基于OpenCV实现图像线性变化

最新推荐文章于 2024-05-15 19:32:04 发布
最新推荐文章于 2024-05-15 19:32:04 发布
阅读量1k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： OpenCV笔记 计算机视觉学习 C/C++笔记
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32211827/article/details/59020439
这篇博客介绍了如何利用OpenCV实现图像的线性灰度变换，通过调整变换函数的斜率和截距来改变图像的对比度和亮度。讨论了不同参数设置对图像效果的影响，包括对比度增强、亮度调整和灰度反转。提供了C++代码示例展示如何进行线性变换。

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

基础知识：
线性灰度变换函数f(x)是一个一维线性函数
y=f(x)=ax+b
式中；a为线性函数的斜率，b为线性函数在y轴的截距，x表示输入图像的灰度值，y表示输出图像的灰度值。
（1） 当a>1时，输出图像的对比度将增加；当a<1时，输出图像的对比度将减小。
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
基于OpenCV的基本图像线性变换
CyberNova的博客
08-28 180
最后，我们使用imshow()函数显示转换后的图像，并使用waitKey()和destroyAllWindows()函数等待用户关闭窗口。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，其中包含了许多有用的函数和工具，用于对图像进行各种操作和处理。然后，我们定义一个函数linear_transform()，该函数将实施线性变换，并在图像上显示结果。函数的输入参数包括图像文件名、缩放值和偏移值。本文演示了如何使用OpenCV实现基本线性变换轨迹栏的实例，通过修改缩放和偏移参数，您可以调整图像的亮度和对比度等方面。
Opencv实现图像灰度线性变换
08-26
主要为大家详细介绍了Opencv实现图像灰度线性变换，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
OpenCV（四）图像线性变换、图像加减乘除、图像逻辑运算（线性变换包括：图像线性混合、亮度和对比度增强、线性变换API）
great_yzl的博客
08-07 4276
目录 一、图像线性混合 1、原理及函数介绍 2、代码 3、图像 二、亮度和对比度增强 1、概念（亮度和对比度） 2、原理 3、单通道处理（灰度图） 代码： 效果： 4、多通道处理（彩图） 代码： 效果： 5、代码 三、线性变换API 代码 总代码 参考资料： 一、图像线性混合 1、原理及函数介绍 原理（公式）：dst(r, c) = * src1(r, c) +* src2(r, c) + 本质：...
opencv:线性变换
weixin_40132776的博客
12-02 2780
def linearTrans(imgDir): imgGray=cv2.imread(imgDir,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow("raw",imgGray) a=0.2 dst=float(2)*imgGray dst[dst>25]=255　# 将数组dst中大于25的值均设置为255　 dst=np.round(dst) dst=dst.astype(np.uint8) #成员函数astype的作用改.
OpenCV学习笔记（一）线性变换
spw_1201的博客
12-05 1914
关于图像线性变换技术———灰度线性变换。g(x,y)=a*f(x,y)+b     |a|0：图像的亮度增加；|b| #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; // 图像线性变换 Mat linearTransform(Mat srcImage, float a
OpenCV学习笔记——线性变换
mimanchi99的博客
10-06 1970
由于成像系统亮度有限，图像常常出现对比度不同的问题，使得人眼看图像时获得的视觉效果很差，通过变换法可以大大改善图像的视觉效果。由于OpenCv主要支持单通道和三通道的图像，并要求其深度为8为或者16位(即CV_16U)，而其他数据类型是不支持的，比如float，则当我们的数据深度和通道数不满足上面的要求时可以使用convertTo函数(用于数据格式转换)或者cvtColor函数(图像颜色空间的转换)。创建新数据类型的副本：将一个矩阵或图像的数据类型更改为另一个数据类型的副本，并返回新的副本。
基于opencv的图像处理系统的PPT.pptx
08-22
基于OpenCV的图像处理系统能够实现各种图像变换和增强操作，包括旋转、缩放和截图，以及线性滤波和非线性滤波，如高斯滤波和中值滤波。这些功能在机器视觉、图像分析和许多其他领域有着广泛应用。通过OpenCV库，...
opencv-基于c++实现的opencv图像处理算法之图像滤波算法中值滤波.zip
04-17
