前言 上一篇文章,我们讲解了边缘梯度计算函数,这篇文章我们来了解图像金字塔. 图像金字塔? 图像金字塔被广泛用于计算机视觉应用中. 图像金字塔是一个图像集合,集合中所有的图像都源于同一个原始图像,而且是通过对原始图像连续降采样获得的. 常见的图像金字塔有下面两种: •高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样 •拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像 高斯金字塔 类似金字塔一样,高斯金字塔从底层原始图逐渐向下采样,越来越

问题描述 关于用OpenCV识别的问题 可不可以用OpenCV判断一个人有没有看屏幕呢?甚至判断他看的大概位置?具体要怎么做? 解决方案 OpenCV问题集结版opencv中的线程安全问题最近用OpenCV做的自动识别靶子环数的问题 解决方案二: http://bbs.csdn.net/topics/390744553

概述: 腐蚀是图像形态学的两个基本操作之一,另外一个是膨胀(Dilate).二值图像上的腐蚀是腐蚀最典 型的运用,但是腐蚀操作同样可以运用于灰度图像.二值图像腐蚀操作最基本的效果是腐蚀图像 中前景色区域的边缘.使得前景图像区域变小,前景图像内部的背景区域被放大.   基本原理: 腐蚀操作要求有待处理的2D图像F(x,y)以及操作数矩阵(类似卷积操作中的Kernel矩阵),常见的 为3X3的操作数矩阵.二值图像腐蚀操作的数学定义如下: 1.      假设X是二值图像中所有像素欧几里德坐标的集合,

通过使用不同的结构元素来进行膨胀腐蚀操作,可以检测图像中的角点,下面就一步一步看这个算法如果实现角点检测. 原图像: 首先我们创建四个结构元素 先用十字结构元素对原图像进行膨胀操作,得到下面的图像 再对这个图像用钻石型结构元素进行腐蚀操作,得到图像1,如下图所示: 接着,我们对原图像用X型结构元素进行膨胀操作,得到: 我们再用方形结构元素对上面图像进行腐蚀操作,得到图像2 最后我们用图像2减去图像1,就可以得到角点位置: 程序源码:工程FirstOpenCV5

1.对OpenCV 的印象:功能十分的强大,而且支持目前先进的图像处理技术,体系十分完善,操作手册很详细,手册首先给大家补计算机视觉的知识,几乎涵盖了近10年内的主流算法: 然后将图像格式和矩阵运算,然后将各个算法的实现函数.我用它来做了一个Harris角点检测器和Canny边缘检测器,总共就花了一个小时(第一次用OpenCV).而且该库显示图像极其方便,两句话就可以.但该库似乎不大稳定,对32F和16S.8U的图像数据支持上bug重重.我用 cvFilter2D函数进行线性滤波,屡屡出错,后来

1．对OpenCV的印象:功能十分的强大,而且支持目前先进的图像处理技术,体系十分完善,操作手册很详细,手册首先给大家补计算机视觉的知识,几乎涵盖了近10年内的主流算法:然后将图像格式和矩阵运算,然后将各个算法的实现函数.我用它来做了一个Harris角点检测器和Canny边缘检测器,总共就花了一个小时(第一次用OpenCV).而且该库显示图像极其方便,两句话就可以.但该库似乎不大稳定,对32F和16S.8U的图像数据支持上bug重重.我用cvFilter2D函数进行线性滤波,屡屡出错,后来一查原

本文转载自:http://hi.baidu.com/xiaocuiman/blog/item/6e267c2bc4b1883f5243c108.html 1.对OpenCV 的印象:功能十分的强大,而且支持目前先进的图像处理技术,体系十分完善,操作手册很详细,手册首先给大家补计算机视觉的知识,几乎涵盖了近10年内的主流算法: 然后将图像格式和矩阵运算,然后将各个算法的实现函数.我用它来做了一个Harris角点检测器和Canny边缘检测器,总共就花了一个小时(第一次用OpenCV).而且该库显示图

     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读                     分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09         上一文

前言 上一篇文章,我们讲解了图像处理中的阈值函数,这一篇文章我们来做膨胀和腐蚀函数. 膨胀与腐蚀 说概念可能很难解释,我们来看图,首先是原图: 膨胀以后会变成这样: 腐蚀以后则会变成这样: 看起来可能有些莫名其妙,明明是膨胀,为什么字反而变细了,而明明是腐蚀,为什么字反而变粗了. 实际上,所谓膨胀应该指: 较亮色块膨胀. 而所谓腐蚀应该指: 较亮色块腐蚀. 上面图里面,由于背景白色是较亮色块,所以膨胀时就把黑色较暗色块的字压扁了--相反腐蚀时,字就吸水膨胀了-- 用数学公式表示就是: 说白了就是