hhypractise的博客

这次出一个数字图像处理合集，用的是opencv3.4.6+vs2017版本。本合集逐渐深入，分为环境配置及入门、几何变换、图像增强、图像分割、形态学处理、图像特征和车流量统计部分。本合集适合数字图像处理的初学者。1、配置图像处理编程环境步骤：将opencv3.4.6解压到安装目录之后，打开VS2017，新建Windows桌面控制台程序，在属性管理器上点出Microsoft.Cpp.x64.user，点开属性一栏，在VC++目录下修改包含目录及库目录的内容。结果如图一所示。在链接器的附加依赖项添加

完成图像旋转、平移、比例缩放1、图像平移；图像平移先定义xOffset和yOffset的大小，即水平方向和垂直方向的平移单位。创建全黑目标图像，使平移后的图像和原图像一样大。使用两个循环对水平方向和垂直方向进行平移在其中设置溢出保护。代码示例如图一所示。分别在水平方向和垂直方向平移20个单位，实验结果如图二所示。2、图像旋转；使用getRotationMatrix2D、warpAffine函数，求得旋转矩阵，再进而求得旋转图像，将多余的边框剪切掉。代码示例如图三所示。对图像进行30°的旋转

实现：1.掌握线性/非线性灰度变换，理解不同的灰度变换所应用的场景及不同的处理效果，掌握线性/非线性灰度变换的数学原理。2. 掌握直方图均衡化算法，理解直方图均衡化算法是一种增加图像灰度动态范围，掌握算法的数学原理。3. 掌握邻域/中值平滑算法，理解模板卷积概念，理解邻域/中值平滑图像处理的效果及其对于椒盐噪声和高斯噪声不同的处理结果。1、线性变换压缩图像，拉伸图像低灰度区，压缩图像高亮度区的代码。线性变换主要使用f(x)=a*x+b来实现，不同的a和b有不同的处理效果。其中参数a为线性函数的斜率

实现：1、掌握大津阈值分割算法,理解大津阈值分割数学原理是使得分割后各个像素类的类间方差最大，并能编写程序实现。2、掌握微分算子边缘检测算法,理解一阶和二阶微分算子的数学原理和在图像中代表的物理意义，并能够程序实现。3、掌握霍夫变换算法,理解霍夫直线检测数学原理的推导过程及其图像处理的效果，并能够程序实现。1、大津阈值分割算法关键代码及注释。使用函数计算最佳阈值，在主函数内带入到接口函数显示图像。在自定义函数内通过计算类间方差获得最佳阈值，在0~255内进行循环计算。自定义函数如下所示。int

实现：1.熟悉二值形态学膨胀/腐蚀/开/闭运算,理解二值形态学算法的几何意义和数学原理。2.掌握二值形态学骨架提取算法原理及其实现。3.掌握形态学方法检测角点算法原理及实现。1.编写二值形态学膨胀/腐蚀/开/闭运算算法程序，并调试实现。二值形态学膨胀/腐蚀/开/闭运算均可通过opencv的接口函数实现，膨胀的接口函数为：dilate(image, out, element);腐蚀的接口函数为：erode(image, out, element);开运算的接口函数为：morphologyEx(thr

实现：1、掌握图像的基本特征算法,理解图像中目标的几何特征、形状特征的物理与几何意义，并能够将特征的数学语言转换成程序描述。2、掌握图像的角点特征算法,理解Moravec角点的物理与几何意义，并能够将角点的数学语言转换成程序描述。3、掌握图像的纹理分析算法,理解对比度、熵、角二阶矩等纹理测度的几何意义，并能够将纹理特征描述的数学语言转换成程序描述。1、掌握图像的基本特征算法,理解图像中目标的几何特征、形状特征的物理与几何意义。图像的基本特征提取对研究工作有着重要的帮助，而图像的几何特征和形状特征更

题目要求：包括1)基于高斯混合背景建模的运动目标提取；2)基于矩形度/圆形度/面积的车辆目标判别；3）区域生长法获取完整的车辆目标；4)统计不同方向的车流量(单位是辆/分钟)，对于白天场景下车流量能够有效的统计。题目分析：首先明白混合高斯背景建模，其基本思想为:定义每个像素点的分布模型为由多个单高斯模型组成的集合,根据每一个新的像素值更新模型参数,按照一定的准则判断哪些像素点为背景点,哪些为前景点,从而实现对运动目标的检测。使用混合高斯背景建模提取出前景之后，对前景进行图像预处理，进行滤波、膨胀、腐