samkieth

首先我们再重新回顾一下Canny算子的 滞后阈值处理： 非极大值抑制：

#include #include"cv.h" #include"highgui.h" #define max_corners 100 int main(int argc,char **argv) { int cornerCount=max_corners; CvPoint2D32f corners[max_corners]; IplImage *srcImage =0,*grayImag

传统的图像拼接算法主要分为基于像素点和基于特征两种。基于像素的算法是在一幅图像中选取一个模板,根据评价函数在另一幅图像中寻找与之最相似的点或区域。该算法对图像 中存在大量相似区域且重叠部分较小的情况, 模板块选取的随机性会使拼接出现很大误差. 基于特征的算法是提取两幅图像重叠区域的特征点,对特征点进行匹配,然后计算从一幅图像到另一幅图像的变换。常用的特征主要包括点、线、面等,其中特征点的方法计算

我们先来看一段关于边缘检测的代码： //边缘检测 canny算子 #include"cv.h" #include"highgui.h" #include using namespace std; char wndname[] = "Edge"; char tbarname[] = "Threshold"; int edge_thresh = 1; IplImage * image = 0,* c

// dianjiDlg.cpp : 实现文件 // #include "stdafx.h" #include "dianji.h" #include "dianjiDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include "LTSMC.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // 用于应用程序“关于”菜单项的 C