opencv-038-拉普拉斯金字塔
知识点对输入图像实现金字塔的reduce操作就会生成不同分辨率的图像、对这些图像进行金字塔expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果就会得到图像拉普拉斯金字塔图像。举例如下：输入图像G(0)金字塔reduce操作生成 G(1), G(2), G(3)拉普拉斯金字塔：L0 = G
...
opencv-037-图像金字塔
发表于
|
分类于
opencv
知识点图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来大小的1/4（宽高缩小一半）、不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像，叠加在一起就形成了图像金字塔、所以图像金字塔是图像的空间多分辨率存在形式。这里的模糊是指高斯模糊，所以这个方式生成的金字塔图像又称为高斯金字塔图像。高斯金字塔图像
...
opencv-036-Canny边缘检测器
发表于
|
分类于
opencv
知识点1986年，JOHN CANNY 提出一个很好的边缘检测算法，被称为Canny编边缘检测器。Canny边缘检测器是一种经典的图像边缘检测与提取算法，应用广泛，主要是因为Canny边缘检测具备以下特点：
有效的噪声抑制
更强的完整边缘提取能力
Canny算法是如何做到精准的边缘提取的，主要是
...
opencv-035-USM-锐化增强算法
发表于
|
分类于
opencv
知识点图像卷积处理实现锐化有一种常用的算法叫做Unsharpen Mask方法，这种锐化的方法就是对原图像先做一个高斯模糊，然后用原来的图像减去一个系数乘以高斯模糊之后的图像，然后再把值Scale到0～255的RGB像素值范围之内。基于USM锐化的方法可以去除一些细小的干扰细节和噪声，比一般直接使用
...
opencv-034-图像锐化
发表于
|
分类于
opencv
知识点图像卷积的主要有三功能分别是图像的模糊/去噪、图像梯度/边缘发现、图像锐化/增强，前面的两个功能我们以前通过相关知识点的分享加以了解，学习了相关API的使用。图像锐化的本质是图像拉普拉斯滤波加原图权重像素叠加的输出 ：
123-1 -1 -1-1 C -1-1 -1
...
opencv-033-图像梯度之拉普拉斯算子(二阶导数算子)
发表于
|
分类于
opencv
知识点图像的一阶导数算子可以得到图像梯度局部梯度相应值，二阶导数可以通过快速的图像像素值强度的变化来检测图像边缘，其检测图像边缘的原理跟图像的一阶导数有点类似，只是在二阶导数是求X、Y方向的二阶偏导数，对图像来说：
X方向的二阶偏导数就是 dx = f(x+1, y) + f(x-1, y) –
...
opencv-032-图像梯度之robert算子与prewitt算子
发表于
|
分类于
opencv
知识点图像的一阶导数算子除了sobel算子之外，常见的还有robert算子与prewitt算子，它们也都是非常好的可以检测图像的梯度边缘信息，通过OpenCV中自定义滤波器，使用自定义创建的robert与prewitt算子就可以实现图像的rober与prewitt梯度边缘检测。
API
12345
...
opencv-031-图像梯度之Sobel算子
发表于
|
分类于
opencv
知识点卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪，还可以寻找一张图像上所有梯度信息，这些梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用。Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子，其本质是基于图像空间域卷积，背后的思想是图像
...
opencv-030-自定义滤波器
发表于
|
分类于
opencv
知识点图像卷积最主要功能有图像模糊、锐化、梯度边缘等，前面已经分享图像卷积模糊的相关知识点，OpenCV除了支持上述的卷积模糊（均值与边缘保留）还支持自定义卷积核，实现自定义的滤波操作。自定义卷积核常见的主要是均值、锐化、梯度等算子。
下面的三个自定义卷积核分别可以实现卷积的均值模糊、锐化、梯度功能
...
解决 Clion-opencv-undefined reference to "XXX" 问题
发表于
|
分类于
环境配置与安装
问题描述在CLion使用opencv4 的一些函数时，出现 “ undefined reference to “ 的问题，如下图：
原因查看CMakeLists.txt
opencv官网查看edgePreservingFilter函数
edgePreservingFilter函数需要导入ph
...