xiongwen_li的博客

第一步：我们下载好了opencv安装在文件内，位置自选，我的是这样的，这一步最简单 第二步：我的电脑右键属性-高级系统设置-环境变量-系统变量-Path 加上；D:\opencv\build\x64\vc14\bin，特别注意分号！步骤如图 第三步：相信你已经装好了vs2015，我们新建vc++项目，注意选择空项目 第四步：我们开始部署vs的开发环境 到这里为止环境部署

开操作-open——CV_MOP_OPEN先腐蚀，后膨胀 可以去掉小的对象，假设对象是前景色，背景是黑色 相关api Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11), Point(-1, -1)) morphologyEx(src, dst, CV_MOP_GRADIENT, kernel)#include ...

1.中值滤波 2.双边滤波中值滤波统计排序滤波器 中值对椒盐噪声有很好的抑制作用 中值滤波的意思是绿色框框区域内的像素点的值，从小到大排序，去中间的值给正中间的值，也就是用124替换150，最大值和最小值滤波也是同样的道理，用最大值或者最小值替换中间的值！双边滤波均值模糊无法克服边缘像素信息丢失缺陷，原因是均值滤波是基于平均权重 高斯模糊部分克服了该缺陷，但是无法完全避免，应为没有考虑像

图像金字塔： 1.在图像处理中，经常需要调整图像大小，最常见的就是放大和缩小，几何变换也可以实现图像放大和缩小 2.一个图像金字塔式一系列的图形组成，最底下一张图像尺寸最大，最上方的图形尺寸最小，从空间上从上向下看，就像一个金字塔分类 高斯金字塔-对图像进行降采样 拉普拉斯金字塔-重建一张图像高斯金字塔式从底向上，逐层降采样得到 降采样之后图像大小是原图像MXN的M/2xN/2，就是对原图...

模糊原理： Smooth/Blur是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波 假设6x6的图像像素点矩阵 黄色3x3区域代表算子卷积过程： 6x6上面是个3x3的窗口，从左向右，从上向下移动，黄色的每个像素点值之和取平均值赋给中心红色...

1.结构元素 可以是任意形状的结构元素：矩形，圆，直线，磁盘形状，砖石形状等 2.提取步骤 输入图像彩色图像imread 转换为灰度图像cvtColor 转换为二值图像adaptiveThreshold 定义结构元素 开操作（腐蚀+膨胀）提取水平和垂直线 3.api adaptiveThreshold-转化为二值图像（ Mat src（输入灰度图像）， Mat dest（二值图...

第一步：获取素材图片 Mat src, dst; src = imread("F:/识图/底图.PNG", 1); dst = imread("logo", -1);【ps：这里需要注意的是透明度图片获取，后面的参数带-1】 第二步：缩放LogoMat zoomPrint( Mat src,float zoom) { resize(src, src, Size(0,...

本章知识点： 1.使用cv::Point和cv::Scalar Point p； p.x = 10; p.y = 8; 或者 p=point(10,8);Scalar表示四个元素的向量 Scalar(a,b,c);//a=blue,b=green,c=red表示RGB三个通道2.绘制线，矩阵，圆，椭圆等基本几何形状 画线 cv::line(LINE_4\LINE_8\LINE_AA)...

我们经常遇到需要调整图片亮度和对比度的地方： Mat new image = Mat：：zeros（iamge.size(),image.type()）; 创建一张跟原图像大小和类型一致的空白图像，像素值初始化为0； saturate_cast(value)确保值在0-255之间； Mat.at(y,x)[index] = value每个像素点每个通道赋值 这里是测试代码：#include...

好快啊，都到了第六篇了，虽然以前学过图形学，学过shader，感觉接触这个也不是很吃力！加油！ 主要思想： 这里主要是图像混合的几种手段，其实和shader中的是一样的，没多大区别： 方法一： 使用： addWeighted(src1, alpha, src2, (1.0 - alpha), 0.0, dst); 方法二： 使用： add(src1, src2, addmap, Ma

1.读写图像 imread可以加载指定的RGB图像 imwrite保存图像文件，类型由扩展名决定 2.读写像素 int gray = dst.at(row,col)读取指定行列的像素值 这里是代码:#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <math.h>using namespace cv;using name

定义：Mat对象是OpenCV2.0之后引进的图像数据结构，自动分配内存，不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构，分了两部分，头与数据部分Mat对象构造函数 Mat（） Mat（int rows,int cols, int type） Mat（Size size,int type） Mat（int rows,int cols,int type,const Scalar&S） Mat（S

掩膜操作实现图像的对比度调整 矩阵的掩膜操作十分简单，根据掩膜来重新计算每个像素的像素值，掩膜（mask也被称为kernel） I(i，j) = 5* I(i,j)-[I(i-1,j)+I(i+1,j)+I(i,j-1)+I(i,j+1)] 我们的核心思想是对图片中的每个像素都做此操作，就是进行上面的公式！ —–分解形式 —–使用内置掩膜函数 利用getTickCount...

1.加载图像：cv::imread imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象，其中第一个参数表示图像文件的名称 第二个参数，表示加载的图像是什么类型，支持常见的三个参数值 IMREAD_UNCHANGED(<0)表示加载原图，不做任何改变 IMREAD_GRAYSCALE(0)表示把原图作为灰度图像加载进来 IMREAD_COLOR(>0)表示把原图作为RGB图像加载进来 PS:

图像阈值(threshold)：阈值是什么？简单点说就是图像分割的标尺，这个标尺是根据什么产生的，阈值产生算法？阈值类型（Binarysegmentation）阈值类型----阈值二阈值化（threshold binary）左下方的图表示图像像素点Src（x，y）值分布情况，蓝色水平线表示阈值阈值类型----阈值反二值化（threshold binary Inverte