就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几行代码,但都是灰度图像上处理,需要在彩色图像进行处理,看别人的思想是从RGB-YUV-RGB的过程,在YUV空间增强再转回来,我跟着原理写代码,出了很多问题。详见 /* *@Function: Color image contras
现在,我们的图像尺寸相同。我们可以进行下一步,开始融合过程。 06. 步骤3 —混合图像 有了OpenCV,我们可以用一行代码来完成这项工作。将为我们完成混合的功能称为addWeighted。它有5个参数,可以列出为:图像源1,src1权重,图像源2,src2权重,伽玛。每个图像的权重值必须小于1。这是混合方程式: blend = (image scr...
输入两张人脸图像,根据Image Morphing的方法完成中间 11 帧的差值,得到一张人脸渐变的动图。 实验原理 Cross-Dissolve 交叉融合,对两张图片每个像素点按一定的比例进行混合, 公式:Imagehalfway = (1-t) * Image1 + t * image2 但这种方法只适合图像对齐的情况,对于没有对齐的情况,可以采用局部变形的思想,先...
准备2副背景图像,注意图像黑色的部分,是作为mask用的,我们会用灰度图的方式打开它们,这时黑色的部分值为0,则图像融合时候,可以把第二幅图像在黑色的部分显示出来。 代码非常简单,注意就是图像copyTo函数的使用,把背景图像copy到前景图像时候,掩码部分不会拷贝。 CImageEffect::CImageEffect() { backImage = cv::...
# cv2.waitKey(1000) # 图像显示1000毫秒后消失 # 键盘上任意按一个图像消失 cv2.destroyAllWindows() # 指定图像所在的文件夹 filepath = 'C:\\...\\opencv\\img' # 提取问价夹中的某一张图像 img = cv2.imread(filepath+'\\wise3.jpg') ...
cv2.merge() 操作复杂耗时,推荐使用 NumPy 数组合并函数 np.stack() 生成合成图像。 然后是addweight()函数(图像融合): 函数功能:按指定权重计算两个数组的和。表达式为: dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma; 构造函数:addWeight(Inputarray src1, double alpha, Inputarray src2, double beta, ...
1.opencv图像融合c++实现 直接show代码: #include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include"opencv2/opencv.hpp"#include<opencv2/core/core.hpp>#include<iostream>#include<stdio.h>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){Matimsrc1=imread(argv[...
opencv 图像融合(局部处理) 1.mat 只包含图像的基本信息,不存储图像像素 2.灰度图像:单通道图像(split分离通道) at<uchar>(i,j) = 255 RGB[A]转换为灰度:Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B; RGB颜色空间图像使用at<vec3b>(i,j)(k) = vec3b(1,2,3)...
配置C++项目:在C++项目中添加OpenCV的头文件路径和库文件路径。如果使用CMake,可以在CMakeLists.txt中添加以下内容: find_package(OpenCV REQUIRED)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})target_link_libraries(your_project_name ${OpenCV_LIBS}) AI代码助手复制代码 ...
代码示例 #include <iostream>#include <math.h>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>using namespace std;using namespace cv;#define elif else if#define ATD at<double>// 图像水平梯度的正向计算,即img(i,j+1)-img(i,j)// img:要...