opencv中的exp32f函数
exp32f opencv的exp函数和cmath的exp函数在精度上存在一定差异，通过查找源码，发现了这么一段实现。代码如下： 点击查看代码 #define EXPTAB_SCALE 6 #define EXPTAB_MASK ((1 << EXPTAB_SCALE) - 1) #define E ... »
【图像处理】基于OpenCV实现图像直方图的原理
背景 图像的直方图是衡量图像像素分布的一种方式，可以通过分析像素分布，使用直方图均衡化对图像进行优化，让图像变的清晰。 opencv官方对图像直方图的定义如下： 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 一、直方图计算的原理 一副图像实际上就是一个数字矩阵。 ... »
Python+OpenCV图像处理（十四）—— 直线检测
简介： 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线 »
OpenCV实现将三幅图像合并在一张图片
篇文章还是我开通这个博客以来的第一篇文章，虽然我现在已经不再做图像方面的东西，但是看到这篇下面有很多留言，我觉得是这篇文章的题目给大家造成了误解。大家需要了解的应该是不同视角下的图像拼接，而我这里只是 »
OpenCV-Python中实现简单数字识别OCR
问题： 我试图在OpenCV-Python（cv2）中实现“数字识别OCR”。它只是为了学习目的。我想在OpenCV中学习KNearest和SVM功能。我有每个数字的100个样本（即图像）。我想和他们 »
Java基于opencv实现图像数字识别(二)—基本流程 - 奇迹迪
Java基于opencv实现图像数字识别(二)—基本流程 做一个项目之前呢，我们应该有一个总体把握，或者是进度条；来一步步的督促着我们来完成这个项目，在我们正式开始前呢，我们先讨论下流程。 我做的主要 »
OpenCV——识别印刷体数字
数字识别和其他的所有计算机视觉相关的应用都会分为两个步骤：ROI抽取和识别。 1. ROI抽取即将感兴趣的区域从原始图像中分离初来，这个步骤包括二值化，噪点的消除等2. 识别即通过一些分类器将第一步中 »
Java基于opencv实现图像数字识别(一) - 奇迹迪
Java基于opencv实现图像数字识别(一) 最近分到了一个任务，要做数字识别，我分配到的任务是把数字一个个的分开；当时一脸懵逼，直接百度java如何分割图片中的数字，然后就百度到了用Buffere »
OpenCV中图像的格式Mat 图像深度 - 在某一天老去
opencv中图像的格式Mat 有图像的定义，图像深度、类型格式等，其中Mat的参数depth为深度，深度反应出图像颜色像素值； 关于数据的储存：（转） Mat_<uchar>对应的是CV »
OpenCV——图像的深度与通道数讲解
矩阵数据类型: – CV_(S|U|F)C S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型 E.g.: CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, »
opencv 图像深度(depth)
图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图 »
centos 6安装opencv
昨天装好的，今天有些细节已经记不起来里，大致写一下吧。首先，从opencv官网下载linux的opencv-2.4.9安装包,下载地址：http://jaist.dl.sourceforge.net/ »
OpenCV学习笔记（10）：随机数字发生器&绘制文字
目的本节你将学到:使用随机数发生器类(RNG) 并得到均匀分布的随机数。通过使用函数putText显示文字。代码在之前的章节中 (基本绘图) 我们绘制过不同的几何图形, 我提供了一些绘制参数，比如 c »
opencv的学习笔记3
CMake是一个比make更高级的编译配置工具，它可以根据不同平台、不同的编译器，生成相应的Makefile或者vcproj项目。通过编写CMakeLists.txt，可以控制生成的Makefile， »
OpenCV3.0 HDR（高动态范围）示例代码以及用法
OpenCV 3.0以及以后版本集成了HDR算法，样例代码的路径为： .\\sources\\samples\\cpp\\tutorial_code\\photo\\hdr_imaging.cpp。 实现算法的参 »
OpenCV-Python 高动态范围 | 六十一
作者|OpenCV Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV Python Tutorials 目标 在本章中，我们将 了解如何根据曝光顺序生成和显示HDR图像。 使 »
OpenCV .直方图均衡 CLAHE算法学习
前言 图像识别工程开发中需要增强图像对比度，便于后续处理，接触到了CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization），记录一下其中的学习过程 »
opencv——图像增强算法实现
引言 传统的图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。 空间域中增强方法： 直方图均衡化，对比度以及gama增强等（颜色的增强） 均值滤波，高斯滤波（模糊） 局部标准差实现对比度增强（锐化） 频域中增 »
OpenCV图像处理：灰度化和二值化
一、图像二值化基本原理：对灰度图像进行处理，设定阈值，在阈值中的像素值将变为1（白色部分），阈值为的将变为0（黑色部分）。 二、图像二值化处理步骤： （1）先对彩色图像进行灰度化 //img为原图，i »
11、OpenCV实现图像的灰度变换 图像处理基础(7)：图像的灰度变换数字图像处理-空间域处理-灰度变换-基本灰度变换函数（反转变换、对数变换、伽马变换和分段线性变换）
1、灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作，主要以对比度和阈值处理为目的。其变换形式如下： s=T(r) 其中，T是灰度变换函数；r是变换前的灰度；s是变换后的像素。图像灰度变换的有以 »
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