1. PC 端实现代码 2. 图片处理前后对比 3. 对处理前后图片的模型识别结果 二、图像增强算法移植安卓 1. 移植过程 2. 编译提示 三、存在问题 一、图像增强代码的 C++ 实现 在博客 一种基于Opencv文档图像增强算法的实现 提到了一种基于 C++ OpenCV 的图像增强算法, 并添加了辅助增强算法使效果更加明显. 1. P...
Monica 是一款跨平台的桌面图像编辑软件,使用 Kotlin Compose Desktop 作为 UI 框架。 由于应用层是由 Kotlin 编写的,Monica 基于 mvvm 架构,使用 koin 作为依赖注入框架。 部分图像处理算法使用 OpenCV C++ 编写。 Monica 目前还处于开发阶段,当前版本的可以参见 github 地址:https://github.com/fengzhizi715/Monica...
图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿边缘方向像素变化平缓,垂直于边缘方向像素变化剧烈.边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来,通常用一阶或二阶导数来检测边缘。 (a)(b)分别是阶跃函数和屋顶函数的二维图像;(c)(d)是阶跃和屋顶函数的函数图象;(e)(f)对应一阶倒数;(g)(h)是二阶倒数。 一阶导数法:梯度算...
3),dtype="float")*Value# 标量imgAddV=cv2.add(img_bgr,Value)# OpenCV 加法: 图像 + 常数imgAddS=cv2.add(img_bgr,Scalar)# OpenCV 加法: 图像 + 标量print("Shape of scalar",Scalar)foriinrange(1,6):x,y=i*10,i*10print("(x,y)={},{}, img_bgr:{}, imgAddV:{}, imgAddS...
我们还可以尝试对图像进行变换,比如log函数变换和伽马变换。以伽马变换为例: 先看一下伽马变换的公式: 输入r就是图片某点像素值,输出s为变换后的像素值。下图为该公式c取1,γ取不同值时的函数图形: 我们可以看到: 当γ小于1时,以γ=0.10为例,该变换会将窄范围的低级灰度转变为灰度级较高的值,直观上体现为...
三、用python+keras/theano进行图像增强(Data Augmentation) 1、图像增强的方式 以下一共有8中图像变换的方式: 旋转| 反射变换(Rotation/reflection): 随机旋转图像一定角度; 改变图像内容的朝向; 翻转变换(flip): 沿着水平或者垂直方向翻转图像; 缩放变换(zoom): 按照一定的比例放大或者缩小图像; ...
pImg=cvLoadImage("c:\lena.jpg",-1); //创建一个灰度图像 IplImage* GrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(pImg), IPL_DEPTH_8U, 1); IplImage* dstGrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(pImg), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor(pImg, GrayImage, CV_BGR2GRAY); ...
线性灰度增强、对数变换、指数变换、直方图均衡化。代码见下(代码略粗糙...)【ImageEnhance.cpp部分代码】 ImageEnhance.cpp 效果如下: 原图像: 线性灰度增强:我这里默认a和b表示原图像灰度值的最小与最大值。以下示例取c=255,d=0,效果为使图像负像,即黑变白,白变黑。
我们还可以尝试对图像进行变换,比如log函数变换和伽马变换。以伽马变换为例: 先看一下伽马变换的公式: 输入r就是图片某点像素值,输出s为变换后的像素值。下图为该公式c取1,γ取不同值时的函数图形: 我们可以看到: 当γ小于1时,以γ=0.10为例,该变换会将窄范围的低级灰度转变为灰度级较高的值,直观上体现为...
此功能将自适应阈值应用于src阵列(8位单通道图像)。maxValue参数设置dst图像中满足条件的像素的值。adaptiveMethod参数设置要使用的自适应阈值算法。 cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:将T(x,y)阈值计算为(x,y)的blockSize x blockSize邻域的平均值减去C参数。