OpenCV基础篇之查找表

最新推荐文章于 2025-01-01 16:48:14 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/miaotiaobeic/article/details/39617957
大学期间的一次偶然机会，作者选择了LabVIEW编程这门公共选修课。通过课程的学习，了解了LabVIEW在上位机设计中的应用价值，并回顾了使用LabVIEW进行项目开发的经历。
----渊源大一的时候，学校开了门公共选修课，叫LabVIEW编程，当时的我当然还不知道LabVIEW是啥东东，但还是选了。上课的老师是机械学院的一个副教授，他给我们展示了好几个用LabVIEW做的项目，譬如油箱监控上位机等，已经不太记得了。后来随着学习单片机、ARM等的串口操作，有时候一个漂亮的上位机（尤其是能显示波形的上位机）在项目中给用户展示非常的有用。过了这么多年，虽然曾经也用LabVIEW写过简
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opencv基础篇 ——（十二）轮廓提取与绘制
零落年华的专栏
05-01 2688
cv::findContours 是 OpenCV 中用于在图像中查找轮廓的函数之一。它可以帮助你找到图像中所有的轮廓，并且可以选择性地进行轮廓的过滤和处理。主要用于在二值图像中查找对象的边界轮廓。这些轮廓通常是对象之间的分界线，可以通过它们进行形状分析、对象检测等操作。image: 输入图像，必须是单通道的二值图像，即像素值为0或255（或0或1）contours: 输出轮廓的容器。函数会将检测到的轮廓信息存储在这个数据结构中。
OpenCV 2 学习笔记(16): 利用查找表（Look-up table）改善图片质量，增加图像对比度
Fred、的窃窃私语
09-03 8500
本节是上一节的延伸，代码见： 查找表可以将一个像素值转换成另一个像素值得对照表。它可以是一对一或者多对一（原像素对于新像素）。所以他是一维的，对于规则的灰度图像，它有256个元素。表中的每一个元素对应的值就是新的灰度值，例如如果第3个元素的值为45，那么源图像中像素值为3的值均变为45. 在opencv中cv::LUT函数使用查找表实现上述功能。具体： cv::Mat apply
opencv 查找表
dnhua的博客
08-08 887
在opencv中，根据图像的格式的不同以及需求的不同，我们读入图片之后，往往会处理得到不同数据类型的mat。比如uchar(能表示256种强度)。有时候我们不需要这么多种强度，我们就会做color space reduction，也就是将数据的表示范围缩减。uchar类型的数据很方便做这个处理：                                                   ...
OpenCV C++ Look Up Table（查找表）
qq_42896106的博客
10-06 865
查找表是一种预计算的数组或列表，用于存储特定函数的输出结果。在图像处理中，这个特定函数通常是一个颜色映射函数，用于改变图像的颜色或像素值。通过使用查找表，你可以避免在每次需要时都重新计算函数输出，从而提高效率。除了使用预定义的查找表，你还可以创建自己的自定义查找表。查找表（LUT）是图像处理中一种非常高效的方法，尤其适用于需要高速实时处理的系统。OpenCV 提供了方便的 API 来使用预定义或自定义的查找表。这不仅可以提高代码的执行速度，还可以简化代码结构。
OpenCV查找表应用
林多
04-20 1703
概念OpenCV查找表的定义： 查找表【i】=newvalue 查找表第i项（灰度值i）的新值为 newvalue。也就是，将原灰度图像中灰度值为i的像素变为灰度值”newvalue“。查找表可以看成一个简单的一对一的映射函数 y=f（x）。 为什么要用查找表？ 查找表用起来比较方便，对于一些简单灰度图像变换，可以定义多个查找表。然后使用同一个调用函数，调用不同
【C++ OpenCV】LUT查找表原理、实操、使用时机
dagengen12138的博客
06-14 4457
在OpenCV中，LUT代表查找表（Lookup Table），它是一种用于像素值映射的技术。查找表是一个数组，其中每个元素对应于输入像素值的一个映射值。使用LUT可以有效地对图像进行像素值的转换，常用于颜色空间转换或者对特定像素值进行操作。LUT通常在需要将图像像素值映射到其他值域时使用，例如将灰度图像转换为伪彩色图像。通过定义一个映射表，可以将原始图像中的每个像素值映射到新的颜色或灰度值，从而实现不同的效果。
OpenCV教程基础篇-于仕琪-北航电子书
03-30
《OpenCV教程基础篇》是面向初学者的一本优秀机器视觉教材，由知名专家于仕琪撰写，并由北京航空航天大学出版。这本书旨在帮助读者通过使用Visual C++（简称VC）来掌握OpenCV库，从而踏入机器视觉领域。OpenCV（开源...
