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声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。霍夫线变换¶霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法.是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像.它是如何实现的?众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 例如:在 笛卡尔

声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。前一节我们学习了 Sobel 算子 ，其基础来自于一个事实，即在边缘部分，像素值出现”跳跃“或者较大的变化。如果在此边缘部分求取一阶导数，你会看到极值的出现。正如下图所示：如果在边缘部分求二阶导数会出现什么情况?你会发现在一阶导数的极值位置，二阶导数为0。所以

声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。边缘检测原理你可以看到在 边缘 ,相素值显著的 改变 了。表示这一 改变 的一个方法是使用 导数 。 梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化。用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形。下图中灰度值的”跃升”表示边缘的存在:使用一阶微分求导

卷积高度概括地说，卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算。核是什么？核说白了就是一个固定大小的数值数组。该数组带有一个 锚点 ，一般位于数组中央。如何用核实现卷积？假如你想得到图像的某个特定位置的卷积值，可用下列方法计算：将核的锚点放在该特定位置的像素上，同时，核内的其他值与该像素邻域的各像素重合；将核内各值与相应像素值相乘，并将

声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。阈值：最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应

声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。图像金字塔一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中:高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样拉普拉斯金字塔(Lapl

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/erosion_dilatation/erosion_dilatation.html#morphology-1

图像的直方图是什么?直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式.它统计了每一个强度值所具有的像素个数.直方图均衡化是什么?直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例, 你可以看到像素主要集中在中间的一些强度值上. 直方图均衡化要做的就是 拉伸 这个范围. 见下面左图: 绿圈圈出了 少有像素分布其上

声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。原理：Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，也被很多人认为是边缘检测的 最优算法, 最优边缘检测的三个主要评价标准是:低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产

声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。霍夫圆变换霍夫圆变换的基本原理和上个教程中提到的霍夫线变换类似, 只是点对应的二维极径极角空间被三维的圆心点x, y还有半径r空间取代.对直线来说, 一条直线能由参数极径极角  表示. 而对圆来说, 我们需要三个参数来表示一个圆, 如上文所说现在原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆是...