xiaojiajia007的博客

图像平滑1.1 算法介绍（1）空间邻域平均法：在图像中以当前像素 f(i,j)为中心切出一个 3*3 像素组成的图像块，如下图所示，设当前像素 f(i,j)的灰度值为g(i,j)时，则：g(i,j)={f(i,j)+f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1,j-1)+f(i-1,j)+f(i+1,j)+f(i-1,j+1),+f(i,j+1)+f(i+1,j+1)}/

先来简单复习一下一般LPB特征是如何提取的，如下图：3*3尺寸的LBP提取过程1.普通LBP设LBP运算的像素点个数为p, 模式个数即是p个0或者1进行排列的可能数，也就是2^p种2.均匀LPB模式按照定义，考虑LBP特征序列跳变次数小于2的可能数目，分情况讨论：(1）0次跳变，只有两种，即00...0或者111...1(2)   1

一、算法介绍8 连通意义下的贴标号算法输入图像： 2 值图像I(i,j) 1≤i≤I,1≤j≤J。输出图像： 标号图像 L(i,j)1≤i≤I,1≤j≤J。若干标记：i 图像的行指标；j 图像的列指标；nl 用于存储现时刻图像中连通区域个数的变量；T(k) 用于记录贴标号算法中间结果（反映合并过程的有关信息）的一维标号表。算法步骤：（ 1）完成初始化操作：将

http://zhaoxuhui.top/blog/2017/06/28/%E5%9F%BA%E4%BA%8EPython%E7%9A%84OpenCV%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%8617.html

1. 中心点对齐的计算方法我们常常需要得出缩放前后某个像素位置和原始位置的精确坐标值，这时候就需要考虑几何中心点对齐，以下分析都是基于中心点对齐的缩放。缩放过程中，我们需要为目标图像dstImg上的每个像素位置找到与之对应的原图像srcImg的位置，并把srcImg上对应的像素值填入dstImg的该坐标位置处。若映射回原图srcImg的坐标位置不是整数，那么就需要做插值，算出映射回去的非整数坐...

# 点到两个端点所确定的直线的距离　classic formula is: # # d = [(x2-x1)*(y1-y)-(x1-x)*(y2-y1)] / sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2) # xD = (x2 - x1) yD = (y2 - y1) detaX = x1 - X detaY = y1 - Y...