OPENCV图像处理提高(一）图像增强
在图像处理学习中会涉及到直方图，直方图很好地表现了图像的灰度信息；同时我们注意到在暗图像中，直方图的分量集中在灰度级的低端；亮图像的灰度值集中在直方图灰度值的高端；低对比度的图像有较窄的直方图，并集中于直方图的中间部分；高对比度的图像中直方图的分量覆盖很宽的范围，而且像素的分布没有太不均匀，只能看到少量垂线比其他高许多。通过图像增强可以有效地减弱这些缺陷 ...
Python 机器视觉 - 基于opencv图像模板匹配实现的简单人脸匹配实例演示，matchTemplate的6大模板匹配算法
OpenCV 图像匹配算法第一章：图像模板匹配演示① 效果展示1② 效果展示2③ 实现源码第二章：六大模板匹配算法① CV_TM_SQDIFF【平方差匹配】② CV_TM_SQDIFF_NORMED【标准平方差匹配】③ CV_TM_CCORR【相关匹配】④ CV_TM_CCORR_NORMED【标准相关匹配】⑤ CV_TM_CCOEFF【相关系数匹配】⑥ ....
使用opencv读入并显示一幅彩色图像,灰度化并显示，用canny算子得到图像边缘并显示
要求步骤：1.读入彩色图像,并显示;2.将彩色图像灰度化,并显示;3将灰度图像，用Canny边缘算子得到图像边缘,并显示。import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img1=cv2.imread(r'C:\Users\hp\Pictures\Camera Roll\QQ.jpg') #原图为彩色图，可将第二个参数变为0，为灰度图 cv2.na....
一种基于视神经网络的高动态范围（HDR）图像自适应局部色调映射的实现【OpenCV】【CUDA】
原理是基于这篇论文——《Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images》论文提出的背景虽然可以从不同曝光的照片中获得包含真实场景全动态范围的高动态范围 (HDR) 图像，但是普通显示器等低动态范围(LDR)显示设备无法处理场景的全动态范围。LDR 设备只能显示两个数量级的。一旦将 HDR 图像线....
图像等比例缩小【OpenCV】
原图：1000 * 667C++代码（代码较简单，意在抛砖引玉）：nt main() { cv::Mat img = cv::imread("../Daniel Norris.jpg", 0); int w = img.cols; int h = img.rows; float t = 1.; //int dst_w = 640, d...
OpenCV | OpenCV将图像转换成黑白图像（二进制）
将图像转换为黑白涉及两个步骤。将源图像读取为灰度图像。使用您选择的阈值将灰度图像转换为二进制图像。如果源图像是灰度图像，则可以将步骤1中的图像读取为原始图像，然后继续步骤2。以下示例说明了从灰度转换为二进制或黑白时阈值的工作方式。原图import cv2 #read image img_grey = cv2.imread('molecule.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)....
OpenCV | OpenCV检测图像轮廓
步骤读取图像为灰度图像。使用cv2.threshold（）函数获取阈值图像。使用cv2.findContours（）并传递阈值图像和必要的参数。findContours（）返回轮廓。您可以将其绘制在原始图像或空白图像上。import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('original.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) #con....
OpenCV | OpenCV彩色图像直方图算法实现
彩色图像直方图和灰度图像直方图的原理是一样的，不同的是彩色图像需要分别计算BGR三个通道。import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('Cerasus.JPG', 1) imgInfo = img.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1....
opencv 实现图像倒影（渐变）效果【源码】
#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; #define RATIO 0.25 #define WEIGHT 2 #define DELTA 20 #define ALPHA 0.15 #define BETA 0.85 int _tmain(int argc, _TCHA...
Android+OpenCV 摄像头实时识别模板图像并跟踪
通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像，实时跟踪模板图像的移动【用灰色矩形框标识】ps：一开始以为必须使用OpenCV Manager，可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk，造成用户体验很差，后来在网上找到一些牛人说的方法，实现了可以不用安装OpenCV Manager，直接加载其需要的静态库，从而优化了用户体验。效果如图所示：android+opencv无需安装Opencv manage....
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