OpenCV特征提取

最新推荐文章于 2025-03-14 11:39:24 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lml77/article/details/88758417
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本文详细介绍了OpenCV中的图像处理技术，包括形态学转换、Canny边缘检测、直方图及均衡化、傅里叶变换和模板匹配。通过代码示例展示了各个操作的具体应用，如腐蚀、膨胀、开闭运算、Canny边缘检测的边界检测效果，以及图像的多通道直方图和傅里叶变换。同时，文章还探讨了不同模板匹配算法的对比和相关接收机的概念。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

*形态学转换
*Canny 边缘检测
*直方图
*直方图均衡化
*图像傅里叶变换
*模板匹配

一、形态学转换
在这里插入图片描述
腐蚀：
在这里插入图片描述
膨胀：
在这里插入图片描述
开运算和闭运算：
在这里插入图片描述
形态学梯度：
在这里插入图片描述

二、Canny 边缘检测
在这里插入图片描述
Canny 边界检测的代码：

最低0.47元/天 解锁文章
(二)OpenCV特征提取与检测_16_级联分类器_人脸检测
01-06
①特征=w1*(RectSum1)+w2*(RectSum2) ②w1、w2是权重,可以是正或者负数 ③对每个像素点,每个尺度上做计算 #include #include using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { //加载...
图像识别的相关算法有那些
xie__jin__cheng的博客
09-14 3029
综上所述，图像识别领域存在多种算法和技术，每种算法都有其独特的优点和适用场景。在实际应用中，需要根据具体需求和场景选择合适的算法进行实现，并可能需要结合多种算法和技术来获得最佳性能。图像识别是计算机视觉领域的核心任务之一，它涉及从图像中提取有用信息并对其进行分类、检测或识别。
OpenCV实现图像特征提取与匹配
最新发布
深之JohnChen的专栏
03-14 1216
使用 ‌RANSAC 几何验证‌ 进一步优化匹配（参考 SIFT/SURF 代码中的 findHomography 步骤）。‌drawKeypoints()‌：DRAW_RICH_KEYPOINTS 参数绘制关键点的尺度圆和方向线‌。‌SIFT::create()‌：创建 SIFT 检测器对象，可设置参数（如特征点数量、对比度阈值等）‌。‌detectAndCompute()‌：单函数完成关键点检测与描述子计算，提升效率‌。drawMatches() 可调整参数显示匹配连线颜色/粗细‌。
opencv学习 特征提取
qq_52758467的博客
01-30 1520
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》
opencv特征提取
爱吃鱼的猫
10-27 6480
特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。  特征的定义          至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点
OpenCV~特征提取
whaosoft143ai的博客
07-25 1025
这里是几种从图像中提取颜色、形状和纹理特征的方法如何从图像中提取特征？第一次听说“特征提取”一词是在 YouTube 上的机器学习视频教程中，它清楚地解释了我们如何在大型数据集中提取特征。很简单，数据集的列就是特征。然而，当我遇到计算机视觉主题时，当听说我们将从图像中提取特征时，吃了一惊。是否开始浏览图像的每一列并取出每个像素？一段时间后，明白了特征提取在计算机视觉中的含义。特征提取是降维过程的一部分，其中，原始数据的初始集被划分并减少到更易于管理的组。whaosoft aiot http://143ai.
OpenCV特征提取与检测实战源码zip.zip
06-06
OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉领域中一个强大的工具，它提供了各种图像处理、特征提取和物体检测的功能。本资源"OpenCV特征提取与检测实战源码zip.zip"包含了一组源代码，用于实战演示如何在OpenCV中进行...
OpenCV特征提取与检测教程及代码
05-20
本教程将深入探讨OpenCV中的特征提取与检测技术，这是许多高级应用如图像匹配、目标识别和机器人导航的基础。 特征在计算机视觉中指的是图像中的显著结构或模式，例如边缘、角点、斑点等。它们是图像内容的抽象表示...
opencv课程配套PPT_02OpenCV特征提取与检测实战视频课程.rar
10-17
在OpenCV库中，特征提取和检测是计算机视觉领域中的核心环节，对于图像识别、对象检测、追踪等应用至关重要。本课程围绕"opencv课程配套PPT_02OpenCV特征提取与检测实战视频课程"展开，旨在帮助学习者深入理解和掌握...
opencv 特征提取 - HOG
weixin_39354845的博客
02-13 2335
一、HOG特征 HOG(Histograms of Oriented Gradients)梯度方向直方图 二、HOG特征提取流程 1）灰度图像 转换（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）； 2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰； #if 1 // 图像增强算法 --gamma int Gamma = 2; int main(int args, char* arg)
基于OPENCV的多种特征提取总结
12-08
基于OPENCV的多种特征提取总结，干货实例代码。需要练习特征提取,颜色提取,形态提取,轮廓提取,直方图的孩童适用。
opencv特征提取 颜色直方图、纹理
04-28
包括特征提取的介绍以及实现代码，实现OpenCV特征提取，包括边缘、颜色直方；
Opencv 各种特征点提取和匹配
11-30
Opencv 各种特征点提取和匹配 class KeyPoint { Point2f pt; //坐标 float size; //特征点邻域直径 float angle; //特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用 float response; int octave; //特征点所在的图像金字塔的组 int class_id; //用于聚类的id
基于opencv的特征提取方法（fast,mser,gftt,harris,dense,star,surf,sift,orb,brisk,freak）
01-18
环境是opencv2.4.9，将已有的一些提取方式进行了总结，对一些参数也进行了标注，部分算法的参数含义并未标注，但将其默认参数和默认值进行了标注，共11种提取方式，未使用simpleblob.
OpenCV特征提取整理，代码
04-12
OpenCV特征提取整理，代码，爱好都可以下载来看看，觉得超值
Opencv学习笔记——特征提取
Thousand_drive的博客
05-25 2525
文章目录前言一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点基本原理代码实现二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 一、图像特征-harris角点检测 什么是图像角点   角点检测 (Corner Detection) 是图像的重要特征.。角点可以帮助我们实现图像对其, 图像拼接, 目标识别等等重要用途。在角点的地方，无论你向哪个方向移动小图，结果都会有很大的不同。   角点是图像很重要的特征，某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点等。对图像图形的理解和分析有很重
opencv 特征点提取、匹配（一）
keen_zuxwang的博客
05-31 6869
opencv 特征点提取、匹配（一） opencv中特征点提取和匹配步骤： 提取特征点 生成特征点的描述子 特征点匹配 opencv对应类： 图像特征点的提取 — FeatureDetector 特征点描述子生成 – DescriptorExtractor 特征点的匹配 – DescriptorMatcher
【OpenCV学习】第12课:特征提取（高斯不同）
书生的博客
12-10 806
看不太清，，，原因是高斯模糊的两个差值很小，所以反映到灰度图上像素值也就很低，这个时候就需要我们用到上边提到的API了， normalize进行归一化显示（我们是线性提亮嘛）
opencv 特征提取
09-08
在OpenCV中，特征提取是指从图像中提取出具有独特性质的特征点或特征描述子。这些特征可以用于图像匹配、对象识别、图像检索等应用。 常用的特征提取算法包括： 1. Harris角点检测：通过计算图像中每个像素点的角...
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