OpenCV,常用影象增強演算法的實現
相關推薦
OpenCV,常用影象增強演算法的實現
非CS科班出身,喜歡用C/C++思考數學 ,專注於影象處理和軟體開發!本部落格基於交流和記錄學習的歷程為目的,與諸君共勉,歡迎交流。同時,博文有不少文字並非一字一字地敲打,若侵權,請聯絡本人, E-mail:[email protected]
OpenCV影象增強演算法實現(直方圖均衡化、拉普拉斯、對數變換、Gamma)
1. 基於直方圖均衡化的影象增強 直方圖均衡化是通過調整影象的灰階分佈,使得在0~255灰階上的分
OpenCV影象增強演算法實現(直方圖均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma)
1. 基於直方圖均衡化的影象增強 直方圖均衡化是通過調整影象的灰階分佈,使得在0~255灰階上的分佈更加均衡,提高了影象的對比度,達到改善影象主觀視覺效果的目的。對比度較低的影象適合使用直方圖均衡化
影象增強演算法實現(直方圖均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma)
OpenCV影象增強演算法實現(直方圖均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma) 轉載自: https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 1. 基於直方圖均衡化的影象增強 直方圖均衡化是通過調整影象的灰階分佈,使得
影象增強演算法實現--影象邊緣提取
(1)演算法描述: Laplacian 運算元是n維歐幾里德空間中的一個二階微分運算元,定義為梯度grad()的散度div()。因此如果f是二階可微的實函式,則f的拉普拉斯運算元定義為:(1) f的拉普拉斯運算元也是笛卡兒座標系xi中的所有非混合二階偏導數求和:(2) 作為
retinex影象增強演算法ssr-msr-msrcr詳解及其opencv原始碼
原文:https://blog.csdn.net/ajianyingxiaoqinghan/article/details/71435098 Retinex影象增強演算法(SSR, MSR, MSRCR)詳解及其OpenCV原始碼 Retinex是一種常用的建立在科學實驗和科學分析基
Opencv 影象增強演算法 影象檢測結果
本code通過直方圖變換增強了影象對比度,實現了單通道影象增強。將影象灰度閾值拉伸到0-255,影象檢測結果見底部Keywords: 影象增強 增強對比度 直方圖變換int ImageStretchByHistogram(IplImage *src1,IplImage *dst
數字影象處理,經典對比度增強演算法
clc; close all; clear all; % -------------Gamma Transformations----------------- %f = imread('Fig0316(4)(bottom_left).tif'); f = imread('seed.tif
OpenCV - 利用SIFT和RANSAC演算法實現物體的檢測與定位,並求出變換矩陣(findFundamentalMat和findHomography的比較)- 轉
本文目標是通過使用SIFT和RANSAC演算法,完成特徵點的正確匹配,並求出變換矩陣,通過變換矩陣計算出要識別物體的邊界(文章中有部分原始碼,整個工程我也上傳了,請點選這裡)。 SIFT演算法是目前公認的效果最好的特徵點檢測演算法。 整個實現過程可以複述如下:提供兩張初始圖片,一幅為模板影象
影象增強演算法效果評價指標及實現
前言: 對於一種影象處理方法,怎麼樣來判斷該演算法效果的好壞呢?除了人眼本身的觀察,還可以用某種指標來量化評判,本文將總結一下影象質量評判的方法及實現。 影象質量評價分類(IQA:image quality assessment): 影象質量評價目前來看主要分為兩類: (1
一列數的規則如下: 1、1、2、3、5、8、13、21、34...... 求第30位數是多少, 用遞迴演算法實現。//斐波那契數列
1 public class MainClass 2 { 3 public static void Main() 4 { 5 Console.WriteLine(Foo(30)); 6 } 7 public static int Foo(int i) 8 {
負載均衡,隨機加權重演算法實現
例如輸入資料 [(“a”,3),(“b”,3),(“c”,9),(“d”,1)], 權重分別為3,3,9,1 具體演算法是將3,3,9,1 對映到一維座標中,0-3-6-15-16,取得一個隨機數,範圍是0,16, 看結果落在哪個區間就返回哪個數值 已下以p
python進階—OpenCV之常用影象操作函式說明
文章目錄 cv2.threshold cv2.bitwise_and cv2.bitwise_or cv2.bitwise_not cv2.inRange cv2.resize cv2.adaptiveThreshold cv2
retinex影象增強演算法的研究
影象增強方面我共研究了Retinex、暗通道去霧、ACE等演算法。其實,它們都是共通的。甚至可以說,Retinex和暗通道去霧就是同一個演算法的兩個不同視角,而ACE演算法又是將Retinex和灰度世界等白平衡理論相結合的產物。下面將依次討論,每個演算法寫一個心
JAVA隨時筆記(四):常用的排序演算法實現
1、氣泡排序 原理: 比較array[n]和array[n+1]的大小,把大的數交換到後面,即array[n]>array[n+1],就交換。迴圈到陣列最後,就可以把最大值找出來,放到array[length-1]上。 第二次迴圈,把第二大的數交換到
影象增強演算法之 限制對比度自適應直方圖均衡化演算法原理
一、自適應直方圖均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.簡述 自適應直方圖均衡化(AHE)用來提升影象的對比度的一種計算機影象處理技術。和普通的直方圖均衡演算法不同,AHE演算法通過計算影象的區域性直方圖,然後重新分佈亮度來來改變影象對比
openCV人臉識別三種演算法實現(官網翻譯)
怎樣使用OpenCV進行人臉識別 友情提示,要看懂程式碼前,你得先知道OpenCV的安裝和配置,會用C++,用過一些OpenCV函式。基本的影象處理和矩陣知識也是需要的。[gm:我是簫鳴的註釋]由於我僅僅是翻譯,對於六級才過的我,肯定有一些翻譯錯的或
基於FPGA的Alpha半透明影象疊加演算法實現
#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std;
數字影象處理中常用影象分割演算法有哪些?
數字影象處理中常用影象分割演算法有哪些? 1.多數的影象分割演算法 2.影象邊緣分割 3.影象閾值分割 4.基於區域的分割 5.形態學分水嶺演算法 多數的影象分割演算法 均是基於灰度值的不連續和相似的性質。在前者中,演算法以灰度突變為基礎分割一幅影象,如影象邊緣分割
普通模糊,動感模糊,高斯模糊演算法實現
模糊演算法在實際應用中經常回碰到,這裡總結下幾種模糊演算法,以便將來的需要。 #ifdef GL_ES precision mediump float; #endif uniform float mode;//0普通模糊 1高斯模糊 2動感模糊 unif