steph_curry的博客

#include#includeusing namespace std;using namespace cv;int main(){ const char* imagename = "C://Users//huashuo111//Desktop//路飞.jpg"; //从文件中读入图像 Mat img = imread(imagename); //如

设已知一黑白图像上画了一条直线，要求出这条直线所在的位置。我们知道，直线的方程可以用y=k*x+b 来表示，其中k和b是参数，分别是斜率和截距。也就是说，我们将原始图像需要检测的直线，表示成y = k*x + b, 只要找出唯一的k，b即可检测出该直线。该直线在原始图中是一系列离散点的集合，过该直线上某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b。即点(x0,y0)确定了一族直线

Canny算法检测边缘步骤：1.消除噪声。 一般情况下，使用高斯平滑滤波器卷积降噪。 如下显示了一个 size = 5 的高斯内核示例: 2.计算梯度幅值和方向。 此处，按照Sobel滤波器的步骤。 Ⅰ.运用一对卷积阵列 (分别作用于 x 和 y 方向): 

开运算：先腐蚀后膨胀，作用是移除场景中较小的物体，因为它们无法完全包含结构元素。闭运算：先膨胀后腐蚀，作用是填充较亮物体中小洞，同时连接多个相邻物体，基本上，无法完全包含结构元素的洞或缝隙将被移除。形态学梯度：闭运算减去开运算，得到物体轮廓#include#include#includeusing namespace std;using namespace cv;int

#include#include#include#include using namespace cv;using namespace std;Mat img1;Mat img2;int a;int b;void ContrastAndBright(int,void*){ namedWindow("原始图像",1); for(int i=0;i<img1.rows;i+

int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname, int* value, int count, TrackbarCallback onChange=0,void* userdata=0);函数解释：第一个参数，const string&类型的trackbarname，表示轨迹条的名

findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point());

//mat::copyTo用法：const char* filename="C://Users//huashuo111//Desktop//路飞.jpg"; Mat img=imread(filename,1); //resize(img,img,Size(),0.5,0.5); Mat img1=imread("C://Users//huashuo111//Desktop//log

#include#include#includeusing namespace std;using namespace cv;int main(){ const char* imagename = "C://Users//huashuo111//Desktop//test2.bmp"; //从文件中读入图像 Mat img = imread(imagename

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用bitwise_and裁剪一幅图的一部分：#include#includeusing namespace std;using namespace cv;int main(){ const char* imagename = "C://Users//huashuo111//Desktop//test2.bmp"; //从文件中读入图像 Mat img =

不积跬步，无以至千里。不要担心走的太慢，每一步走扎实。1、opencv解压后有两个文件夹，"source"和"build"，前者存放编译好的文件，也是在配置opencv中重要的工具。子文件doc中包含学习文档。 后者存放源码，其中modules里有core、highgui和imgproc。分别实现了数据结构、图像读取（UI)和图像处理基本方法。2、构造矩阵(3行2列）：Mat m=Mat(3,2,...