//Mat其他操作 exp(I,I); //矩阵自然指数 cartToPolar(X, Y, Grad, Angle); //由x y 方向变化量求梯度和角度 normalize(img, img, 1.0, 0.0, CV_MINMAX);//归一化到0-1 sqrt(img, img); //开矩阵平方 数据类型不变 double fro = norm(img, NORM_L2); //F范数 //卷积运算 BORDER_REFLECT_...
auto min_max = minmax_element(matches.begin(), matches.end(), [](const DMatch &m1, const DMatch &m2){return m1.distance < m2.distance;}); double min_dist = min_max.first->distance; double max_dist = min_max.second->distance; printf("Max_dist = %f\n", max_dist); printf("Mi...
I);//矩阵自然指数cartToPolar(X, Y, Grad, Angle);//由x y 方向变化量求梯度和角度normalize(img, img,1.0,0.0, CV_MINMAX);//归一化到0-1sqrt(img, img);//开矩阵平方 数据类型不变doublefro = norm(img, NORM_L2);//F范数//卷积运算 BORDER_REFLECT_101对称扩展 图像大小不变floatse...
disc = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE,(5,5))cv.filter2D(B,-1,disc,B)B = np.uint8(B)cv.normalize(B,B,0,255,cv.NORM_MINMAX)4.现在最大强度的位置给了我们物体的位置。如果我们期望图像中有一个区域，则对合适的值进行阈值处理将获得不错的结果。ret,thresh = cv.threshold(B,50,2...
Mat element = getStructuringElement( dilation_type, Size( 2*dilation_size + 1, 2*dilation_size+1 ), Point( dilation_size, dilation_size ) ); 2.3 开运算 (Opening) 开运算是通过先对图像腐蚀再膨胀实现的。能够排除小团块物体(假设物体较背景明亮)。
cv::normalize(TempImage, TempImage, 255, 0, cv::NORM_MINMAX); TempImage.convertTo(TempImage, CV_8UC1); outputimage = TempImage.clone(); } //舍弃图像中的正值,只保留负值 void PositiveToZero(const cv::Mat& src, cv::Mat& Output) ...
形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征,以便进行图像分析和目标识别。 形态学图像处理的运算是用集合定义的,基本运算包括:二值腐蚀和膨胀,二值开闭运算,骨架抽取,极限腐蚀,击中击不中变换,形态学梯度,顶帽变换,颗粒分析,流域变换,灰值腐蚀和膨胀,灰值开闭运算,灰值形态学梯度等。
disc=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE,(5,5))cv.filter2D(B,-1,disc,B)B=np.uint8(B)cv.normalize(B,B,0,255,cv.NORM_MINMAX) 现在最大强度的位置给了我们物体的位置。如果我们期望图像中有一个区域,则对合适的值进行阈值处理将获得不错的结果。
usingnamespacecv;// 包含 cv 命名空间 intmain()//控制台应用程序的入 口 函数,我们的程序从这里开始 { Mat srclmage =imread("G:\\QQ图片20190428194331.jpg"); imshow("[ 原图 ] ",srclmage); //进行腐蚀操作 Mat element =getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(15,15));//getStructuringElement函数...
cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)其中roihist为输入数据，roihist为与src大小相同的输出数据，0为一个范围低边界，255为范围的上限，cv2.NORM_MINMAX是一个归一化的方法，表示对数组的所有值进行转化，使值的映射在最小值和最大值之间。这样归一化后他们的值就在0到255之间了。接着我们...