2 c++ opencv代码 主代码: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include "MY_DFT.h" #include <math.h> #define M_PI 3.14159265358979323846 using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image, image_gray, image_output, image_transform; //定义输入图像,灰度图像,输出...
案例:利用OpenCV提供的filter2D自定义线性滤波对Robert、Sobel、拉普拉斯算子进行比较 filter2D方法filter2D( Mat src,//输入图像Mat dst,//模糊图像intdepth,//图像深度32/8Mat kernel,//卷积核/模板Point anchor,//锚点位置doubledelta//计算出来的像素+delta) ps: 1.会使用robert计算x、y方向及xy合并后的梯度 ...
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void pyramid_up(Mat &image, vector<Mat> &pyramid_images, int level); void laplaian_demo(vector<Mat> &pyramid_images, Mat &image, vector<Mat> &pyramid_gabor_images); //int main(int artc, char...
https://docs.opencv.org/4.10.0/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gacea54f142e81b6758cb6f375ce782c8d 以上三个算子的视频链接和官方说明如上所示,接下来我们看源代码: import cv2 import numpy as np #Sobel算子 dog1=cv2.imread('./dog1.jpg') #注意Sobel算子要分别计算x,y的梯度 #计算X轴...
原图像 + c * (拉普拉斯算子卷积后的图像) = 锐化后的图像。 注意这里的卷积核如果采用上公式a和b,则参数c=-1;如果使用的是后面两个公式,则c=1。 源码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <cmath> #include ...
python opencv 拉普拉斯滤波核设置,一、空间滤波机理空间滤波是图像处理领域的一种基本技术,它涉及对图像中的每个像素及其周围邻域像素的直接操作。空间滤波的核心是使用一个称为滤波器或核(kernel)的小窗口,在图像上滑动这个窗口,并用窗口中的像素值与滤波器的权重相
基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris(大神级人物,写了很多文章)提出的,我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法,但是速度也是非常慢的,所以当时也没有继续做深入的研究,前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化,因此又抽时间仔细的分析了...
opencv自定义线性滤波、边缘处理、Sobel算子(6) 1、自定义线性滤波 e = 3; while (true) { c = waitKey(500); if ((char)c==27)//27键盘上esc { break; } ksize = 4 + (index %20) * 2 + 1; Mat kernel = Mat::ones(Size(ksize, ksize), CV_32F) / (float)(ksize*ksize); filt....
https://docs.opencv.org/4.10.0/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gacea54f142e81b6758cb6f375ce782c8d 以上三个算子的视频链接和官方说明如上所示,接下来我们看源代码: import cv2 import numpy as np #Sobel算子 dog1=cv2.imread('./dog1.jpg') ...
对输入图像进行高斯金字塔拆分,对每层的每个像素都针对性处理,生产一组拉普拉斯金字塔图像,再图像重建,得到结果图像。 具体处理上: a、针对每个像素点,以它原图位置为中心,在原图上取窗口区域ROI1。 b、以当前高斯层的当前像素和它对应ROI1为输入,根据预定公式得到细节和对比度调整后的原图窗口图像ROI2。 c、对ROI...