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冈萨雷斯《数字图像处理》第3版课后习题

最好是在有效灰度值取值范围上，每个灰度值都有MN/L个像素，这个时候我们就可以得到一张对比度最理想的图像，也就是说像素的取值跨度大，像素灰度值的动态范围大。...因为直方图是PDF（概率密度函数）的近似，而且在处理中，不允许造成新的灰度级，所以在实际的直方图均衡应用中，很少见到完美平坦的直方图。...另一个可行方法就是除以一个足够大的值，使得在大于r部分函数曲线下的面积可以忽略（这实际上就是相当于比例缩小标准差）。学生还需做的工作就是处理直方图，此时的变换函数是一种和的形式。...Opencv中的均值和标准差函数meanStdDev C++: void meanStdDev(InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev,...(x,y)=f(x+1,y)+f(x-1,y)+f(x,y+1)+f(x,y-1)-4f(x,y) 换句话说，拉普拉斯模板中的数字，就是二阶微分方程中的系数。

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CV学习笔记（十二）：图像金字塔

Opencv中使用pyrdown函数就可以获得高斯金字塔。二：拉普拉斯金字塔在高斯金字塔的运算过程中，图像经过卷积和下采样操作会丢失部分高频细节信息。...opencv的pyrDown函数先对图像进行高斯平滑，然后再进行降采样（将图像尺寸行和列方向缩减一半）。...opencv的pyrUp函数先对图像进行升采样（将图像尺寸行和列方向增大一倍），然后再进行高斯平滑。...四：引用材料一：OpenCV文档图像金字塔 - OpenCV 2.3.2 documentationwww.opencv.org.cn ?...三：OpenCV笔记：pyrDown()函数和pryUp()函数的使用 CSDN-专业IT技术社区-登录blog.csdn.net

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opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

DeepContour: 这是CVPR2015中的另一个工作，该工作还是基于patch的。.... ---- 二、OpenCV 中的 Canny 边界检测在 OpenCV 中只需要一个函数： cv2.Canny()，就可以完成以上几步。让我们看如何使用这个函数。这个函数的第一个参数是输入图像。...• 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。 • 在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。.... ---- 四、拉普拉斯变换 1、理论以及opencv的函数拉普拉斯变换也可以用作边缘检测，用二次导数的形式定义。...联想到拉普拉斯算子的形式是沿着x轴和y轴的二次导数的和，这就意味着周围是更高值的单点或者小块（比中孔小）会将使这个函数值最大化。反过来说，周围是更低值的点将会使函数的负值最大化。

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OpenCV系列之傅里叶变换 | 三十

作者：磐怼怼转自：深度学习与计算机视觉未经允许不得二次转载目标在本节中，我们将学习使用OpenCV查找图像的傅立叶变换利用Numpy中可用的FFT函数傅立叶变换的某些应用程序我们将看到以下函数...OpenCV中的傅里叶变换 OpenCV为此提供了cv.dft()和cv.idft()函数。它返回与前一个相同的结果，但是有两个通道。第一个通道是结果的实部，第二个通道是结果的虚部。...对于大小为2、3和5的乘积的数组，也可以非常有效地进行处理。因此，如果您担心代码的性能，可以在找到DFT之前将数组的大小修改为任何最佳大小(通过填充零)。对于OpenCV，您必须手动填充零。...现在，我们将尝试使用OpenCV函数。...您还可以看到OpenCV函数比Numpy函数快3倍左右。也可以对逆FFT进行测试，这留给您练习。为什么拉普拉斯算子是高通滤波器？在一个论坛上也有人提出了类似的问题。

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模板运算和常见滤波操作

模板运算基本思路：将原图像中某个像素的值，作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。...opencv中对应boxblur、blur、gaussianblur函数。...查看opencv官方文档，目前（opencv3.0）中，双边滤波器函数的实现依然有问题，“This filter does not work inplace.”...，高斯滤波是“像冲击波一样从自身衰减”。...:opencv中的Sobel函数，如果指定的模板规格为3x3，按照前面的模板矩阵，会产生明显的不精确的结果。

