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。 ... »

voipman

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 »

FHC1994

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 »

yuaisunmin

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 »

codewenda

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 »

farewell-farewell

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 »

qjmnong

OpenCV——图像的深度与通道数讲解

矩阵数据类型:&#160;– CV_(S|U|F)C&#160;S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型&#160;E.g.:&#160;CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, »

long5683

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 »

qq76211822

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/ »

asmer-stone

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 »

sunskyland

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, »

soulmate1023

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 »

panchuangai

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 »

ybqjymy

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 »

xyf327

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 »

ybqjymy

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 »

noticeable