Opencv(C++)学习系列---Laplacian拉普拉斯边缘检测算法
【1】算法简介 Laplacian(拉普拉斯)算子是一种二阶导数算子,其具有旋转不变性,可以满足不同方向的图像边缘锐化(边缘检测)的要求。通常情况下,其算子的系数之和需要为零。 Laplacian算子具有各方向同性的特点,能够对任意方向的边缘进行提取,具有无...
Opencv(C++)学习系列---Canny边缘检测算法
【1】边缘检测算法流程 使用高斯滤波器来平滑图像,达到滤除噪声的效果。(降噪) 计算图像中每个像素点的梯度大小和方向(求梯度,与sobel算法求梯度一致) 使用非极大值抑制,消除边缘检测带来的不利影响(非极大抑制) 使用双域值法监测确定真实和潜在的边缘(双域值检测) 通过抑制孤立的弱边缘完成边缘检测...
[帮助文档] 使用图像度量学习算法进行模型训练
如果您的业务场景涉及度量学习,则可以通过图像度量学习训练(raw)组件构建度量学习模型,从而进行模型推理。本文为您介绍图像度量学习训练(raw)组件的配置方法和使用示例。
Python-OpenCV学习(十一)分水岭算法进行图像分割
分水岭算法进行图像分割:分水岭分割方法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小...
Python-OpenCV学习(十)用GrabCUt算法进行图片前景的提取
用GrabCUt算法进行图片前景的提取(这个是之前解决词云图片问题的一种方法):grabCut算法的实现步骤为: 在图片中定义含有(一个或多个)物体的矩形。 矩形外的区域被自动认为是背景 对于用户定义的矩形区域,可用背景中数据来区分是前景还是背景 用高斯混合模型(GMM)来对被禁和前景见面,并将未定...
OpenCV学习(35) OpenCV中的PCA算法
PCA算法的基本原理可以参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html 对一副宽p、高q的二维灰度图,要完整表示该图像,需要m = p*q维的向量空间,比如100*100的灰度图像,它的向量空间为100...
OpenCV学习(23) 使用kmeans算法实现图像分割
本章我们用kmeans算法实现一个简单图像的分割。如下面的图像,我们知道图像分3个簇,背景、白色的任务,红色的丝带以及帽子。 Mat img = cv::imread("../kmean...
OpenCV学习(22) opencv中使用kmeans算法
kmeans算法的原理参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3368118.html 下面学习一下opencv中kmeans函数的使用。 首先我们通过OpenCV中的随机数产生器RNG,生成一些均匀分布的随...
OpenCV学习(21) Grabcut算法详解
grab cut算法是graph cut算法的改进。在理解grab cut算之前,应该学习一下graph cut算法的概念及实现方式。 我搜集了一些graph cut资料:http://yunpan.cn/QGDVdBXwkXutH grab cut...
OpenCV学习(20) grabcut分割算法
在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好。算法的原理参见papaer:“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction usin...
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