SIFT主要是用来提取图像中的关键点。相比于其它角点检测算法(如Harris和shi-toms)，SIFT算法具有角度和尺度不变性，换句话说就是不容易受到图像平移、旋转、缩放和噪声的影响。...关键点和尺度空间 关键点是指在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。...由于DOG是通过相邻层相减得到，因此层数会比高斯图像金字塔少一层。 3.关键点定位 得到DOG之后，就可以在正数第二层和倒数第二层的范围中寻找极值点(第一层和最后一层无法和相邻两层进行比较)。...关键点检测 下面这段程序实现了一幅图片的关键点检测。...参考 利用 SIFT 实现图像拼接 https://blog.csdn.net/itnerd/article/details/89157849 OpenCV中KeyPoint类 https://blog.csdn.net
更改图像形式 使用PIL中的crop()方法可以从一幅图像中裁剪指定区域，该区域使用四元组来指定，四元组的的坐标依次是（b1,a1,b2,a2），通常一张图片的左上角为0。...上下翻转 图像颜色变化 PIL中可以使用convet()方法来实现图像一些颜色的变化，convert（）函数会根据传入参数的不同将图片变成不同的模式。在PIL中有9种模式，如下表所示： ?...下面再使用skimage和opencv对图像进行基本操作，只附上具体实现代码和注释，效果和上面的其实没什么差别。...我们再看opencv和PIL读取灰度图时会不会被归一化呢？...PIL读取灰度图格式 从上面的对比可以看出skimage读取灰度图时的巨大不同就是其图像的矩阵的值被归一化了！！！ 03总结 总的来说OpenCV、Skimage、PIL各有千秋。
接下来使用LabVIEW实现图像平移和旋转，程序设计思路如下所示： 程序先在内存中为源图像和图像处理过程分配了缓冲区Src和Dst，并从图像文件中读入大小为512×512的待处理图像Lena。...图像运算过程遵循以下规则： 1、两幅灰度图像进行运算时，图像中的像素逐―进行点对点运算。 2、一幅灰度图像与某一常量进行运算时，图像中的所有像素均与该常量进行该运算。...此外，当参与运算的两幅图像类型不同时，运算后所得图像的类型将与位深度较大的图像类型保持一致。...为了提取闪光点，程序在滤除两幅图像中的高频噪声后将它们相减。为了便于观察，程序还使用IMAQ Inverse对计算结果中的图像灰度进行了反转。 程序实现如下所示： ? 效果如下所示： ?...图像绝对值运算计算的是两幅图像中对应像素相减后的绝对值，而除法运算则计算对应像素的比率变化，因此也常称图像除法为“比率变换”。
意义介绍 提高图纸比对效率和准确性 基于图像处理的CAD图纸比对算法能够实现自动化的图纸比对过程。通过一系列图像处理技术，算法可以快速、准确地检测出两张图纸之间的差异，大大提高了比对工作的效率。...二、概述 本算法旨在对 CAD 图纸进行比对，通过一系列图像处理步骤，包括格式转换、边缘切割对齐、去噪、差值比对、腐蚀膨胀和标注归一，快速发现两幅 CAD 图纸之间的差异。...具体计算过程为：首先根据给定的标准差σ和卷积核大小计算高斯核矩阵，然后将原始图像扩展为边缘填充后的图像，使得卷积后的图像大小不变。...如果两张图像在某个像素点上完全相同，那么相减后得到的结果就是0值；如果两张图像在某个像素点上有差异，那么相减后得到的结果就是非0值。...将相减后得到的结果图像进行二值化处理，即将非0值转换为255值，将0值保持不变，得到一张黑白的二值图像，其中白色代表两张原始图像有差异的区域，黑色代表两张原始图像无差异的区域。
安装OpenCV的的两种方法 T1、使用whl文件法 T2、直接命令法 T3、Anaconda 环境下安装 OpenCV常见函数、方法 0、基本库函数 1、图像基本运算 2、Image.open...它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务...安装OpenCV的的两种方法 1、几点注意事项： 安装的时候是 opencv_python，但在导入的时候采用 import cv2。...1、图像基本运算 图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作
Step2：计算图像中每个像素的梯度方向和幅值。首先通过Sobel算子分别检测图像X方向的边缘和Y方向的边缘，之后利用式(5.24)计算梯度的方向和幅值。 ?...Canny算法具有复杂的流程，然而在OpenCV 4中提供了Canny()函数用于实现Canny算法检测图像中的边缘，极大的简化了使用Canny算法提取边缘信息的过程。...apertureSize：Sobel算子的直径。 L2gradient：计算图像梯度幅值方法的标志，幅值的两种计算方式如式(5.25)所示。 ? 该函数利用Canny算法提取图像中的边缘信息。...函数第三个和第四个参数是Canny算法中用于区分强边缘和弱边缘的两个阈值，两个参数不区分较大阈值和较小阈值，函数会自动比较区分两个阈值的大小，不过一般情况下，较大阈值与较小阈值的比值在2:1到3:1之间...程序中通过设置不同的阈值来比较阈值的大小对图像边缘检测效果的影响，程序的输出结果在图5-35给出。通过结果可以发现，较高的阈值会降低噪声信息对图像提取边缘结果的影响，但是同时也会减少结果中的边缘信息。
