Mean-Shift算法又被称为均值漂移法，是一种基于颜色空间分布的图像分割算法。该算法的输出是一个经过滤色的“分色”图像，其颜色会变得渐变，并且细纹纹理会变得平缓。
一：KMeans算法介绍 KMeans算法MacQueen在1967年提出的，是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。如果从
上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack（）这个API函数能够获取图像中的强角点。但是获取的角点坐标是整数，但是通常情况下，角点的真实位置并不一定在整数像素位置，因此为了获取更为精确的角点位置坐标，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档 https://xueyayang.github.io/pdf_posts/%E4%BA%9A%E5%83%8F%E7%B4%A0%E8%A7%92%E7%82%B9%E7%9A%8
参数说明： type - 终止条件的类型：TermCriteria::COUNT，TermCriteria::EPS或 TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS maxCount - 要计算的最大迭代次数或元素 epsilon - 迭代算法停止的所需精度或参数更改 criteria - 终止标准（已弃用的CvTermCriteria格式）。
在KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标，避免了对象之间的匹配问题，在这里距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离：
K-means算法MacQueen在1967年提出的，是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。从机器学习的角度看，K-means属于一种无监督的机器学习方法。无监督学习（Unsupervised Learning）简单的说就是在不给定正确答案（标签）的情况下，在数据中找到一些相似的特征用以分析（分类）数据的方法。而在K-means算法解决图像的问题中，就是在对图像的像素点进行分类，达到图像分割的目的。
光流简单的来说就是通过摄像头的移动，在移动过程中，每一帧的图像特征点会发生移动，这个移动的过程中(x1,y1,z1)在我们下一帧的动作中，去找到原来的所有特征点的新坐标，而这个移动路径，就是所谓的，光
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/179735.html原文链接：https://javaforall.cn
在图像分割的过程中，我们可以利用均值偏移算法的这个特性，实现彩色图像分割，均值漂移算法是一种通用的聚类算法，它的基本原理是：对于给定的一定数量样本，任选其中一个样本，以该样本为中心点划定一个圆形区域，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大处的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。
双边滤波函数bilateralFilter():定义：bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None)
第一个参数是输入的棋盘格图像（可以是8位单通道或三通道图像）； 第二个参数是棋盘格内部的角点的行列数（注意：不是棋盘格的行列数，如棋盘格的行列数分别为4、8，而内部角点的行列数分别是3、7，因此这里应该指定为cv::Size(3, 7)）； 第三个参数是检测到的棋盘格角点，类型为std::vectorcv::Point2f。 第四个参数flag，用于指定在检测棋盘格角点的过程中所应用的一种或多种过滤方法，可以使用下面的一种或多种，如果都是用则使用OR： cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH：使用自适应阈值将图像转化成二值图像 cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE：归一化图像灰度系数(用直方图均衡化或者自适应阈值) cv::CALIB_CB_FILTER_QUADS：在轮廓提取阶段，使用附加条件排除错误的假设 cv::CALIB_CV_FAST_CHECK：快速检测
作者：gnuhpc 出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
该文介绍了如何使用k-means算法对大规模图像数据集进行聚类分析。首先介绍了聚类算法的基本概念和实现方法，然后详细描述了k-means算法的步骤和流程。最后通过一个实际的图像聚类案例，展示了k-means算法在图像处理领域的应用。
上期我们一起学习了OpenCV中常用的数据类型， 机器视觉算法(第6期)----OpenCV中的基础数据类型 今天我们主要认识一下OpenCV中很重要的几个辅助对象。
https://docs.opencv.org/4.8.0/d4/d94/tutorial_camera_calibration.html
使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52939318
代码：出处忘了 // // Example 13-1. Using K-means // // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working. BOOK: It would be nice if you
一个像素所在的区域一般情况下可以分为以下三种情况，平坦，边，角点三种情况，如下图最右边。 在角点处，沿任意方向运动都会引起像素颜色的明显变化等价于：在角点附近，图像梯度具有至少两个主方向。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(src, 15, 30, termcrit=(cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER+cv.TERM_C
参数说明： mat - 2D或N维矩阵，注：当前方法不支持具有4个以上通道的矩阵。 distType - 分布类型（RNG :: UNIFORM或RNG :: NORMAL） a - 第一分布参数；在均匀分布的情况下，这是一个包含范围的下边界；在正态分布的情况下，这是一个平均值。 b - 第二分布参数；在均匀分布的情况下，这是一个非包含上边界，在正态分布的情况下，这是一个标准偏差（标准偏差矩阵或整个标准偏差矩阵的对角线）。 saturateRange - 预饱和标志；仅用于均匀分配；如果为true，则该方法将首先将a和b转换为可接受的值范围（根据mat数据类型），然后将生成在[saturate（a），saturate（b））范围内的均匀分布的随机数，如果saturateRange = false ，该方法将在原始范围[a，b）中生成均匀分布的随机数，然后将其saturate，这意味着，例如，RNG().fill（mat_8u，RNG :: UNIFORM，-DBL_MAX，DBL_MAX）将由于范围（0，255）显着小于[-DBL_MAX，DBL_MAX），因此可能会产生大多数填充有0和255的数组。