本主题将深入探讨如何使用C++在OpenCV中实现图像滤波算法，特别是中值滤波器，这是一种有效的噪声去除技术。 **1. OpenCV简介** OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，支持Windows、Linux、Mac OS和移动平台如Android...
基于opencv的图像增强
04-12
本文将详细介绍基于OpenCV的图像增强技术，特别是如何通过非线性变换和直方图均衡来实现对比度的增强。 首先，我们从非线性变换对比度增强开始说起。在图像处理中，对比度指的是图像中明暗区域的对比程度，对比度高...
[OpenCV学习笔记] 第一章 对比度增强（上）线性变换
m0_62836456的博客
03-06 1883
尽管我们通过各种方法来采集高质量的图像，但是有的图像还是不够好，需要通过图像增强技术提高其质量，本章中要介绍的对比度增强或者称为对比度拉伸就是图像增强技术的一种，它主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来更加清晰。对比度增强有几种常用的方法，如线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化等，这些方法的计算代价较小，但是却产生了较为理想的效果。
opencv 灰度变换 二值化 线性变换 窗口变换 均衡
12-31
opencv,实现基本的灰度变换 源代码+执行文件 包括 二值化 线性变换 窗口变换 均衡等等
Opencv中查找轮廓，并用直线拟合，检测每个轮廓的线性程度
08-21
代码中利用canny边缘检测绘制并取得工程目录图片下的轮廓，对每个轮廓用直线进行拟合，计算每个轮廓中点到拟合直线的距离。以此来判断一个轮廓的线性程度。包括了霍夫变换检测图像中的直线和累计概率霍夫变换检测图像中的直线
【OpenCV 例程200篇】39. 图像灰度的线性变换
youcans的博客
11-21 8874
线性灰度变换将原始图像灰度值的动态范围按线性关系扩展到指定范围或整个动态范围。 线性灰度变化对图像的每一个像素作线性拉伸，可以凸显图像的细节，提高图像的对比度。
OpenCV--Python 图像增强（线性变换，直方图正规化，伽马变换，全局直方图均衡化，限制对比度的自适应直方图均衡化）_cv2直方图正规化
最新发布
m0_61067876的博客
05-15 698
以上线性变换是对整个灰度级范围使用了相同的参数，有的时候也需要针对不同灰度级范围进行不同的线性变换，这就是常用的分段线性变换，经常用于降低较亮或较暗区域的对比度来增强灰度级处于中间范围的对比度，或者压低中间灰度级处的对比度来增强较亮或者较暗区域的对比度。可以发现返回的ndarray的数据类型变成了float64，也就是说，相乘的常数是2和2.0会导致返回的ndarray的数据类型不一样，就会造成200*2的返回值是144，而200*2.0的值却是400；可以降低图像对比度。当b
OpenCV-自定义线性滤波
just_tree的博客
04-12 287
Kernel 本质上是一个固定大小的数组，其中心的被称为锚点（anthor point） 卷积是kernel在每个像素上的操作；
opencv中的线性变换
UESTC_C2_403的博客
05-30 2100
代码如下： #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include using namespace std; using namespace cv; /
opencv学习笔记六：图像灰度线性变换
qq_24946843的博客
09-03 2760
通过图像灰度线性变换提高图像对比度和亮度,原图像为src，目标图像为dst，则dst(x,y) = * src(x,y) + 。 不仅对单通道图像可以做灰度线性变换，对三通道图像同样可以。 #include&lt;opencv2/opencv.hpp&gt;; #include&lt;iostream&gt; using namespace cv; using namespace std;...
opencv2笔记03-线性判别分析（LDA）
Less is More
10-27 791
判别准则函数： J(w)=|μ1~−μ2~|2S1~2+S2~2\Large J(w) = \frac { |\tilde{\mu_1} - \tilde{\mu_2}| ^2 }{ \tilde{ S_1} ^2 + \tilde{ S_2} ^2} 其中： μi~=1Ni∑y∈ωiy=1Ni∑y∈ωiwTx\Large \tilde{\mu_i} = \frac{ 1}{N_i } \
OpenCV图像的线性操作，addWeighted实现两图像混合， C++
cyf15238622067的博客
02-19 1298
图像的线性操作很常见，例如两幅图像混合； 非线性操作比如寻找最大值； OpenCV中addWeighted函数可以实现 void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1) 第一个参数，InputA...
基于Opencv实现的图像PCA降维技术分析
### 知识点 #### 主成分分析（PCA）概念 主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法...通过上述步骤和考虑因素，可以有效地在Qt工程中结合Opencv2进行PCA图像降维的实现和可视化展示。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值