数字图像处理专题
《计算机视觉工程师养成计划》 ·数字图像处理·数字图像处理特征·概述~
1 定义 从哲学角度看：特征是从事物当中抽象出来用于区别其他类别事物的属性集合，图像特征则是从图像中抽取出来用于区别其他类别图像的属性集合。 从获取方式看：图像特征是通过对图像进行测量或借助算法计算得到的一组表达特性集合的向量。 2 认识 有些特征是视觉直观感受到的自然特征，例如亮度、边缘轮廓、纹理、色彩等。 有些特征需要通
《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》P98
更改为 差分的数学表达式从泰勒级数展开式可得： 后悔没听廖老师的。 禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》 禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理》资源二维码
《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》出版1周年
去年为廖老师的甲子而出书，时光荏苒如白驹过隙，转眼出版一周年了。这本书能有这样的品质，与廖老师的指导密不可分，尤其是在他擅长的统计学领域。巩固了统计学基础，对我深入理解当前最热门的生成模型（如VAE、扩散模型）起到了至关重要的作用。 最让我感动的是，最初他给我指出问题，我不认为我有问题，我认为是他不懂，他坚持不懈地找我讨论。我作为老师我做不到，如果学生觉得自己什么都知道，我肯定就不理他了。感谢廖
![[OpenCV] 数字图像处理 C++ 学习——13Canny边缘检测 附完整代码](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a81548c3b63146cc8c6ce4f9e4b78619.png#pic_center)
[OpenCV] 数字图像处理 C++ 学习——13Canny边缘检测 附完整代码
文章目录 前言1.理论基础(1)高斯模糊平滑图像(GaussianBlur)(2)计算图像梯度(Sobel/Scharr)(3)非极大值抑制 (Non-maximum Suppression)(4)双阈值检测 (Double Threshold)(5)边缘跟踪（通过滞后处理） 2.代码实现3.完整代码 前言 Canny 边缘检测(高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测、边缘
数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术）
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理，以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。 1. 图像降噪 在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。常见方法有： 均值滤波：将像素邻域内的像素值取平均值，从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。 高斯滤波：使用高斯函数为权
学习数字图像处理时帮助较大的文章
学习数字图像处理时帮助较大的文章 冈萨雷斯数字图像处理PROJECT代码 点击打开链接 数字图像处理博客 点击打开链接 Matlab数字数字图像处理函数汇总点击打开链接 点击打开链接 空间滤波原理和Matlab函数点击打开链接 亮度变换、空间滤波、图像增强点击打开链接 直方图均衡化原理C语言实现点击打开链接 统计数组中各数字（元素）出现的次数点击打开链接
【Matlab学习笔记】【数学形态学】数字图像处理（MATLAB版)冈萨雷斯第九章学习笔记
1.形态学源于生物学，最初用于处理动植物的形状和结构。用于提取区域的形状（边界，骨骼或凸壳）。形态学图像处理主要用于图像预处理和后处理，包括形态学滤波、细化和裁剪等。 2.图像的形态学处理，由二值图像开始，逐步扩展到灰度图像、彩色图像，由简单到复杂。最简单的形态学操作是膨胀和腐蚀，由这两者可以组合出更加复杂的形态学操作。 3.形态学的基本操作由数学中的集合概念发展而来，包括并集、交集，补
数字图像处理【14】特征检测——Harris角点检测
在上一篇文章已经介绍了opencv特征检测中的一些必要的概念，介绍了什么是特征，什么是角点，这些角点特征可以做什么。今天来看看对于我们人来说很容易就识别到角点特征，对于计算机来说是如何识别的，具体的步嘴原理是怎样的。 一、计算机中的角点 在众多的检测算法里最经典的角点特征检测就是Harris角点检测，它是一个特别好的方法，由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出。
DSP C6000教学实验箱操作教程_数字图像处理：5-3 图像缩放
一、实验目的 学习图像缩放的原理，掌握图像的读取方法，并实现图像缩放。 二、实验原理 图像缩放 在计算机图像处理和计算机图形学中，图像缩放是指对数字图像的大小进行调整的过程。图像缩放是一种非平滑的过程，需要在处理效率以及结果的平滑度和清晰度上做一个权衡。当一个图像的大小增加之后，组成图像的像素的可见度将会变得更高，从而使得图像表现得“软”。相反地，缩小一个图像将会增强它的平滑度和清晰度。
《数字图像处理-OpenCV/Python》第16章：图像的特征描述
《数字图像处理-OpenCV/Python》第16章：图像的特征描述 本书京东 优惠购书链接 https://item.jd.com/14098452.html 本书CSDN 独家连载专栏 https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html 第16章：图像的特征描述 特征通常是针对图像中的目标或关键点而言的。目标的边界（
数字图像处理-形态学操作
【转载】：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/20/2408086.html Matlab 形态学图像处理（原文作者很是细心，感谢！） %% 第9章 形态学处理%% imdilate膨胀clcclearA1=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0906(a)(broken-text).
