opencv——图形金字塔、轮廓、模板

原创 已于 2023-02-03 22:06:18 修改 · 1.6k 阅读 · 4 ·
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#计算机视觉 #图像处理 #人工智能

于 2023-02-03 21:12:23 首次发布
文章介绍了图像金字塔的概念，包括通过高斯金字塔进行图像的向下和向上采样。同时，详细阐述了图像轮廓的检测方法，如轮廓检索模式和轮廓逼近。此外，还讨论了模板匹配在对象检测中的应用，如TM_SQDIFF和TM_CCOEFF等方法。

1、图像金字塔

定义：把图像按照分辨率大小组合成金字塔的形状，主要用于图像的多层级特征提取。

a、高斯金字塔

img=cv2.imread("AM.png")
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
print(img.shape)
第一种：向下采样方法（金字塔从下往上走）——缩小
步骤：1、将原图像与高斯核模板进行卷积操作（先相乘再加在一起）。
2、将所有的偶数行核列去除掉。

高斯核模板（1/16表示归一化）

up=cv2.pyrUp(img)
cv2.imshow("up",up)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
print(up.shape)
第二种：向上采样方法（金字塔从上往下走）——放大
步骤：1、将
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在OpenCV里生成图像金字塔
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今天介绍图像处理邻域中比较常用的一种方法，image pyramid, 也叫图像金字塔。就是将图像进行一层一层的下采样，图像金字塔是为了构建图像的多尺度，让模型能够更好的适应图像的尺度变化，图像金字塔可以广泛应用于图像识别，目标检测，还有光流配准，块匹配都能看到它的身影。图像金字塔主要有两种，一种是高斯金字塔，gaussian pyramid，另外一种是拉普拉斯金字塔，Laplacian Pyra...
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43-OpenCVSharp —- Cv2.Circle()函数功能（绘制圆形）详解
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是 OpenCV 中一个非常简单且强大的函数，适用于绘制圆形，可以广泛应用于图像注释、目标检测、特征点可视化等场景。在实际应用中，常与其他算法（如 Cv2.HoughCircles()）结合使用，用于图像分析和处理。该函数非常灵活，支持多种参数配置，可以绘制不同颜色、不同线宽和不同样式的圆形。需要注意的是，绘制时可能会遇到性能瓶颈，尤其是在大量绘制操作的情况下，可以考虑优化方案或批量处理图像。
11月5日 OpenCV 实战基础学习笔记——图像金字塔、轮廓、模板匹配
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本文为11月5日 OpenCV 实战基础学习笔记——图像金字塔、轮廓、模板匹配，分为六个章节： - 图像金字塔； - 图像轮廓； - 模板匹配； - 直方图； - 傅里叶变换； - 信用卡识别实战。
OpenCV-python轮廓提取与模板匹配
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算子 '''contours:轮廓信息 hierarchy：层级信息''' contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE) # 这里的第二个参数不是第一是一个集合 所以不用中括号 # -1就是所有轮廓都画 BGR什么颜色的笔 res = cv.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 面积 print(cv
OpenCV基础——轮廓检测、模板匹配、图像均衡化
软工科班，擅长Matlab、C++、微信小程序开发
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从原理上来说很简单，就是在原始图里面，从左到右，从上到下依次遍历每个面积和子图大小一样的子元素，分别计算子图与每个子元素的差别程度，然后将这些差别程度一次性返回。原理是，设置一个阈值，如果曲线上离近似直线的距离小于该阈值，则可以直接近似；不难发现上面的直方图整体来看还是比较不均匀的，当我们将直方图处理得更加均衡一些之后，整体的对比度和亮度都会有所提升。现有一个子图，将原始图分为好几个小的部分，需要从这些小部分中找出与子图最相近的部分。轮廓是可以计算面积的，但必须单个计算，也即轮询。
opencv笔记（6）——图像金字塔与轮廓检测
清园暖歌的博客
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图像金字塔与轮廓检测 文章目录图像金字塔与轮廓检测一、高斯金字塔二、拉普拉斯金字塔三、图像轮廓三、常用函数 一、高斯金字塔 img = cv2.read('AM.png') cv_show(up, 'up') up = cv2.pyrUp(img) # 补充0变模糊，细节丢失 cv_show(up, 'up') down = cv2.pyrDown(img) # 细节丢失 cv_show(down, 'down') 二、拉普拉斯金字塔 down = cv2.pyrDown(img) down_u
OpenCV计算机视觉实战（13）——轮廓检测详解
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OpenCV 图像金字塔
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在某些情况下，我们需要在不同的分辨率下处理(相同的)图像；例如，当在图像中搜索某个东西时，比如人脸，我们不确定该对象在该图像中的大小，在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有这些图像中搜索对象，这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔。
opencv金字塔模板匹配算法
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图像金字塔——高斯金字塔和拉普拉斯金字塔
python-opencv金字塔找图
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这个例子中，我们首先读取了原始图像和模板图像。接下来，我们使用 matchTemplate 函数在金字塔上进行图像匹配，并找到最佳匹配位置。最后，我们在原始图像中绘制一个红色矩形来标识匹配位置，并显示匹配结果。金字塔匹配是一种图像匹配的技术，它可以在不同的尺度上寻找匹配。在 OpenCV 中，可以使用 pyrDown 和 pyrUp 函数来构建金字塔。请注意，金字塔匹配可能会比普通的图像匹配更慢，因为它需要构建金字塔并在每个尺度上进行匹配。因此，应该根据具体情况选择使用金字塔匹配还是普通的图像匹配。
【OpenCV图像处理9】图像金字塔
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【Opencv入门到项目实战】（六）：图像金字塔|模板匹配
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图像金字塔可以将原始图像分解为一系列层级的图像，每个层级都代表了不同尺度的细节信息。比如说我们要做一些图像特征提取，在进行特征提取的时候，我们不仅仅对一张原始输入进行特征提取，而是在图像金字塔每一层当中都进行特征提取，而每一层特征提取出来的结果是不一样的，我们再把特征提取出来的结果融合在一起。
Opencv图像处理4-图像金字塔与轮廓检测
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1、高斯金字塔 img=cv2.imread("AM.png") cv_show(img,'img') print (img.shape) up=cv2.pyrUp(img) cv_show(up,'up') print (up.shape) down=cv2.pyrDown(img) cv_show(down,'down') print (down.shape) 2、拉普拉斯金字塔 down=cv2.pyrDown(img) down_up=cv2.pyrUp(down) l_1=
OpenCV（8）：快速了解图像金字塔的概念以及代码实践
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当我们使用相同的算法分析不同尺度的同一张图像时，可能会出现分析结果不尽相同的情况。因此，在进行图像处理和分析时，通常需要考虑不同尺度下的图像所展现的不同特征。此时需要用到图像金字塔对图像进行缩放。
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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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