第四个参数flag,用于指定在检测棋盘格角点的过程中所应用的一种或多种过滤方法,可以使用下面的一种或多种,如果都是用则使用OR: cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH:使用自适应阈值将图像转化成二值图像 cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE:归一化图像灰度系数(用直方图均衡化或者自适应阈值) cv::CALIB_CB_FILTER_QUADS:...
其中,normalize是一种常用的图像处理方法,用于将图像数据归一化到指定的范围。本文将介绍OpenCV中normalize函数的用法。 一、概述 normalize函数用于将图像数据归一化到指定的范围,通常是将像素值归一化到[0,1]或[-1,0]。这个函数可以将图像中的像素值进行线性变换,使得它们符合特定的要求。在计算机视觉中,归一化是...
0) print("Image data before Normalize:\n", img) # Apply threshold to create a binary image ret,thresh = cv2.threshold(img,140,255,cv2.THRESH_BINARY) print("Image data after Thresholding:\n", thresh) # normalize the binary image img_normalized = cv2.normalize(...
(view, boardSize, pointbuf, CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CALIB_CB_FAST_CHECK | CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE); break; case CIRCLES_GRID: found = findCirclesGrid(view, boardSize, pointbuf,CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID); break; case ASYMMETRIC_CIRCLES_GRID: found = findCirclesGrid(view, boardSize, ...
; if(!patternWasFound) { LOG << "not find ChessboardCorners:" << chessboardColCornerCount << chessboardRowCornerCount; continue; }/* enum { CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH = 1, // 使用自适应阈值将图像转化成二值图像 CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE = 2, // 归一化图像灰度系数(用直方图均衡化或者自...
OpenCV(cv::normalize()) 目录 1. 函数原型: 2. 使用场景: 3. 示例: cv::normalize()是 OpenCV 中用于将数据值缩放到指定范围或对数据进行归一化处理。 1. 函数原型: voidcv::normalize( InputArray src, OutputArray dst,doublealpha =1,doublebeta =0,intnorm_type = NORM_L2,intdtype =-1, ...
步骤四:检测角点std::vector<cv::Point2f>vectorPoint2fCorners;boolpatternWasFound=false;patternWasFound=cv::findChessboardCorners(grayMat,cv::Size(chessboardColCornerCount,chessboardRowCornerCount),vectorPoint2fCorners,cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH|cv::CALIB_CB_FAST_CHECK|cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE)...
Mat image = imread("Test.jpg", 1); if (image.empty()) { std::cout << "打开图片失败,请检查" << std::endl; return -1; } imshow("原图像", image); Mat imageEnhance; Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0, 0, 5, 0, 0, -1, 0); ...
CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE - 在利用固定阈值或者自适应的阈值进行二值化之前,先使用cvNormalizeHist来均衡化图像亮度。 CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS - 使用其他的准则(如轮廓面积,周长,方形形状)来去除在轮廓检测阶段检测到的错误方块。 函数cvFindChessboardCorners试图确定输入图像是否是棋盘模式,并确定角点的位置。
我们可以使用normalize()功能使视觉图像标准化,以修复非常暗/亮的图像(甚至可以修复低对比度)。该归一化类型是在函数参数指定: norm_img = np.zeros((300, 300)) norm_img = cv2.normalize(img, norm_img, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) 例子: 当使用图像作为深度卷积神经网络的输入时,无需应用这种归一化(上...