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数字图像处理-空间域处理-灰度变换-基本灰度变换函数（反转变换、对数变换、伽马变换和分段线性变换） 空间域处理是直接对像素进行操作的方法，这是相对于频率域处理而言的。空间域处理主要分为两大类：灰度变换和空间滤波。灰度变换在图像单个像素上操作，主要以对比度和阈值处理为目的。空间滤波涉及改善性能的操作，通过像元领域来处理。空间域处理均可由下式表达：表示f(x, y)输入图像，g(x,y) 表示输出图像，T 是变换算子（数学规则）灰度变换可以看作领域大小为1*1的空间域处理，这...

OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀//-------------以下部分转载自OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀 - 知乎--------------------//曲怪曲怪在读研究生一枚，挚爱技术，喜欢把分享当成热爱。67 人赞同了该文章1、什么是膨胀与腐蚀膨胀与腐蚀属于形态学范围，具体的含义根据字面意思来理解即可。但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。它们的用途就是用来处理图形问题上。总结性的来说： + 膨胀用来处理缺陷问题； + 腐蚀用来处理毛刺问题。膨胀就是把缺陷给填

原文地址：判断两矩形是否相交 - Avril - 博客园判断两矩形是否相交近期一次笔试中考到了这个题目，答题之后回来再看，发现网上的解答有些十分复杂，让人懒得去看。隐约记得之前学习计算机图像学的课程时有这个算法。我把自己的思路记下来，如有遗漏情况没有考虑或者方法有问题，欢迎拍砖：P问题定义：给定两个边与坐标轴平行的矩形，分别由左上角与右下角两点指定，即矩形(P1，P2)与(P3，P4)，判断两矩形是否相交。我的思路：如下图所示，首先求出P1与P3点在X方向较大值与Y方向较大值的交点，

如果我在estimateRigidTransform或getAffineTransform中提供更多输入，会发生什么情况?我正在使用带有两个大约100点的向量的estimateRigidTransform，并且正在运行FINE. 但是以某种方式getAffineTransform无法正常工作.我知道findHomography使用RANSAC可以找到最佳矩阵，而getPerspectiveTransform仅需要4点.我的问题是，如果我在EstimateRigidTransform或getA

图像去马赛克：双线性插值VS高质量线性插值努比3D视觉初学者昨天点击上方“3D视觉初学者”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本期我们将介绍两种图像处理算法，该算法能够去除CCD相机捕获的图像中由于Bayer滤波器引起的马赛克问题。在图1中，我们根据Bayer滤波器显示了bgrg像素排列。如图所示，对于红色通道和蓝色通道，我们仅保留25％的像素。对于绿色通道，保留50％的像素。为了去除图像马赛克，我们将对丢失的像素进行插值。我们使用两种不同的算法对Beyer图像进行去马赛..

图像处理之霍夫（Hough）变换 说一下霍夫（Hough）变换原理 答：霍夫（Hough）变换是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线和曲线的拟合。直线检测1.1 直线坐标参数空间在图像x−y坐标空间中，经过点(xi,yi)的直线表示为：yi = a*xi + b (1)其中，参数a为斜率，b为截矩。通过点(xi,yi)的直线有无数条，且对应于不同的a和b值。如果将xi和yi视为常数，而将原本的参数a和b看作...

图像处理之常见的几种距离度量方法常见的距离度量方法有哪些？欧氏距离（Euclidean Distance）：曼哈顿距离：余弦相似度：余弦相似度经常被用作抵消高维欧式距离问题。汉明距离：汉明距离是两个向量之间不同值的个数。切比雪夫距离： 闵氏距离：...

图像处理之滤波什么是均值滤波/中值/高斯/双边滤波？答： 均值滤波： 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心像素的灰度值的滤波方法，它是一种非线性的平滑法，对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。 高斯滤波：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模

Bresenham快速画直线算法

21、OpenCV常用的图像处理算法有哪些？答：图像直方图、直方图均衡化、均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波、阈值处理（大津阈值/OTSU阈值）、寻找连通域、查找轮廓、边缘检测（sobel算子、Roberts算子、Canny算子）、图像腐蚀和膨胀、（1）什么是图像直方图？什么是直方图均衡化？（2）什么是均值滤波/中值/高斯/双边滤波？（3）说一下Canny算子（4）说一下大津阈值/OTSU阈值...

图像处理之图像特征提取图像特征：几何特征（位置与方向、周长、面积、长轴与短轴、距离(欧式距离、街区距离、棋盘距离)）； 形状特征（几何形态分析（Blob分析）：矩形度、圆形度、不变矩、偏心率、多边形描述、曲线描述）； 幅值特征（矩、投影）； 直方图特征（统计特征）：均值、方差、能量、熵、L1范数、L2范数等；直方图特征方法计算简单、具有平移和旋转不变性、对颜色像素的精确空间分布不敏感等，在表面检测、缺陷识别有不少应用。 颜色特征（颜色直方图、颜色矩） 局部二值模式( LBP)特征：LBP对

综述：图像滤波常用算法实现及原理解析图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，本文详细介绍了四种常见的图像滤波算法，并附上源码，包括自适应中值滤波、高斯滤波、双边滤波和导向滤波。前言本文介绍四种常见的图像滤波算法，并附上源码。图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，现在大火的卷积神经网络其实也是滤波的一种，都是用卷积核去提取图像的特征模式。不过，传统的滤波，使用的卷积核是固定的参数，是由经验非常丰富的人去手动设计的，也称为手工特征。而卷积神经网络的卷积核参数初始时未知的，根据不同的任务由数据和神经网络

图像处理之定位图像处理中常用的定位方法opencvhalconc++

图像处理之图像积分图integral()图像积分图算法：积分图像是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度，是一种快速计算图像矩形区域和与矩形区域平方和的算法。这种算法的主要优点是一旦积分图像首先被计算出来，我们就可以在常量时间内计算图像中任意大小矩形区域的和。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。积分图中任意一点(x,y)的值等于灰度图的左上角与当前点所围成的矩形区域内所有像素点灰度值之和。（下左图蓝色虚线框部分）其核心思想是对每个图像建立

数字图像处理之插值算法

像素与毫米的转换转换还需要知道另一个参数：DPI（每英寸多少点）象素数/ DPI = 英寸数英寸数 * 25.4 = 毫米数对于显示设备，不管是打印机还是屏幕，都有一种通用的方法先用GetDeviceCaps(设备句柄，LOGPIXELSX)或者GetDeviceCaps(设备句柄，LOGPIXELSY)获得设备每英寸的像素数分别记为：px 和 py一英寸等于25.4mm那么毫米换算成像素的公式为：水平方向的换算：x * px /25.4垂直方向的换算：y * py /25.4像.

有重复组合公式如下：若在n种元素中有重复的选择r个元素的公式：Crn+r−1C_{n+r-1}^{r}Cn+r−1r​ 这个公式的证明有很多种方法，这里只选取最容易理解的方式进行证明：证明如下：把n种元素当成n个顺序摆放的盒子，r是r个完全相同的球，这样从n种元素中有重复取r个元素的方法就转化成，把r个同质球放入n个盒子的方法为什么可以这样呢，想想，把一个球放到第i个盒子就相当于从n种元素中我们取的第i种元素，如果有多个球放在第i个盒子中，相当于从n个元素中重复了取了第...

1、数字图像：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。2、数字图像处理包括内容：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。3、数字图像处理系统包括部分：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处