技术笔记:openCV特征点识别与findHomography算法过滤
一,首先我们对函数先进行分析findHomography: 计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H(3行x3列) (就是对图片的矫正),使用最小均方误差或者RANSAC方法函数功能:找到两个平面之间的转换矩阵。这里涉及到映射变换的知识, 下面介绍下什么是映射变换&#...
OpenCV算法库
numba numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器,这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。 Numba是一个用于Python的即时(Just-in-time, JIT)编译器。将面向数组和使用大量数学的python代码优化到与c,c++和Fortran类似的性能,而无需改变Python的解释器。 ...
基于opencv的SVM算法的车牌识别系统设计与实现
基于opencv的SVM算法的车牌识别系统设计与实现 车牌识别技术是智能交通系统中的一项关键技术,它能够自动识别车辆的车牌号码。本文将详细介绍如何使用Python编程语言结合OpenCV库和SVM算法来实现车牌识别系统。 ...
【OpenCV】- 分水岭算法
什么是图像分割 将图像中像素根据一定的规则分为若干个cluster集合,每个集合包含一类对象 如下,将两匹马从图像背景中抠出来 分水岭算法 解释:分水岭算法,是一种基于拓扑理论的...
Opencv(C++)学习系列---Laplacian拉普拉斯边缘检测算法
【1】算法简介 Laplacian(拉普拉斯)算子是一种二阶导数算子,其具有旋转不变性,可以满足不同方向的图像边缘锐化(边缘检测)的要求。通常情况下,其算子的系数之和需要为零。 Laplacian算子具有各方向同性的特点,能够对任意方向的边缘进行提取,具有无方向性的优点,因此使用Laplacian算子提取边缘不需要分别检测X方向的边缘和Y方向的...
Opencv(C++)学习系列---Canny边缘检测算法
【1】边缘检测算法流程 使用高斯滤波器来平滑图像,达到滤除噪声的效果。(降噪) 计算图像中每个像素点的梯度大小和方向(求梯度,与sobel算法求梯度一致) 使用非极大值抑制,消除边缘检测带来的不利影响(非极大抑制) 使用双域值法监测确定真实和潜在的边缘(双域值检测) 通过抑制孤立的弱边缘完成边缘检测(抑制弱边缘) ...
OpenCV中应用尺度不变特征变换SIFT算法讲解及实战(附源码)
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~应用尺度不变特征变换(SIFT)尺度不变特征变换是用于图像处理领域的一种局部特征检测算法,SIFT算法(1999)发现了图像或者视频中的特征,并由英国哥伦比亚大学获得专利。通常,我们可以使用特征进行分类或聚类。SIFT相对于平移、缩放和旋转是不变的SIFT算法描述如下输入:原始图像输出:图像的SIFT特征点方法:(1)使用高斯模糊滤波器以不同的比....
OpenCV4-图像分割-watershed(分水岭算法)
1.分水岭概念分水岭法是根据像素灰度值之间的差值寻找相同区域以实现分割的算法。我们可以将灰度值理解成像素的高度,这样一张图像可以看成崎岖不平的地面或者山区。向地面低洼的地方倾倒一定量的水,水将会掩盖低于某个高度的区域。分水岭法是从全局来看,在多个局部最低点注水,随着注水量的增加,水位越来越高,会“淹没”局部像素值较小的值,最后两个相邻凹陷区域中的水会汇集在一起,而在汇集处形成了分水岭,为了防止水....
OpenCV-白平衡(完美反射算法)
实现原理 白平衡的意义在于,对在特定光源下拍摄时出现的偏色现象,通过加强对应的补色来进行补偿,使白色物体能还原为白色。 完美反射算法是白平衡各种算法中较常见的一种,比灰度世界算法更优。它假设图像世界中最亮的白点是一个镜面,能完美反射光照;基于白点,将三通道的数值进行适当地调整,以达到白平衡效果;除此之外,还需要统....
OpenCV-白平衡(灰度世界算法)
实现原理 白平衡的意义在于,对在特定光源下拍摄时出现的偏色现象,通过加强对应的补色来进行补偿,使白色物体能还原为白色。 灰度世界算法是白平衡各种算法中最基本的一种。它假设图像世界具备丰富色彩,红蓝绿三通道的灰度值在平均后趋近一致,该值作为“灰色”;若各通道均值偏离“灰色”,则将其进行补偿,使其回归“灰色”,进而实....
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