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CV学习笔记（十二）：图像金字塔

Opencv中使用pyrdown函数就可以获得高斯金字塔。二：拉普拉斯金字塔在高斯金字塔的运算过程中，图像经过卷积和下采样操作会丢失部分高频细节信息。...在使用拉普拉斯金字塔操作中，实际上也就实现了上采样的过程 ①：首先，将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行和列以0填充(0) ②：使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积，获得 “新增像素”...opencv的pyrUp函数先对图像进行升采样（将图像尺寸行和列方向增大一倍），然后再进行高斯平滑。...四：引用材料一：OpenCV文档图像金字塔 - OpenCV 2.3.2 documentationwww.opencv.org.cn 二：图像金字塔（高斯金字塔、拉普拉斯金字塔）图像金字塔...（高斯金字塔、拉普拉斯金字塔） - stardsd - 博客园www.cnblogs.com 三：OpenCV笔记：pyrDown()函数和pryUp()函数的使用 CSDN-专业IT技术社区-登录

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OpenCV 图像变换之 —— 拉伸、收缩、扭曲和旋转

本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的拉伸、收缩、扭曲和旋转操作。...文献和应用中经常出现两种图像金字塔：高斯和拉普拉斯金字塔。高斯金字塔用于降采样图像，当我们要从金字塔中较低的图像重构上采样图像时，需要拉普拉斯金字塔。...因此，对于这些情况，OpenCV有两个不同的函数。...官方文档函数使用 cv2.getAffineTransform( src, # 源图像中三角形顶点的坐标。 dst) # 目标图像中相应三角形顶点的坐标。...官方文档函数使用 cv2.getPerspectiveTransform( src, # 源图像中四边形顶点的坐标。 dst[, # 目标图像中相应四边形顶点的坐标。

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OpenCV 滤波与卷积之 —— 梯度和导数

本文摘录OpenCV 中的卷积、滤波相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的梯度操作。梯度和导数平滑一般也称“模糊”，是一种简单而又常用的图像处理操作。...OpenCV 提供5种不同的平滑操作，每种操作都有对应的函数实现，这些操作平滑的结果有着细微的差别。...在OpenCV中，调用cv2.sobel()时设置ksize为cv2.SCHARR,即可消除3×3这样小但是快的Sobel导数滤波器所带来的误差。...(Laplacian)算子的离散近似官方文档拉普拉斯变换 Laplace (f)=\frac{\partial^{2} f}{\partial x{2}}+\frac{\partial{2}...f}{\partial y^{2}} Laplace(拉普拉斯)算子函数使用 cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType

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OpenCV2 计算机视觉应用编程秘籍：6~10

实际上，较小的图像（即像素较少的图像）不能像高分辨率的图像（想像高清电视与传统电视之间的差异）一样好表现出精细的纹理和清晰的边缘。...-cv-app-prog-cb/img/3241OS_06_05.jpg)] 工作原理由于中值过滤器不是线性过滤器，因此不能用核矩阵表示。...如将要解释的，它计算二阶导数以测量图像函数的曲率。操作步骤 OpenCV 函数cv::Laplacian计算图像的拉普拉斯算子。它与cv::Sobel函数非常相似。...当然，并非所有特征都如此，但是正如我们将在下一章中发现的那样，重复率足够高，可以在两个图像之间实现良好的匹配。工作原理在第 6 章中，我们了解了可以使用高斯过滤器来估计图像的图像导数。...)); 查看 OpenCV 文档中可用的不同标志，以了解可以从视频中获取哪些信息。

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手把手解释实现频谱图卷积

尽管与空间图卷积方法相比，频谱图卷积目前还不太常用，但了解频谱图卷积的工作原理仍有助于避免产生和其他方法同样的问题。另外，在结论中我提到了我最近在做的一些工作，能使频谱图卷积更具优势。 1....原因是它是基于图的相邻矩阵A进行计算的，可以在几行Python代码中完成，如下所示：图4 我们假设A是对称的，即A=Aᵀ，并且我们的图应该是无向的，否则节点都不能明确的定义，在计算拉普拉斯算子时必须做一些假设...拉普拉斯图看起来像一个单位矩阵的原因是该图有相当多的节点(784)，因此在归一化之后，对角线外的值比1小得多。 2. 卷积在信号处理中，可以看出空间域中的卷积是频域的乘积。...因此，不需要学习W频谱的N值，我们可以学习这些函数的K系数(α)；当KN时，它会变得有效。虽然fk的维数取决于节点N的个数，但这些函数是固定的，因此我们不必学习它们。...例如，上面所示的三次样条函数被称为平滑函数(也就是说，你不能看到节点，就是分段样条多项式各个部分相交的位置)。我在另一篇文章中讨论的Chebyshev多项式，在近似函数之间具有有最小的?∞距离。

