我已经创建了一个图像的dft并且在使用过滤器进行一些调整之后我想将它转换回真实图像但是每次我这样做时它都会给我错误的结果..似乎它没有将它转换回来。ForierTransform和createGaussianHighPassFilter是我自己的函数，其余代码我正在使用，如下所示，用于反转回真实图像。Matfft=ForierTransform(HeightPadded,WidthPadded);Matghpf=createGaussianHighPassFilter(Size(WidthPadded,HeightPadded),db);Matres;cv::multiply(fft,
我正在寻找一种快速的方法来将帧与运行平均值进行比较，并确定它们之间的差异(如果它们非常相似则给出高值，如果它们不相似则给出较低的值那个相似)。我需要比较整个帧，而不仅仅是较小的区域。我已经在图像上使用Otsu阈值来过滤掉背景(对背景不感兴趣，也不对前景的特征感兴趣-只需要形状)。有没有一种好的、快速的方法来做我想做的事？ 最佳答案 经典方法是归一化互相关(试试cv::matchTemplate())。您将需要设置一个阈值来决定图像是否匹配。您还可以使用输出(已设置阈值)来比较多个图像。在OpenCV中，matchTemplate中的
我知道很多关于这个论点的帖子，我已经阅读了很多，但我仍然感到困惑。问题是类型(哦，该死的，这是c，我必须处理数据类型!;-))。我正在使用新的supercool模板化C++api函数at:Matmat32f(3,3,CV_32F);for(inti=0;i(i,j)=i;cout(1,2)好的，这里有1个channel的float，没问题，输出很清楚:Matrixoftype:5[0,0,0;1,1,1;2,2,2]1现在做一些过滤器:Matmask;inRange(mat32f,1,1,mask);cout在这里，allesklar，输出正是我想要的:Maskoftype:0[0,0
我通过以下方式检测到一个矩形:寻找轮廓近似多边形然后我试着找到矩形的角:imgPoints[0]=contours_poly[i][0];imgPoints[1]=contours_poly[i][1];imgPoints[3]=contours_poly[i][3];imgPoints[2]=contours_poly[i][2];由于引用点，我想以预定义的顺序排列这些点。假设我想从点0开始，我该如何订购以前的点？ 最佳答案 如果计算从点0到点x和y的vector，它们的crossproduct会告诉你vector更逆时针。代码示
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常用的图像修复与恢复技术二、插值方法示例代码三、基于纹理合成的方法示例代码四、基于边缘保持的方法示例代码五、基于图像修复模型的方法示例代码六、基于深度学习的方法示例代码七、基于结构化边缘的方法示例代码八、基于多帧图像的方法示例代码九、基于超分辨率的方法示例代码十、cv2.inpaint()函数修复图像示例代码十一、cv2.fillPoly()函数填充多边形区域修复图像示例代码十二、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言OpenCV是一个开源的计算机视觉库
我正在研究多维vector的快速神经网络搜索。(比如在提取和计算特征向量后搜索相似图像)我目前正在使用ORB，它用一些位串来描述它的关键点。要比较2个描述符，ORB需要汉明距离。我读过LSH基于Eucliand距离(L2)或Manathann距离(L1)计算其哈希表。这是否意味着LSH不是需要汉明距离的vector比较的选项？编辑LSH可以使用汉明距离，因为它根据初始位串上的子串创建哈希表，这就是它起作用的原因 最佳答案 汉明距离等同于限制为boolvector的L1(曼哈顿)距离。 关
我正在开展一个项目，我需要在其中检测图像中的红色激光线。这是我想到的策略。分离图像中的R、G、Bchannel。以高强度值对图像进行阈值处理。使用生成的3个二进制图像，执行元素明智的操作r&&!g&&!b。(&&是逻辑与，!是逻辑非)。生成的矩阵是二值图像，其中1位于激光出现的区域。这适用于Matlab上的一些测试图像。但我的问题是，这需要在C/C++中使用OpenCV来实现。我已经尝试过大多数库函数，但似乎没有直观/简单的方法来处理二进制图像并对它们执行逻辑操作。有人可以向我指出您认为我可能会觉得有用的OpenCV函数/方法吗？我认为cvThresholdImage可用于阈值处理，但
我的图像中有几个由几个黑色区域组成的轮廓。与这些黑色区域直接相邻的是一些不属于我的轮廓的较亮区域。我想将这些较亮的区域添加到我的黑色区域，从而在OpenCv中扩展我的轮廓。有没有方便的方法来扩展轮廓？我考虑过查看使用cv::Sobel创建的渐变图像的强度变化，并延伸直到渐变再次发生变化，这意味着像素的强度将回到图像的既不黑也不亮的区域图片。谢谢!这里是示例图像。第一张是原始图像，第二张是使用Canny&findContours提取的Contour，最后一张是相同区域的Sobel-Gradient强度图像。我想将第一张图像中的明亮边界包含到轮廓中。更新:现在我对Sobelgradient
我必须使用opencv从图像中找到标尺位置。我能够检测标尺的颜色(绿色)。如何从图像中读取所有像素并获取标尺的上下位置。voidfindrulerPosition(cv::Matimage,intindx){std::stringstreamss;//createastringstreamss>contours;findContours(hsvbw.clone(),contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);cv::Matdst=Mat::zeros(image.size(),image.type());drawContours(
我正在编写一个程序，涉及使用OpenCV实时处理来自网络摄像机的视频。我希望能够捕获(在处理过程中的任何时间)以前的图像(例如，十秒的值(value))并保存到视频文件中。我目前正在使用队列作为缓冲区(以推送“cv::Mat”数据)来执行此操作，但这显然效率不高，因为几秒钟的图像很快就会用完所有电脑内存。我尝试使用“cv::imencode”压缩图像，但使用PNG并没有太大区别，我需要一个使用硬盘驱动器内存且实时操作高效的解决方案。谁能提出一个非常简单有效的解决方案？编辑:只是为了让大家明白我此刻在做什么；这是10秒缓冲区的代码:voidrun(){cv::VideoCaptureca
