关于opencv的金字塔（6）

原创 已于 2022-07-09 15:55:42 修改 · 129 阅读 · 0 ·
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#opencv #计算机视觉 #人工智能

于 2022-07-05 19:21:57 首次发布
本文介绍了一种基于高斯原理的图像处理技术——图像金字塔。该技术包括两种主要操作：缩小(down)和放大(up)。通过这些操作，可以实现对图像不同层次的分析。此外，还介绍了如何使用拉普拉斯金字塔来进一步处理图像。
基于OpenCv的图像金字塔
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-04 1146
本次实验主要完成基于拉普拉斯金字塔的图像无缝融合任务，任务首先生成高斯金字塔，然后根据生成的高斯金字塔生成拉普拉斯金字塔，再将拉普拉斯的每一层进行图像融合，根据融合后的图像金字塔重建原始图像。
OpenCV：图像金字塔
2201_75607087的博客
09-09 1308
图像金字塔是由同一幅图像的多个不同分辨率子图构成的集合，因其层级结构形似“金字塔”而得名。层级关系：金字塔的底部是原始高分辨率图像（记为G₀），向上每一层（G₁、G₂、…、Gₙ）的分辨率都逐步降低，顶部可能仅保留1个像素点。分辨率变化规律：通常每向上移动一层，图像的宽度和高度会缩小为前一层的1/2，像素总数减少为1/4（也可根据需求调整缩放比例）。核心作用：将单分辨率图像转化为多尺度表示，让算法能在不同“尺度”下分析图像（例如大尺度检测目标整体，小尺度捕捉细节）。示例。
OpenCV - 图像金字塔
liugenwei的博客
09-22 995
高斯金字塔：存储的是图像本身的多尺度表示。用pyrDown()和pyrUp()操作。拉普拉斯金字塔：存储的是不同尺度下的细节信息。由高斯金字塔计算得出。
c/c++的opencv图像金字塔缩放
m0_54069809的博客
05-28 1326
本文介绍了OpenCV C++中图像金字塔的基本缩放操作。主要内容包括： 图像金字塔概念：通过连续下采样/上采样生成多尺度图像序列，用于计算机视觉任务。 核心操作： cv::pyrDown：先高斯模糊后采样，使图像宽高减半 cv::pyrUp：先插值放大后高斯滤波，使图像尺寸加倍 应用场景： 多尺度特征检测 图像融合 目标检测 图像分割 视频压缩 提供了完整的C++代码示例，展示如何加载图像并进行下采样和上采样操作，包含尺寸变化显示和结果可视化。 两种操作是计算机视觉算法的基础组件，能有效处理不同尺度的图像
OpenCV进阶操作：图像金字塔
m0_65065095的博客
04-27 1630
在计算机视觉领域，图像金字塔是一种重要的多尺度表示方法。通过构建图像金字塔，我们可以高效地处理不同分辨率下的图像特征。OpenCV作为最流行的计算机视觉库，提供了便捷的图像金字塔实现方法。本文将深入解析图像金字塔的原理，并通过Python代码演示其实际应用图像金字塔是通过对原始图像进行多尺度**下采样（缩小）和上采样（放大）**得到的图像集合。其名称来源于金字塔状的分层结构，每一层都是对前一层分辨率按比例缩放的结果。这种结构可以帮助我们在不同尺度下分析图像特征，常用于目标检测、图像融合等任务。
OpenCV——图像金字塔
吴声子夜歌的博客
06-12 1355
有些情况下需要处理源自同一张图像的不同分辨率的图像集合。例如，在人脸检测时机器并不知道人脸的尺寸是多少，这时就需要建立不同分辨率的图像集合供机器在不同尺寸进行检测。这些不同分辨率的图像组成的集合称为图像金字塔。图像金字塔的底部是高分辨率图像，而顶部是低分辨率图像。...常见的图像金字塔有高斯金字塔(GaussianPyramid)和拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyramid)两种。高斯金字塔是指通过向下采样不断将图像尺寸缩小而构建起的多尺寸的图像集合。
OpenCV 图像金字塔原理
m0_37302966的博客
08-14 740
OpenCV 图像金字塔原理
OpenCV-图像金字塔
hw5230的博客
02-28 994
它返回一个Box2D结构，其中包含以下细节 -(中心(x,y)，(宽度，高度)，旋转角度)。例如，在图像拼接中，您需要将两个图像堆叠在一起，但是由于图像之间的不连续性，可能看起来不太好。例如，检查下面的手的图像。()函数中有三个参数，第一个是源图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓逼近方法。每个单独的轮廓是一个(x,y)坐标的Numpy数组的边界点的对象。边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，图像轮廓是指将边缘连接起来形成一个整体，特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。
【OpenCV】图像金字塔
专注上位机开发、机器视觉、机器学习、嵌入式软硬件开发
12-08 5488
图像金字塔（Image Pyramid）是一种多分辨率表示方法，它通过构建一系列不同分辨率的图像来捕捉图像中的细节。这种技术在计算机视觉和图像处理中非常有用，可以用于特征检测、图像配准、目标跟踪等多个领域。OpenCV 提供了两种主要类型的图像金字塔：高斯金字塔（Gaussian Pyramid）和拉普拉斯金字塔（Laplacian Pyramid）。下面将详细介绍这两种金字塔的概念及其在 OpenCV 中的应用。
