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原创图像处理-基本算法之灰度均衡

灰度均衡就是让分散的灰度值使其均匀化，使尖锐的图像变得柔和。代码如下：/****************************************************************************** * 作用: 灰度均衡函数* 参数: pDst 输出图像的像素数组* 参数: pSrc 原始图像的像素数组* 参

2010-05-26 21:57:00 1416

原创图像处理-基本算法之灰度拉伸

灰度拉伸是图像增强的一种，它是把分离的灰度转换到比较集中的程度，这时就更利于分析。代码如下：/****************************************************************************** * 作用: 灰度均衡函数* 参数: pDst 输出图像的像素数组* 参数: pSrc 原始图像的像素

2010-05-26 21:46:00 4069

原创图像处理-基本算法之阈值变换

阈值变换在图像处理中有着非常高的作用，很多处理都会用到。最常见的应用就是产生黑白图。代码如下：/******************************************************************************* 作用: 灰度阈值变换函数* 参数: pDst 输出图像的像素数组* 参数: pSrc 原始图像

2010-05-26 21:36:00 1550

原创图像处理-基本算法之指数变换

指数变换的基本表达式为：y=bc(x-a)-1 其中参数b、c控制曲线形状，参数a控制曲线的左右位置。指数变换的作用是扩展图像的高灰度级、压缩低灰度级。虽然幂次变换也有这个功能，但是图像经过指数变换后对比度更高，高灰度级也被扩展到了更宽的范围。代码如下：/******************************************************

2010-05-23 14:57:00 4223

原创图像处理-基本算法之幂次变换

幂次变换的基本表达式为：y=cxr+b 其中c、r均为正数。与对数变换相同，幂次变换将部分灰度区域映射到更宽的区域中。当r=1时，幂次变换转变为线性变换。 (1) 当r (2) 当r>0时，变换函数曲线在正比函数下方。此时扩展高灰度级，压缩低灰度级，使图像变暗。代码如下：/**************************************

2010-05-23 14:49:00 5148

原创图像处理-基本算法之对数变换

对数变换实现了图像灰度扩展和压缩的功能。它扩展低灰度值而压缩高灰度值，让图像的灰度分布更加符合人的视觉特征。代码如下：/******************************************************************************* 作用: 对数变换函数* 参数: pDst 输出图像的像素数组* 参数: pSrc

2010-05-23 14:39:00 6195 1

原创图像处理-基本算法之线性变换

线性变换是灰度变换的一种，图像的灰度变换通过建立灰度映射来调整源图像的灰度从而达到图像增强的目的。其公式可以表示为y(x, y) = k * x(x, y) + b;其中y(x, y)表示目标像素值，x(x, y)表示源像素值，k表示斜率，b表示截距。 1）当k>1时，可用于增加图像的对比度。图像的像素值在变换后全部增大，整体显示效果被增强。 2）当k

2010-05-23 14:28:00 2310

原创 OpenCV-cvCreateFileCapture()或者cvCaptureFromFile()打不开avi视频

昨天在做运动识别时，用cvCreateFileCapture()和cvCaptureFromFile()打开avi视频，得到的cvCapture却一直为NULL，后来发现是因为Video codec解码器不存在或有误。随后去网上下载了K-Lite Codec Pack，此包是一套Video codec解码器的组合，提供了Video For Windows的接口，而Ope

2010-05-23 11:05:00 7130 4

原创数字识别--图像预处理(整个过程)

上一篇文章讲到数字识别的预处理准备阶段——归一化。现在来讲讲识别的预处理过程： 1、将彩色图像转换为灰度图，其中有三种方法：最大值法、平均值法和各比例法。 (1) 最大值法：就是获取图像中的每一个像素值，并且分别获得像素的RGB个分量值(GetRValue(COLORREF pixel), GetGValue(COLORREF pixel), GetBValue(COLORRE

2010-02-25 23:59:00 7370 1

原创数字识别--图像预处理之准备(归一化)

所谓归一化,我理解就是标准化,对待识别的图像中我们关心的各部分,处理成统一的规则或格式,以便进行识别处理。归一化的思想:利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响,也就是转换成唯一的标准形式抵抗仿射变换。比如说,在我的数字识别系统中,我把图像中的每个数字归一化为:宽度为8,高度为16(当然你也可以归一化为其他)。看到这里,应该会觉得归一化到

2010-02-19 16:25:00 2304

数字识别-图像预处理阶段(VC++代码)

数字识别中的图像预处理阶段的全部代码(注释齐全)，包括以下过程： (1) 将彩色图像转换为灰度图，其中有三种方法：最大值法、平均值法和各比例法; (2) 将灰度图转换为黑白图：利用阈值转换算法; (3) 梯度锐化; (4) 去除离散噪声; (5) 字符倾斜度调整：尽量保存每个字符的位置一致; (6) 分割字符; (7) 字符归一化; (8) 字符紧密排列.

2010-05-22

空空如也

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