// 计算 135 度灰度共生矩阵 void getGLCM135(VecGLCM &src, VecGLCM &dst, int imgWidth, int imgHeight); private: int m_grayLevel; // 将灰度共生矩阵划分为 grayLevel 个等级 }; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23....
1.下载openCV框架:http://opencv.org/2.导入项目 3.创建渲染灰度图片类: #import "ImageUtils.h" //第一步导入OpenCV 头文件 #import <opencv2/opencv.hpp> #import <opencv2/imgcodecs/ios.h> //#import <opencv2/imgproc/types_c.h> //导入命名空间支持,C++或则C语言也可以之间改一个.m文件为.mm...
cv::imshow("原图", image); cv::imshow("灰度图", gray); // 等待按键 cv::waitKey(0); } 编写CMakeLists.txt文件 创建一个CMakeLists.txt文件 # 最低版本要求cmake_minimum_required(VERSION3.10)# 项目信息project(opencv_demo)# 使用find_package命令查找OpenCV库find_package(OpenCVREQUIRED)find_pack...
*函数参数:CvMat*pGrayMat:灰度图形相对应的矩阵 *返回值:intnThreshold *函数说明:实现灰度图的二值化分割——最大类间方差法（二维Otsu算法） *备注：在构建二维直方图的时候，采用灰度点的3*3邻域均值 ***/ intcvOtsu2D(CvMat*pGrayMat) { doubledHistogram[256][256];//建立二维灰度直方图 doubledTrMatr...
(10)-彩色图转灰度图 #编程入门#opencv教程 #python编程 01:30 OpenCV4 全景图像拼接 - 数字图像处理实验演示 #Python #人工智能专业个人用户获取视频内相关代码及数据集,请微信搜索小程序【跨象乘云AI补习社 05:36 OpenCV中的开闭运算非常实用,适用于不同场景下对图像的处理需求,这在OpenCV中仅用一个方法就...
(10)-彩色图转灰度图 #编程入门#opencv教程 #python编程 01:30 OpenCV4 全景图像拼接 - 数字图像处理实验演示 #Python #人工智能专业个人用户获取视频内相关代码及数据集,请微信搜索小程序【跨象乘云AI补习社 05:36 OpenCV中的开闭运算非常实用,适用于不同场景下对图像的处理需求,这在OpenCV中仅用一个方法就...
图1 具体创建过程参考上篇:通过Java sdk方式接入opencv。 2、导入so库 在项目app/src/main目录下新建jniLibs,并将解压后的opencv sdk 目录下对应的路径 sdk/native/libs 中的文件复制到jniLibs中。 图2 图3 2、导入cpp文件 将opencv sdk 目录下对应的路径 sdk/native/jni/include 中的文件复制到cpp目录中。
cvCvtColor(pImage, &grayImage, CV_BGR2GRAY);// 转为灰度图ocvMat ocvmat;// 这个类是Origin定义的ocvmat.SetFromMat(&grayImage,true);// 把OpenCV的数据放入Origin定义那个类ocvmat.MedianBlur(5);// 中值滤波CvMat *pGrayImage = ocvmat.CloneCvMat();// 克隆Origin定义那个类的数据到OpenCV的数...
c语言数字图像处理(四):灰度变换gray_trans.rar c语言数字图像处理(四):灰度变换gray_trans.rar 上传者:2401_84585615时间:2024-06-03 1.2彩色图像灰度化和二值化.rar C语言实现的图像灰度化二值化源代码,不依赖任何第三方库,不使用OPENCV,纯C实现!方便初学者一学即会!
第一步是将原始图像转换为灰度图，然后过滤线条以删除背景和不感兴趣的其他特征。可以使用OpenCV或dlib等函数库，甚至使用Gimp来完成此操作：在这张照片中，左上角是原始图像，其在之后被转换为单色图像，最后是带有边缘过滤器（可以是Sobel或其他突出显示线条的过滤器）的图像。为了获得更好的效果，建议仅切割和加工...