(3)亚像素值(白色部分)=(像素值-前像素值)/ (后像素值-前像素值) 亚像素值(黑色部分)=1-亚像素值(白色部分) 以上就是亚像素算法的基本原理。 在结束这个算法讨论之前,有两点必须注意:一是在实际情况下,大家不可能看到图4中所显示的情况,即像素的一半是黑色另一半是白色,这只是为了方便大家理解所画出来的...
亚像素常用的软件算法有矩估计方法、插值法和拟合法。其中插值法的核心是对像素点的灰度值或者灰度值的导数进行插值,增加信息,以实现亚像素边缘检测,应用较多的有二次插值、B样条插值和切比雪夫多项式插值等。拟合方法是通过对假设边缘模型灰度值或者灰度值的导数进行拟合来或者亚像素的边缘定位。 红色放快点为物理像素,...
当然还有形态学边缘检测的方法(这个以后再说),比较新的算法有基于亚像素的,这个请去https://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/64124630,里面数学知识蛮多的。最后来说一个比较重要的Canny算法: 参考了https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_canny/py_cann...
OpenCV 为我们提供了函数 cv2.cornerSubPix(),它可以提供亚像素级别的角点检测。下面是一个例子。首先我们要找到 Harris角点,然后将角点的重心传给这个函数进行修正。Harris 角点用红色像素标出,绿色像素是修正后的像素。在使用这个函数是我们要定义一个迭代停止条件。当迭代次数达到或者精度条件满足后迭代就会停止。我们...
B 提取的角点是像素级的。做一些图的补充,如果上面还没有理解,可以再看看: 也就是w要么是一个均值核,要么是一个高斯核。 和上面过程其实是一样的。 非极大值抑制前面在canny算子的时候就提到过。 opencv如何实现哈里斯角点检测的呢? 输入可以是uint8的,不过得是单通道的。得到的结果就是我们按照哈里斯角点检测...
7. OpenCV 界面事件操作之鼠标与滑动条 8. 图像像素、通道分离与合并 9. 图像逻辑运算 10. 图像 ROI 与 mask 掩膜 11. 图像几何变换 12. 图像滤波 13. 图像固定阈值与自适应阈值 14. 图像膨胀腐蚀 15. 边缘检测 16. 霍夫变换 17. 图像直方图计算及绘制 ...
只有先获取图像之后,才能对图像进行操作处理,信息提取,结果输出,图像显示,图像保存。 对于一个图像而言,在 OpenCV 中进行读取展示的步骤如下,你可以将其代码进行对应。 图像读取; 窗口创建; 图像显示; 图像保存; 资源释放。 涉及需要学习的函数有cv2.imread()、cv2.namedWindow()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()、...
3. OpenCV 图像读取,显示,保存 安装OpenCV 之后,从图像获取开始进行学习,包含本地加载图片,相机获取图片,视频获取,创建图像等内容。 只有先获取图像之后,才能对图像进行操作处理,信息提取,结果输出,图像显示,图像保存。 对于一个图像而言,在 OpenCV 中进行读取展示的步骤如下,你可以将其代码进行对应。
七、提取图像特征和描述符 在本章中,我们将讨论特征检测器和描述符,以及不同类型的特征检测器/提取器在图像处理中的各种应用。我们将从定义特征检测器和描述符开始。然后,我们将继续讨论一些流行的特征检测器,如 Harris 角点/SIFT 和 HOG,然后分别使用scikit-image和python-opencv (cv2)库函数讨论它们在图像匹配和...
角点特征就是这样较独特的存在,下图中矩形的右上角点区域,无论你往哪个方向移动,图像的信息都会发生变化,而边缘则沿某一个方向移动时不会变化,至于矩形内部区域,则无论哪个方向移动,图像信息没有变化[引用自官方教程]。 角点特征 那么,在OpenCV里,有哪些能帮你解决问题的呢?