DSP教学实验箱_数字图像处理_操作教程：5-1 图像旋转
一、实验目的 学习图像旋转的原理，掌握图像的读取方法，并实现图像旋转。 二、实验原理 图像旋转 图像的旋转是指以图像的某一点为原点以逆时针或顺时针旋转一定的角度。其本质是以图像的中心为原点，将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。和图像平移一样，图像旋转也是图像的位置变换，对于旋转后超出源图像范围的区域要处理为不显示。 旋转后的图像不会变形，但是其垂直对称轴和水平对称轴都发生了变化，旋转
禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》Chapter 8插图
禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》 Chapter 8插图
【计算机视觉】数字图像处理基础：以像素为单位的图像基本运算（点运算、代数运算、逻辑运算、几何运算、插值）
0、前言 在上篇文章中，我们对什么是数字图像、以及数字图像的组成（离散的像素点）进行了讲解🔗【计算机视觉】数字图像处理基础知识：模拟和数字图像、采样量化、像素的基本关系、灰度直方图、图像的分类。 我们知道，数字图像其实就是像素点组成的二维矩阵。本节我们要讲的就是基于这个二维矩阵进行一些数学上的基本运算（本质就是就是矩阵的计算——线性代数），对图像进行处理，这些基本运算也是数字图像处理的基础和
初探FFT在数字图像处理中的应用(fft2函数的使用方法)
初探FFT在数字图像处理中的应用 一般FFT在通信等领域都做的一维变换就可以了，但是在图像处理方面，需要做二维变换，这个时候就需要用到FFT2. 在利用Octave(或者matlab)里面的fft2()函数的时候，观察频率领域的图像还是要点额外的技巧的.下面的图像是我们想要的，也是我们人类才可以理解的(图片的中心表示低频区域，越是远
数字图像处理 边缘特征提取 Image edge detection
Image edge detection 今天听到师姐做报告，接触到了“各种算子” 感觉很有意思~ 图像的线性处理以及边缘检测. 下面是一个普通图片，我们可以观察到在图片中有飞机和汽车，在数字图像处理中，边缘特征的提取(说白了就是把图像中物体边缘的坐标点标记出来，没别的)
禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》Chapter 7插图
禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》 Chapter 7插图
数字图像处理成长之路18：android下的车牌检测应用实例子
一晃有半年没写博客了，这半年里发生了很多事，参一个加了一个圣经学习班，了结果发现是邪教，于是又营救了几个学员，是不是有点像演电影。 首先需要在手机端安装opencv mangager OpenCV_3.3.0_Manager_3.30_armeabi.apk 我们用opencv自带的例子，face detection ，改成car tectiong 我们需要一个训练好的文件car_lbp
数字图像处理成长之路17：linux下训练样本并识别车牌实验
在网上找到了一个小样本 首先列显示这些样本文件并重定向道data1.txt： ls -1 >> data1.txt 然后修改后缀名： cat data1.txt | sed 's/\.bmp/\.bmp 1 0 0 60 17/' 在文件前面加上路径前缀： cat data2.txt | sed 's/^/\/home\/test\/桌面\/car_t
数字图像处理成长之路16：QT中问题的解决办法androiddeployqt.exe退出，退出代码 14
在Window中安装好QT，简单的建立了一个android工程，编译后出现报错： ***Starting: “D:\programs\qt\5.9.2\android_armv7\bin\androiddeployqt.exe” –input C:/Users/Administrator/Documents/build-HelloQT-Android_for_armeabi_v7a_GCC_4_
数字图像处理成长之路16：opencv用于android的几种方法
由于想把opencv的程序用于真实环境，由于手机带有摄像头，因此可以用手机去做车牌识别，人脸识别等应用。要想在手机中用带有opencv的程序大致有几个方法。 方法一：eclipse+java+android sdk + adt 如果你和我一样，从没做过安卓程序，那么这会使你发蒙，就和我初次接触一样。eclipse是一个开源跨平台的开发界面，我们可以用它开发不同语言写的程序，它默认是用来开发ja
数字图像处理成长之路15：前景提取(最大似然估计EM算法与高斯混合模型)
先实践一下何为前景提取： 原始图像 如果画面中有移动的物体，会以白色表现出来。 我理解的前景提取就是把画面中移动的物体提取出来。 这是opencv中给的示意图，来简单看看opencv代码： - 代码 // Global variablesMat frame; //current frameMat fgMaskMOG2; //fg mask fg mask gener
数字图像处理成长之路13：SIFT之尺度空间c++版
之前我从没听说过SIFT，真的是从零开始，而且是一个人自学。看了很多文章，下面这两篇不错： http://www.cnblogs.com/starfire86/p/5735061.html http://www.cnblogs.com/JiePro/p/sift_1.html 有些理论看多了也还是似懂非懂，真正自己用代码试着去
数字图像处理系列 | 线性滤波（高斯滤波）(3)
我们知道了什么是 线性平移不变系统是在做卷积操作 之后，我们发展出了一些非常简单的 线性滤波， 去增强图片，提取图片特征 文章目录 1. 卷积如何在离散图片中工作的Vis 原图和mask做卷积时发生了什么首先，如何得到 (i.j)位置的卷积 g[i,j] 呢？ 值得注意事情 2. 应用示例：脉冲滤波器 (Impulse Filter)图片平移：Image Shift图片平均：Avera
Matlab数字图像处理学习记录【9】——表示与描述
表示与描述 零.前言一.背景知识1.1 单元数组与结构1.1.1 单元数组1.1.2 结构 1.2 一些基本的M函数 二.表示2.1 链码2.2 使用最小周长多边形的多边形近似2.3 标记2.4 边界片断2.5 骨骼 三.边界描绘子3.1 一些简单的描绘子3.2 形状数3.3 傅里叶描绘子3.4 统计矩 四.区域描绘子4.1 regionprops函数4.2 纹理4.2.1 统计方法 4.2