OpenCV C++图像金字塔
qq_44174360的博客
09-17 295
【代码】OpenCV C++图像金字塔。
opencv金字塔模板匹配算法
07-09
**OpenCV 金字塔模板匹配算法**是计算机视觉领域中一种常用的技术，用于在大图像中寻找小图像（模板）的精确位置。这个算法的核心在于它利用了图像金字塔的概念，通过多尺度分析来提高搜索效率和匹配精度。OpenCV库...
探索OpenCvSharp：用C#和Winform构建图像处理世界
最新发布
2508_94230129的博客
12-04 296
OpencvSharp资料，采用C#加Winform编写，包含接近50个Demo,直接运行即可。例程包含：模板匹配、边缘识别、人脸识别，灰度变化、标定等。最近在图像处理领域折腾，发现了一个超棒的资源——基于OpenCvSharp，用C# 加Winform编写且包含近50个可直接运行Demo的项目，简直是图像处理爱好者和开发者的福音。今天就来跟大家唠唠这里面的精彩内容。
c++ opencv缺少openh264-1.8.0-win64.dll
ivanwfy的专栏
11-30 200
openh264-1.8.0-win64.dll下载。下载之后复制到opencv的dll所在目录bin里面。c++ opencv处理视频的时候可能会出现。
【OpenCV】Python图像处理之图像预处理
棒棒的皮皮
12-01 1657
本文介绍了Python中常用的图像预处理技术，包括图像读取、尺寸调整、归一化、噪声去除和增强等操作。详细讲解了使用OpenCV、PIL/Pillow等库实现各项预处理的方法，如BGR转RGB格式转换、双线性插值调整尺寸、高斯/中值/双边滤波去噪、直方图均衡化增强对比度等。文章还涵盖了图像格式转换和数据增强技术，并针对不同计算机视觉任务（分类、检测、医学图像）给出了预处理建议。这些基础步骤对于统一数据格式、消除干扰和增强特征至关重要，是计算机视觉任务的重要前提。
OPENCV(python)--初学之路（十一）
WGK1005的博客
12-04 780
本文介绍了模板匹配技术在图像处理中的应用。作者通过OpenCV的cv.matchTemplate()函数演示了6种匹配方法，并提供了完整的代码实现，包括单对象和多对象匹配案例。文章指出当前方法的局限性，建议后续使用YOLO等更先进的算法改进效果。作者还分享了个人学习规划的调整，建议读者定期复盘学习方向。最后以加缪的名句作结，鼓励读者在寒冬中保持学习热情。全文包含详细的技术讲解、完整代码示例和实用建议，适合计算机视觉初学者参考。
[免费]基于Python的车辆车牌识别系统（PyTorch2卷积神经网络CNN+OpenCV实现）【论文+源码+SQL脚本】
java1234的博客
12-04 751
[免费]基于Python的车辆车牌识别系统（PyTorch2卷积神经网络CNN+OpenCV实现）【论文+源码+SQL脚本】
深入浅出OpenCV：编译并使用OpenCV
weixin_67035108的博客
11-30 921
本文详细介绍了OpenCV的两种安装方式：本地直接安装和使用CMake编译源码。本地安装适合初学者，只需下载安装包并选择路径即可；源码编译则适用于需要自定义配置的用户，需使用CMake工具指定源码路径和生成选项。文章还提供了Qt搭配MSVC版本OpenCV的配置方法，包括路径添加和库文件引用。两种方式最终都会生成包含头文件和库文件的OpenCV开发环境，供后续项目使用。
【OpenCV】Python图像处理之开发环境搭建
棒棒的皮皮
12-01 834
本文详细介绍了OpenCV-Python开发环境的三种搭建方式：1）pip安装（推荐使用国内镜像源加速）；2）Anaconda环境搭建；3）源码编译安装（适合进阶用户）。文章包含Python版本检查、安装命令、环境验证方法，以及常见问题解决方案（如NumPy兼容性、DLL加载失败等）。同时推荐了PyCharm等开发工具和matplotlib等辅助库，并提供了测试示例代码。建议新手使用pip或Anaconda安装预编译包，安装完成后通过版本检查和测试代码验证环境是否正常。
【opencv图片倾斜矫正】
sinat_41053216的博客
12-04 284
opencv图像处理，利用霍夫变换直线检测，进行倾斜图像矫正
OpenCV实现金字塔模板匹配算法详解
使用OpenCV的函数，如`cv2.pyrDown`用于下采样构建图像金字塔，`cv2.matchTemplate`用于模板匹配。在实现过程中，可能还会涉及到图像预处理步骤，例如灰度化、直方图均衡化等，以提高匹配的准确性和鲁棒性。 需要...
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