C++OpenCV3源代码轮廓查找基础
04-28
在本篇内容中，我们将基于提供的标题“C++OpenCV3源代码轮廓查找基础”以及描述：“C++OpenCV3编程源代码轮廓查找基础提取方式是百度网盘分享地址”，来详细探讨C++结合OpenCV进行图像处理时，轮廓检测的基础原理及...
OpenCV基础篇实例源代码解析——北航出版社
北航出版社出版的《OpenCV基础篇》一书，应该是专门针对OpenCV库的入门级教程书籍。这类书籍通常会通过具体的实例源代码，来帮助读者理解并运用OpenCV进行图像处理和计算机视觉相关的项目开发。 首先，我们需要了解...
OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)教学大纲.pdf
05-06
OpenCV 计算机视觉基础教程 (Python 版) 教学大纲 本教学大纲旨在为计算机科学与技术专业的学生提供一个系统、全面的计算机视觉基础知识课程。通过本课程的学习，学生将掌握计算机图像处理的基本原理和方法，并具备...
OpenCV速查表（C++)
09-07
OpenCV速查表，pdf格式，希望对使用学习OpenCV的各位有所帮助
openCV中查找表的作用
GEO-LIKE的博客
11-18 3354
openCV中的查找表首次见识LUT是在openCV官方文档:How to scan images, lookup tables and time measurement with OpenCV文章中通过一个图像色彩压缩的例子，对比LUT与其他三种图像遍历方法的时间耗费，表明LUT具有快速遍历图像的能力。从数学上来看查找表是一个简单的一对一或多对一的函数，定义了如何将像素转换为新的值。从数据的组织关
Opencv-C++笔记 (11) : opencv-图像二值化与LUB查找表
jiyanghao19的博客
06-19 2037
我们在上一节程序中生成了一张只有黑色和白色的图像，这种“非黑即白”的图像像素的灰度值无论在什么数据类型中只有最大值和最小值两种取值，因此称其为二值图像。二值图像色彩种类少，可以进行高度的压缩，节省存储空间，将非二值图像经过计算变成二值图像的过程称为图像的二值化。在OpenCV4中提供了threshold()和adaptiveThreshold()两个函数用于实现图像的二值化，我们首先介绍threshold()函数的使用方法，该函数的函数原型在代码清单3-17中给出。
如何使用 OpenCV 扫描图像、查找表和时间测量
最新发布
charlie114514191的博客
01-01 1292
使用如此多的色调可能会严重影响我们的算法性能。但是，有时使用更少的颜色就足以获得相同的最终结果。在这种情况下，我们通常会进行色彩空间缩减。这意味着我们将色彩空间当前值除以新的输入值，以得到更少的颜色。例如，0 到 9 之间的每个值都取新值 0，10 到 19 之间的每个值都取新值 10，依此类推。当您将 uchar（无符号字符 - 即 0 到 255 之间的值）值除以 int 值时，结果也将是 char。这些值只能是 char 值。因此，任何分数都会向下舍入。
如何使用 OpenCV 扫描图像、查找表和时间测量（一）
2301_81887304的博客
01-28 1040
如果可能的话，值得通过使用更便宜的操作来避免它们，例如一些减法、加法或在最好的情况下进行简单的赋值。我们的测试用例程序（以及下面的代码示例）将执行以下操作：读取作为命令行参数传递的图像（它可以是彩色或灰度），并使用给定的命令行参数整数值应用缩减。因此，对于较大的图像，明智的做法是事先计算所有可能的值，并且在分配过程中，只需使用查找表进行分配即可。你会得到相同的结果。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。
在OpenCV学习中LUT（Look-Up Table，查找表）函数
Chujun123528的博客
08-03 1474
LUT函数，即查找表函数，是OpenCV中用于图像像素值映射的一个强大工具。简单来说，LUT函数通过一个预定义的查找表（通常是一个一维数组），将输入图像中的每个像素值映射为新的像素值。这种映射关系可以是一对一的，也可以是多对一的，具体取决于查找表的内容。：输入图像，可以是单通道或多通道。：查找表，其数据类型和通道数应与输入图像相匹配或兼容。对于单通道输入图像，查找表也必须是单通道的；
OpenCV基础教程配套光盘资源分享
### 学习OpenCV基础篇的建议 - **理论与实践相结合**：在学习过程中，应该一边阅读教程，一边运行和修改源码，理解每个函数调用和算法实现的细节。 - **动手实践**：对于每个学习的主题，尝试自己编写代码，解决...
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