weixin_41979347的博客

图像特征-Harris 角点检测 根据梯度计算那一章节我们发现，当xy方向梯度均小于某个值时可以认为这个点在图像上不是边界或者角点。当xy任意方向梯度大于某个阈值另一方向梯度小于某个阈值时，该点可以被认为是边界。当xy方向的梯度值均大于某个阈值时，可以认为该点是图像上的角点。 在Harris角点检测中，我们检测的是图像的一部分沿x（y）方向移动时的灰度集变化情况（自相似性 ）。和梯度一个道理，公式...

直方图统计 opencv-python

图像金字塔 高斯金字塔 向下采样法从金字塔底层向上采样（面积从大到小）先使用高斯内核与原图进行卷积操作，然后将偶数行列去除。 向上采样法向下采样法的逆操作，先将原图像扩大为原来的两倍，用0填充新增行列，然后使用与先前相同的内核与放大后的图像进行卷积，得到近似值。 在opencv中代码如下： def up(img ,upordown): if(upordown ==1): ...

opencv学习笔记（四） 本节主要了解一下opencv中的边缘检测。 Canny边缘检测 使用高斯滤波器，平滑图像，去噪声，高斯滤波器作用 传送门 计算图像中每一个像素点的梯度以及方向1，计算方式传送门 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制2，消除边缘检测带来的杂散效应 应用双阈值（Double-Threshold）3检测确定真实的边界。 通过抑制孤立的弱边缘点最...

opencv学习笔记（三） 本节课主要介绍了几种图像梯度计算的算子以及梯度的计算 先上代码： def sobel(img): dstx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize = 3)#cv2,CV_64F可以表示负数 1，0选择x或者y，ksize是算子矩阵大小 dsty = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize ...

opencv学习笔记（二） 主要熟悉了几个基本操作函数，如下： def corrosionOperation(img):#腐蚀操作 kernel = np.ones((5,5),np.uint8)#返回一个值全是1的数组，zero函数同理 erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) return erosion def e...

opencv学习笔记（一） 在这里记录一下我学习opencv的过程，以下是学习过程中用到的材料以及环境版本。 网课：bilibili（干杯） 编程语言：python3.6 编程工具：vs2019（个人爱好，这个随便吧） opencv：opencv-python 3.4.1.15 这一部分我简单熟悉了opencv对图片的简单操作，粘代码： ...