的cornerHarris函数的结果进行比较。特征点在图像中一般有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度、以及某些梯度特征等。角点可以简单的认为是两条边的交点。如下图所示：在各个方向上移动小窗口，如果在所有方向上移动，窗口内灰度都发生变化，则认为是角点；如果任何方向都不变化，则是均匀区域；如果灰度只在一个方向上变化，则可能是图像...

霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析（image analysis）、电脑视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间(parameter space)中执行投票来...

Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作。通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。目前有多种算法可以进行边缘检测，虽然Canny算法年代久远，但可以说它...

图像的距离变换实现了像素与图像区域的距离变换，使得最后生成的图像在该自己元素位置处的像素为0，临近的背景的像素具有较小的值，且随着距离的增大它的的数值也就越大。对于距离图像来说，图像中的每个像素的灰度值为该像素与距离其最近的背景像素间的距离，也就是说，给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离，一幅二值图像的距离变换可以提供每个像素到最近的非零像素的距离根据度量距离的方法不同，距离变换有...

连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在CVPR和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的方法。例如：...

均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。快速均值滤波要求：在这里就要先解释一下积分图的概念了。在实现均值滤波的过程中也要特别注意边界问题，以免在处理边界上点的像素值时发生越界。%边界处理for v=1:nc...

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

这次实验是要设计一个可以让图形进行绕任意中心任意角度旋转的函数WarpAffine，其核心大概就是使用双线性差值进行重采样。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。在代码中实现双线性插值要注意原图像和目标图像的原点均旋转左上角，然后根据插值公式计算目标图像每点像素，得到结果大致如下：简单来说，就是使用int x=(i+0.5)m...