，经过五十多年的发展，已有许多中不同的边缘检测方法。...2.3 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向 关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y方向上偏导数的两个矩阵。...2.4 对梯度幅值进行非极大值抑制 图像梯度幅值矩阵中的元素值越大，说明图像中该点的梯度值越大，但这不不能说明该点就是边缘（这仅仅是属于图像增强的过程）。...因此，判断C点灰度与这两个点灰度大小即可判断C点是否为其邻域内的局部最大灰度点。如果经过判断，C点灰度值小于这两个点中的任一个，那就说明C点不是局部极大值，那么则可以排除C点为边缘。...但实际上，我们只能得到C点邻域的8个点的值，而dTmp1和dTmp2并不在其中，要得到这两个值就需要对该两个点两端的已知灰度进行线性插值，也即根据图1中的g1和g2对dTmp1进行插值，根据g3和g4对
对这两个术语不要混淆，图像处理算法和计算机视觉(CV)算法都以图像为输入，然而，在图像处理中，输出也是图像，而在计算机视觉中，输出可以是关于图像的一些特征或信息。...这就是为什么在将图像传递给算法以获得更好的精度之前，要对图像进行处理的原因。 有许多不同类型的噪声，如高斯噪声，椒盐噪声等。我们可以通过应用滤波器来去除图像中的噪声，或者至少将其影响降到最低。...为了更好地理解这一点，我们将在上面的玫瑰色图像的灰度版本中添加“盐和胡椒粉”噪声，然后尝试使用不同的滤波器去除图像中的噪声，看看哪一个最适合这种类型。...在分类算法中，首先扫描图像寻找“对象”。也就是说，当你输入一幅图像时，算法会找到图像中的所有对象，然后将它们与你试图寻找的对象进行特征比较。...结论 在本文中，我们学习了如何在不同的平台(如Windows、MacOS和Linux)上安装OpenCV，以及如何验证安装成功。OpenCV是Python中最流行的图像处理库。
希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识，结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。...图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算 [Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理 学Python近八年，认识了很多大佬和朋友，感恩。...---- 二.基于OpenCV的灰度化处理 在日常生活中，我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型，但是在图像处理过程中，常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色，OpenCV提供了cvtColor...前面讲述了调用OpenCV中cvtColor()函数实现图像灰度化的处理，接下来讲解基于像素操作的图像灰度化处理方法，主要是最大值灰度处理、平均灰度处理和加权平均灰度处理方法。...1.最大值灰度处理方法 该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值，公式如下： 其方法灰度化处理后的灰度图亮度很高，实现代码如下。
最近也注意一些图像拼接方面的文章，很多很多，尤其是全景图拼接的，实际上类似佳能相机附加的软件，好多具备全景图拼接，多幅图像自动软件实现拼接，构成（合成）一幅全景图像（风景）。...关于图象处理中的空间域卷积运算，可以参考经典的图像处理教材（比如 美国 冈萨雷斯的图象处理，第二版，或者其 Matlab版，都有如何在离散空间进行运算的例子和说明） 注：原文中 delta为希腊字母...极值的确定如图： 在图像高斯差分尺度空间内当前尺度和其相邻两个尺度3*3的区域内，标记的X和其他26个像素比较，如果X的灰度大于或者小于其他26个像素。那么这个X就是个极值。...图1- 7 归一化拉普拉斯算子对同一物理点的响应 图中上方的两幅图像是同一场景在不同分辨率下的图像，下方的两幅图像在不同尺度下归一化拉普拉斯函数( )的响应。...上方两幅图像的分辨率大小比例是2.5：1,下方两幅图像的响应的大值对应的尺度因子大小比为10.1/3.89。 [12]Lindeberg, T. 1994.
