这其实是个Haar特征的级联分类器,haarcascade_frontalface_alt.xml这个文件存的应该是正脸的Haar特征数据(猜测的,没有深究过,欢迎拍砖指正),这个文件是OpenCV自带的,使用的时候拷贝到自己的工程面即可。该数据被加载到static CvHaarClassifierCascade* cascade变量,由detect_and_draw(IplImage* img ) 函数里面的cvHaarDete...
前面进行了彩色的模糊处理,我们对黑白图片进行同样的平滑处理,看看效果。 首先是需要创建黑白图片,我对opencv的各种函数还不是很熟悉,我们可以先用熟悉的创建单通道的图片。 1IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(300,300), IPL_DEPTH_8U,1); 创建一张300*300pixel大小的图片,然后我们需要对像素进行操作,让...
OpenCV库提供了一个名为cvSmooth的函数，用于对输入图像进行平滑处理，以降低噪声并提高图像质量。这个函数接收多个参数来控制平滑的效果。首先，参数src是必不可少的，它指定了需要平滑处理的输入图像，这个图像应该是CvArr类型的数据结构。dst则是输出结果，函数会将平滑处理后的图像存储在这里。这个输出图...
Opencv cvSmooth平滑滤波函数 /* Smoothes array (removes noise) */ CVAPI(void) cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN), int size1 CV_DEFAULT(3), int size2 CV_DEFAULT(0), double sigma1 CV_DEFAULT(0), double sigma2 CV_DEFAULT(0)); 1. void...
cvsmooth平滑处理函数 ⼀、图像处理之平滑处理（cvsmooth）平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），是⼀项简单且使⽤频率很⾼的图像处理⽅法，⽤途很多，但最常见的是⽤来减少图像上的噪点或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理是⾮常好⽤的⽅法。⽬前opencv可以提供5中不同的平滑操作⽅法...
OpenCV-Python之边缘保留滤波(EPF) 两种常用的方法高斯双边均值迁移高斯双边滤波前文提到的高斯模糊只考虑了像素空间的分布,而没有考虑差异问题。下图十分形象的说明了边缘保留滤波的原理。一张黑白分明存在噪声的图片通过高斯滤波保留边缘将二者区分开来。 代码解析 而用高斯模糊的结果是: 2.均值偏移滤波 ...
本节主要了解下cvSmooth函数的一些参数对结果的影响。 从opencv tutorial中可以看到这样一段话: 像我这样的数学渣,还是看下图来得形象: 高斯滤波器的说明如下: 反正看得我晕,我只知道一点,高斯滤波对于去除服从正态分布的噪声很有效。 看来学好数学还是很重要。。。还有英语。。。英语渣一个。。 平滑...
平滑处理(smoothing)也称模糊处理(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法,用途很多,但最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法。 目前opencv可以提供5中不同的平滑操作方法,所有操作都有cvsmooth函数实现。
"此函数是opencv图像变换函数中的一个,主要用来访问霍夫变换的两个算法———标准霍夫变换(SHT)和累计概率霍夫变换(PPHT)。" 格式: CvSeq* cvHoughLines2( CvArr* image,void* line_storage,intmethod,doublerho,doubletheta,intthreshold,doubleparam1=0,doubleparam2=0); ...
平滑是图像处理中很重要的操作,其主要用途是降噪。Open CV 提供了 5 种不同的平滑方法:简单模糊,简单无缩放变换的模糊,中值模糊,高斯模糊和双边滤波,它们都通过函数 cvSmooth 实现。 关于几种平滑的具体实现步骤及相关基础知识,本文不做讲解( 网上很多相关资料 ),仅就调用封装好了的平滑函数进行介绍,且仅具体介绍...