在视频移动对象跟踪中，稀疏光流跟踪是一种经典的对象跟踪算法，可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向，是一种简单、实时高效的跟踪算法，这个算法最早是有Bruce D. Lucas and Takeo Kanade两位作者提出来的，所以又被称为KLT。KLT算法工作有三个假设前提条件：
CamShift算法，全称是 Continuously AdaptiveMeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。
这篇博客主要讲述一个简单的视觉里程计 (Visual Odometry) 的实现。整个流程较为简单, 后续在此基础上对效率精度进一步提高。
在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。相机标定常见的分为：
前面已经提及 goodFeaturesToTrack() 提取到的角点 只能达到像素级别，获取的角点坐标是整数，但是通常情况下，角点的真实位置并不一定在整数像素位置，因此为了获取更为精确的角点位置坐标，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。这时，我们则需要使用cv::cornerSubPix()对检测到的角点作进一步的优化计算，可使角点的精度达到亚像素级别。
角点 (corners) 的定义有两个版本：一是 两条边缘的交点，二是 邻域内具有两个主方向的特征点。
应用场景：跟踪摄像头中的目标物体，目标物体由鼠标选出，跟踪搜索框的大小和方向搜跟踪物体的变化而变换，目前仅支持单一物体跟踪。
支持向量机svm也是一种机器学习算法，采用空间超平面进行数据分割，在这篇博客中我们将使用svm进行手写数字的识别，使用该算法，识别率可以达到96.72%。 环境准备： vs2015 OpenCV4.5.0 下面的代码为svm模型训练代码：
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
说起神经网络，很多人以为只有Keras或者tensorflow才支持，其实OpenCV也支持神经网络的，下面就使用OpenCV的神经网络进行手写数字识别，训练10次的准确率就高达96%。 环境准备： vs2015 OpenCV4.5.0 以下为ANN神经网络的训练代码：
原创文章，转贴请注明：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7407604
上述代码将会生成一个3×3大小的矩形结构元素。 使用该结构元素实现最大值或者最小值滤波的代码如下：
COPY FROM：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7407604
在我们的某项业务中，需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片，这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉，然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector） 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子
上一篇《C++ OpenCV视频操作之KLT稀疏光流对象跟踪（一）》中我们先试过了在每帧图像中先获取特征点，到了了Shi-Tomas特征提取，这章我们就看看KLT稀疏光流跟踪的方法。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。
输入图像 const int N = 3; //聚类个数 // const int N1 = (int)sqrt((double)N); //每一类用一种颜色 // const Scalar colors[] = // { // Scalar(0,0,255), Scalar(0,255,0), // Scalar(0,255,255),Scalar(255,255,0) // }; Vec3b colorTab[] =
像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。我们的目的是计算出光流，计算要满足几个前提假设：1.灰度不变性：同一个像素的灰度值在各个图像中是固定不变的；2. 相邻帧之前像素的位移不能太大；3.运动像素周围的像素具有同样的运动规律。
双边滤波（bilateral filter, BF）的思想是利用当前图像的纹理信息结合高斯滤波核为每个像素提供单独的平滑滤波器，以达到在保留图像边缘的同时执行平滑操作。
我自己写了一个摄像机标定程序，核心算法参照learning opencv，但是那个程序要从命令行预先输入参数，且标定图片要预先准备好，我觉得不太好，我就自己写了一个，跟大家分享下。 若有纰漏，希望大家指正！
人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN)，最早它的产生跟并行计算有关系，主要是学习生物神经元互联触发实现学习、完成对输入数据的分类与识别。最基本的单元是神经元，有一个输入值，一个输出值，神经元本身根据激活函数来说决定输出值，最简单例子就是感知器
OpenCV中神经网络介绍与使用 一：神经网络介绍 人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN)，最早它的产生跟并行计算有关系，主要是学习生物神经元互联触发实现学习、完成对输入数据的分类与识别。最基本
OpenCV实现手写体数字训练与识别 机器学习(ML)是OpenCV模块之一，对于常见的数字识别与英文字母识别都可以做到很高的识别率，完成这类应用的主要思想与方法是首选对训练图像数据完成预处理与特征提取，根据特征数据组成符合OpenCV要求的训练数据集与标记集，然后通过机器学习的KNN、SVM、ANN等方法完成训练，训练结束之后保存训练结果，对待检测的图像完成分割、二值化、ROI等操作之后，加载训练好的分类数据，就可以预言未知分类。 一：数据集 这里使用的数据集是mnist 手写体数字数据集、关于数据集的具
OpenCV中导向滤波介绍与应用 导向滤波介绍 导向滤波是使用导向图像作为滤波内容图像，在导向图像上实现局部线性函数表达，实现各种不同的线性变换，输出变形之后的导向滤波图像。根据需要，导向图像可以跟输
ROI(Region Of Interest)，感兴趣区域，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，经常用来连接图像。
在计算机视觉中，图像分割是将图像划分为多个片段的过程。分割图像的目标是将图像的表示改变为更有意义且更易于分析的东西。它通常用于定位对象和创建边界。
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