简介 算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。...网上也有很多博客对Harris角点检测原理进行描述，但基本上只是描述了算法流程，而其中相关细节并未作出解释，我们简单补充说明一下 角点 下面有两幅不同视角的图像，通过找出对应的角点进行匹配。 ?...它具有CVY32 FC1类型，大小与SRC相同 blockSize – 邻域大小 apertureSize – 索贝尔算子参数值 k – Harris检测器的阈值 boderType – 参数 实现步骤...将图像转为灰度图(cvtcolor) 创建一个CV_32FC1的同样大小图像(Mat::zeros(size,CV_32FC1)) 进行Harris角点检测(cornerHarris) 归一化(normalize...和LIB别的还是按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?
1.直方图：一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。...在OpenCV中可通过函数GaussianBlur进行操作。 2.2. 非线性滤波：非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果，如最值滤波器，中值滤波器。...由于边缘点像素的灰度值与其邻域点的灰度值显著不同，在实际应用中通常采用微分算子和模板匹配的方法检测图像的边缘。...当图像金字塔的上层移动时，尺寸和分辨率会降低。在OpenCV中，从金字塔上一层图像生成下一级图像时可以使用PryDown,而通过PryUp将现有的图像在每个维度上放大两倍。...函数是OpenCV中专门用来调整图像大小的函数 此函数将源图像精确的转换为指定尺寸的目标图像。
其他图像分割方法，如阈值，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素间互相独立，没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性，更符合人眼对图像的印象。...其他关于分水岭“聚水盆地”、“水坝”、“分水线”等概念不准备赘述，只探讨一下Opencv中分水岭算法的实现方法watershed——这个“简单”到只有两个参数的函数是如何工作的。...但如果仔细观察就能发现，图像上不同线条的灰度值是不同的，底部略暗，越往上灰度越高。...由于这幅图像边缘比较少，对比不是很明显，再来看一幅轮廓数量较多的图效果： 这个是分水岭运算前的merkers： 这个是findContours检测到的轮廓： 从这两幅图对比可以很明显看到，从图像底部往上...相互连接在一起的线条灰度值是一样的，这些线条和不同的灰度值又能说明什么呢？
本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容： 利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化（匹配）的原理及实现 图像的灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成...，多个通道，不同灰度范围的灰度直方图....为了计算的灵活性和通用性，OpenCV的灰度直方图提供了较多的参数，但对于只是简单的计算一幅灰度图的直方图的话，又显得较为累赘。这里对calcHist进行一次封装，能够方便的得到一幅灰度图直方图。...直方图规定化的实现 直方图规定化的实现可以分为一下三步： 计算原图像的累积直方图 计算规定直方图的累积直方图 计算两累积直方图的差值的绝对值 根据累积直方图差值建立灰度级的映射 具体代码实现如下： void...直方图规定化过程中，在做灰度映射的时候，有两种常用的方法： 单映射 Single Mapping Law,SML，这种方法也是上面使用的方法，根据累积直方图的差值，从原图像中找到其在规定化图像中的映射。
第二期主要内容： 4、图像分割：阈值二值化、边缘检测 图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同...简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。...阈值分割方法的核心在于如何寻找适当的阈值。最常用的阈值方法是基于灰度直方图的方法，如最大类间方差法(OTSU)、最小误差法、最大熵法等，直方图表示图像中具有每种灰度级的像素的个数。...Canny算子求边缘的具体算法步骤如下： （1）用高斯滤波器平滑图像 （2）用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向 （3）对梯度幅值进行非极大值抑制 （4）用双阈值算法检测和连接边缘 3）Sobel算子...基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步： （1）检测边缘，发现可能的圆心。 （2）基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小。