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传统图像处理算法总结

opencv 函数：boxFilter(src, dst, -1, Size(10, 10)); 效果图： 1.12 均值滤波内核中心点的像素值为内核中所有点像素的平均值均值滤波的核：...高斯滤波的核：高斯滤波的优点：对于抑制服从正态分布的（高斯）噪声非常有效。...opencv 函数： medianBlur ( image, out, 7)。 1.2.2 双边滤波滤波器由两个函数构成，一个由几何空间距离决定滤波器系数，另一个由像素差值决定滤波器系数。...opencv 函数：bilateralFilter (image, out, 100, 0, 0 ); 参数3：每个像素领域的直径d，参数4、5：颜色空间和坐标空间的sigma。...3.2 拉普拉斯金字塔 3.2.1 求解方式第 i 层拉普拉斯金字塔 = 第 i 层高斯金字塔 – 其先下采样再上采样。

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十八.图像锐化与边缘检测之Scharr算子、Canny算子和LOG算子

Scharr算子又称为Scharr滤波器，也是计算x或y方向上的图像差分，在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的，其滤波器的滤波系数如下： Scharr算子的函数原型如下所示，和Sobel...John F.Canny于1986年发明了一个多级边缘检测算法——Canny边缘检测算子，并创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection），该理论有效地解释了这项技术的工作理论...在OpenCV中，Canny()函数原型如下所示： edges = Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient...该算子与视觉生理中的数学模型相似，因此在图像处理领域中得到了广泛的应用。它具有抗干扰能力强，边界定位精度高，边缘连续性好，能有效提取对比度弱的边界等特点。...常见的LOG算子是5*5模板，如下所示：由于LOG算子到中心的距离与位置加权系数的关系曲线像墨西哥草帽的剖面，所以LOG算子也叫墨西哥草帽滤波器，如图所示。

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【OpenCV入门教程之十二】OpenCV边缘检测：Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑

我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍，来得到这个参数的更多信息。...因此如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系xi中的所有非混合二阶偏导数求和： (2) 作为一个二阶微分算子，拉普拉斯算子把C函数映射到C...中Laplacian函数详解 Laplacian函数可以计算出图像经过拉普拉斯变换后的结果。...这个参数可以在官方文档中borderInterpolate()处得到更详细的信息。 Laplacian( )函数其实主要是利用sobel算子的运算。...这个参数可以在官方文档中borderInterpolate处得到更详细的信息。

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数字图像处理知识点总结概述

在OpenCV中，可以使用boxFilter和blur函数进行均值滤波。...对于一个连续函数f(x,y),它在位置(x,y)的拉普拉斯值定义如下：在图像中，计算函数的拉普拉斯值也可借助各种模板实现。...拉普拉斯算子检测方法常常产生双像素边界，而且这个检测方法对图像中的噪声相当敏感，不能检测边缘的方向，所以很少直接使用拉普拉斯算子进行边缘检测。...使用OpenCV中函数直接进行拉普拉斯运算：L(i) = G(i) -PryUP(G(i+1)) 图像金字塔的一个重要应用就是图像分割 6.3.尺寸调整:resize()函数 resize()...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。

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【快速阅读二】从OpenCv的代码中扣取泊松融合算子（Poisson Image Editing）并稍作优化

前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大...0，其他的都为0，不需要计算，而周边一圈的0值的拉普拉斯边缘检测涉及到的3*3又恰好在原图的有效范围内，不需要考虑边缘的值，因此，我们可以直接一步到位写出mod_diff的值的。...ModDiff[0] = Laplacian[Width + 1] - (Image[1] + Image[Stride]); // 对应的拉普拉斯有效值为： Q1 + Q3...（不为0的区域），以便减少计算量，后续再根据边界裁剪出有效的区域，交给具体的融合的函数处理。　　...opencv的这个函数写的实在不怎么好，当我们不小心设置了错误的p参数时，就会出现内存错误，这个参数主要是指定前景图像在背景图像中的位置的，我们必须保证前景图像不能有任何部分跑到背景图像的外部，在我自己写的版本中已经校正了这个小错误

