Tag: 图像处理

如何使用MSER检测图像中的区域: 我创建了一个应用程序，它提取MSER数据并将其存储在CvSeq* 。我想知道OpenCV中是否有任何函数或教程，我可以使用两个图像的提取数据将数据与另一个图像进行比较。谢谢。

OpenCV在图像上运行kmeans算法: 我试图在3通道彩色图像上运行kmeans，但每次我尝试运行该function时，它似乎崩溃，出现以下错误： OpenCV Error: Assertion failed (data.dims 0) in unknown function, file ..\..\..\OpenCV-2.3.0\modules\core\src\matrix.cpp, line 2271 我已经在下面添加了一些代码，以帮助指定传入的内容。非常感谢任何帮助。 // Load in an image // Depth: 8, Channels: 3 IplImage* iplImage = cvLoadImage(“C:/TestImages/rainbox_box.jpg”); // Create a matrix to the image cv::Mat mImage = cv::Mat(iplImage); // Create a single channel image to create our labels needed IplImage* iplLabels = cvCreateImage(cvGetSize(iplImage), […]

OpenCV分组白色像素: 我已经完成了艰苦的工作，将我的MacBook上的iSight摄像头转换为红外摄像头，转换它，设置阈值等等。现在有一个看起来像这样的图像：替代文字我现在的问题是; 我需要通过分组白色像素来了解我的图像上有多少个斑点。我不想使用cvBlob / cvBlobsLib ，我宁愿只使用OpenCV中已有的东西。我可以通过检查（阈值）触摸白色像素来循环像素并对它们进行分组，但我猜测从OpenCV可能有一种非常简单的方法吗？我猜我不能使用cvFindContours因为这将检索一个大数组中的所有白色像素，而不是将它们分成“组”。有人可以推荐吗？（注意这些不是圆圈，只是从小红外LED发出的光）提前谢谢了！ tommed

在OpenCV中将图像转换为彩色铅笔草图: 我想使用OpenCV将图像转换为彩色铅笔草图。我已经阅读了我想在OpenCV中将图像转换为铅笔素描的页面。我寻求的效果就像http://www.showandtell-graphics.com/photosketch.html我用代码颜色躲闪了 b_d = (b_2==255? 255: min(255, b_1*255 /(255- b_2))); g_d = (g_2==255? 255: min(255, g_1 *255/(255- g_2))); r_d = (r_2 ==255? 255: min(255, r_1 *255/(255- r_2))); 看起来效果不是很好。 PLS帮助。

使用OpenCV进行多颜色对象检测: 我试图检测两个白色墙壁上的红色墙壁和白色方块的图像中的位置，红色顶部和白色“柱子”：我的方法是进行阈值处理以找到我现在可以从输出中轻松检测到的红色墙壁：现在我的问题是检测白色方块的位置，但考虑到白色墙壁，这更难。如果我基于白色的阈值，我仍然在白色方柱之间保留不需要的白色墙壁。任何帮助将不胜感激。

如何在opencv中找到图像之间的重叠区域？: 我正在尝试使用两个图像实现alpha混合以进行图像拼接。我的第一张照片是 – > 这是我的第二张图片 – > 这是我的结果图片 – > 你可以看到结果不合适。我想我首先必须找到之间的重叠区域，然后在重叠部分上实现alpha混合。

在Opencv中将Lab值转换为RGB值: 我试图将Lab值转换为相应的RGB值。我不想将Lab图像转换为RGB图像，而是将L a和b的某些值转换。函数cvCvtColor仅适用于图像。任何人都可以告诉我该怎么做这个。谢谢; 代码： CvMat* rgb = cvCreateMat(centres->rows,centres->cols,centres->type); cvCvtColor(centres,rgb,CV_Lab2BGR);

在opencv中聚类图像片段: 我正在使用opencv进行非静态相机的运动检测。我正在使用一个非常基本的背景减法和阈值处理方法来广泛了解所有在示例video中移动的内容。在阈值处理之后，我将所有可分离的白色像素“补丁”存储起来，将它们存储为独立的组件并随机地用红色，绿色或蓝色着色。下图显示了足球video，其中所有这些组件都是可见的。我在这些检测到的组件上创建了矩形，我得到了这个图像：所以我可以在这看到挑战。我想将所有“相似”和附近组件聚类成一个单独的实体，以便输出图像中的矩形显示一个整体移动的玩家（而不是他的独立肢体）。我尝试做K-means聚类，但理想情况下我不知道移动实体的数量，我无法取得任何进展。请指导我如何做到这一点。谢谢

向前FFT FFT图像并向后FFT图像以获得相同的结果: 我正在尝试使用来自http://www.fftw.org/的库来对图像进行FFT，以便我可以在频域中进行卷积。但我无法弄清楚如何让它发挥作用。为了理解如何做到这一点，我试图将FFT图像作为像素颜色数组转发，然后反向FFT，得到相同的像素颜色数组。这是我做的： fftw_plan planR, planG, planB; fftw_complex *inR, *inG, *inB, *outR, *outG, *outB, *resultR, *resultG, *resultB; //Allocate arrays. inR = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * width * width); inG = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * width * width); inB = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * width * width); outR = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * width * width); outG = (fftw_complex*) […]