OpenCV相比于其他的库，最大的特点是对图像的处理功能非常完备。OpenCV能够实现对图片颜色和形状的变换。...在代码清单②中做了一个实验：尝试将灰度图片gray_img 再次转换为BGR形式的彩色图片，发现转换后的图片无法恢复原先不同颜色通道的数值，OpenCV所采用的方法是将所有的颜色通道全都置成相同的数值，...在这个例子中，我们应该同时熟悉对彩色图片中三个不同颜色通道的拆分以及重新构建图像的方法。 3. 亮度与对比度转换 一般来说，图像处理算子是将一幅或多幅图像作为输入数据，产生一幅输出图像的函数。...图像尺寸变换 修改图像的尺寸也就是修改图像的大小，OpenCV的resize() 函数可以实现这样的功能。对图像进行尺寸变换时，必然会丢失或者增加一些像素点，这些像素点怎么丢弃或者增加呢？...添加噪声 下面我们演示一下对图像添加两种常用噪声的方法，一种是椒盐噪声，另一种是高斯噪声，它们的实现代码如代码清单⑧所示。
从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义： 角点可以是两个边缘的角点； 角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 前者往往需要对图像边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取，具有相当大的难度和计算量...这篇文章主要介绍的Harris角点检测的算法原理，比较著名的角点检测方法还有jianbo Shi和Carlo Tomasi提出的Shi-Tomasi算法，这个算法开始主要是为了解决跟踪问题，用来衡量两幅图像的相似度...OpenCV中已经对它进行了实现，接口函数名为GoodFeaturesToTrack()。...图像中的平面。两个特征值都小，且近似相等；自相关函数数值在各个方向上都小。 图像中的角点。两个特征值都大，且近似相等，自相关函数在所有方向都增大。 2.2 Harris角点算法实现 5....，最找出图像中全部的局部最大值点 dilate(cornerStrength, dilated, Mat()); // compare是一个逻辑比较函数，返回两幅图像中对应点相同的二值图像
方向是水平、垂直和两个对角线方向。在数学中，我们将其写为 [0 ° , 90 ° , 45 ° , 135 ° ]。...因此，判断C点灰度与这两个点灰度大小即可判断C点是否为其邻域内的局部最大灰度点。如果经过判断，C点灰度值小于这两个点中的任一个，那就说明C点不是局部极大值，那么则可以排除C点为边缘。...滞后阈值法需要设置一个高阈值和一个低阈值，解后按如下法则进行： 第一，如果某一像素位置的梯度幅值超过高阈值，则像素被保留为边缘像素； 第二，如果某一像素位置的梯度幅值小于低阈值，则像素被排除； 第三，如果某一像素位置的幅值在两个阈值之间...在以上的法则中，推荐的高阈值与低阈值比在2：1到3：1之间。 通过消除噪声、计算梯度幅度与方向、非极大值抑制及用滞后阈值算法求解图像边缘四个步骤就可实现Canny边缘检测。...8bit的图像，官方文档中并没有说输入图像必须为单通道，但很多资料上都说要求是单通道的图像。
Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，Opencv实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。...Ojala等认为，在实际图像中，绝大多数LBP模式最多只包含两次从1到0或从0到1的跳变。...0，即它们在LBP特征中的灰度值为0，因此等价模式LBP特征图像整体偏暗。...如此一来，每个子区域，就可以用一个统计直方图来进行描述；整个图片就由若干个统计直方图组成； 例如：一幅100*100像素大小的图片，划分为10*10=100个子区域（可以通过多种方式来划分区域），每个子区域的大小为...之后，我们利用各种相似性度量函数，就可以判断两幅图像之间的相似性了； 而实际检测人脸时，因为不同块的表示人脸的贡献值不同，如眼睛的LBP的统计直方图对识别人脸的贡献明显要比光秃秃的额头的贡献大，在检测到人脸的情况下
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