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C++ OpenCV图像上采样和降采样

图像金字塔概念图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。应用于图像分割，机器视觉和图像压缩。...，在数字图像处理中也即是预测残差，可以对图像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用。...两者的简要区别：高斯金字塔用来向下降采样图像，而拉普拉斯金字塔则用来从金字塔底层图像中向上采样重建一个图像。...该函数执行采样步骤的高斯金字结构虽然它实际上可以用来构建拉普拉斯金字塔。首先，它下采样原图像的行和列，然后用相同的内核卷积的结果作为pyrdown()乘以4。...代码演示新建一个项目opencv-0013,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.并加载我们常用的那个图片显示出来,这次我们直接显示两个相同的图片

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基于OpenCV的图像卡通化

模糊图像，可以使用OpenCV中的GaussianBlur()功能。我在GaussianBlur()函数中输入的（25，25）是内核的大小。由于我们使用高斯模糊，因此内核中像素值的分布遵循正态分布。...左：自适应阈值之前—右：自适应阈值之后为了使图像看起来更清晰，我们可以使用OpenCV中的detailEnhance()函数。...，但是这次不是使用detailEnhance() 函数，而是使用openCV中的bilateralFilter()函数。...接下来，我们应用拉普拉斯滤波器来检测边缘。根据内核的大小，拉普拉斯滤波器中的值可以不同。 Laplacian滤波器的工作是，将通过对象内部的灰度级和图像背景强度来突出对象的边缘。...最后，通过应用openCV中的threshold()函数，根据指定的阈值将灰度图像转换为全黑或全白。以下是“铅笔边缘”过滤器的结果示例。 ?

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OpenCV Python 系列教程 4 - OpenCV 图像处理（上）

滤波处理的要求：不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；图像清晰视觉效果好。平滑滤波是低频增强的空间滤波技术，目的：模糊和消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法，即求邻近像元点的平均亮度值。...高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为: ? 高斯分布参数 ? 决定了高斯函数的宽度。...中值滤波器在处理连续图像窗函数时与线性滤波器的工作方式类似，但滤波过程却不再是加权运算。...这些具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔（因为它们被保存在堆叠中，底部最大图像，顶部最小图像看起来像金字塔）。...区别：高斯金字塔用来向下降采样图像，拉普拉斯金字塔则用来从底层图像中向上采样，重建一个图像。

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图像处理算法面试题

其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘。经典Prewitt算子认为：凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。...拉普拉斯算子也是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数。拉式算子用来改善因扩散效应的模糊特别有效，因为它符合降制模型。...解：1）在函数体，一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。...2）在模块内（但在函数体外），一个被声明为静态的变量可以被模块内所用函数访问，但不能被模块外其它函数，它是一个本地的全局变量。3）在模块内，一个被声明为静态的函数只可被这一模块的它函数调用。...5、图像处理题目注意，一下所有需要写代码的题目，不允许使用OpenCV的Mat类。如果图片内容需要用指针读取。给定0-1矩阵，求连通域。

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使用opencv4 解剖卷积功能

注意：拉普拉斯算子对于检测图像中的模糊也非常有用。最后，我们将在第71-80行定义两个Sobel滤波器。第一行（71-74行）用于检测图像梯度的垂直变化。...使用OpenCV和Python进行卷积的示例在此图像中，您将看到一杯啤酒和三个3D打印的神奇宝贝：图6：我们将要应用卷积的示例图像。...，然后针对OpenCV的“ cv2.filter2D”函数的结果进行验证在左侧，是原始图像。...我们还可以提高我们的形象：图9：使用锐化内核会增强图像中类似边缘的结构和其他细节让我们使用拉普拉斯算子计算边缘：图10：通过与OpenCV和Python卷积应用Laplacian运算符...通过应用卷积滤波器，非线性激活函数，池化和反向传播，CNN能够学习能够检测网络较低层中的边缘和类斑点结构的过滤器，然后将这些边缘和结构用作构建基块在网络的较深层中检测更高级别的对象（例如，面孔，猫，狗，

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