<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>编程站点 - opencv</title>
    <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=forumdisplay&amp;fid=84</link>
    <description>Latest 20 threads of opencv</description>
    <copyright>Copyright(C) 编程站点</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Comsenz Inc.</generator>
    <lastBuildDate>Sun, 12 Jul 2026 20:47:16 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
    <image>
      <url>https://bbs.tcp8.cn/static/image/common/logo_88_31.gif</url>
      <title>编程站点</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/</link>
    </image>
    <item>
      <title>于距离变换与分水岭的图像分割</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=500</link>
      <description><![CDATA[什么是图像分割(Image Segmentation)


[*]图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一
[*]图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。
[*]根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 18 Mar 2022 11:56:23 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>点多边形测试</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=499</link>
      <description><![CDATA[概念介绍 - 点多边形测试 - 测试一个点是否在给定的多边形内部，边缘或者外部






API介绍 cv::pointPolygonTest

pointPolygonTest(
InputArray  contour,// 输入的轮廓
Point2f  pt, // 测试点
bool  measureDist // 是否返回距离值，如果是false，1表示在内面，0表 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Thu, 17 Mar 2022 04:28:23 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>图像矩(Image Moments)</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=498</link>
      <description><![CDATA[矩的概念介绍

[*]几何矩


[*]中心距


[*]中心归一化距



[*]图像中心Center(x0, y0)




API介绍与使用 – cv::moments 计算生成数据





计算矩cv::moments
[mw_shl_code=cpp,true]moments(
InputArray  array,//输入数据
bool   binaryImage=false // 是否为二值 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 16 Mar 2022 03:44:18 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>轮廓周围绘制矩形框和圆形框</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=497</link>
      <description><![CDATA[轮廓周围绘制矩形 -API


approxPolyDP(InputArray  curve, OutputArray approxCurve,  double  epsilon,  bool  closed)

基于RDP算法实现,目的是减少多边形轮廓点数



cv::boundingRect(InputArray points)得到轮廓周围最小矩形左上交点坐标和右下角点坐标，绘制一个 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 05:22:11 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>凸包-Convex Hull</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=496</link>
      <description><![CDATA[概念介绍


[*]什么是凸包(Convex Hull)，在一个多变形边缘或者内部任意两个点的连线都包含在多边形边界或者内部
[*]正式定义：
[*]包含点集合S中所有点的最小凸多边形称为凸包





检测算法
- Graham扫描法






检测算法
-convexHull






Graham扫描算法



[*]首 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 01:12:57 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>轮廓发现(find contour)</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=494</link>
      <description><![CDATA[轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。
所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果




API:
轮廓发现(find contour)


在二值图像上发现轮廓使用
[mw_shl_code=cpp,true]API cv::findContours(
InputOutputArray  binImg, // 输入图像，非0的像素 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sun, 13 Mar 2022 01:21:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>模板匹配(Template Match)</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=493</link>
      <description><![CDATA[模板匹配介绍


模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域。
所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像）
另外需要一个待检测的图像-源图像S
工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大， ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 12 Mar 2022 01:30:28 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>直方图反向投影(Back Projection)</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=490</link>
      <description><![CDATA[反向投影
反向投影是反映直方图模型在目标图像中的分布情况
简单点说就是用直方图模型去目标图像中寻找是否有相似的对象。通常用HSV色彩空间的HS两个通道直方图模型


反向投影 – 步骤


1.建立直方图模型
2.计算待测图像直方图并映射到模型中
3.从模型反向计算生成图 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 11 Mar 2022 01:51:58 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>直方图比较</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=488</link>
      <description><![CDATA[直方图比较方法-概述

对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间
然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进
而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种：
Correlation 相关性比较
Chi-Square 卡方比较
Intersect ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Thu, 10 Mar 2022 01:39:22 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>直方图计算</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=487</link>
      <description><![CDATA[上述直方图概念是基于图像像素值，其实对图像梯度、每个像素的角度、等一切图像的属性值，我们都可以建立直方图。这个才是直方图的概念真正意义，不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的。
直方图最常见的几个属性：
 - dims 表示维度，对灰度图像来说只有一个通道值 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 09 Mar 2022 00:24:48 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>直方图均衡化</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=485</link>
      <description><![CDATA[什么是直方图(Histogram)

图像直方图，是指对整个图像像在灰度范围内的像素值(0~255)统计出现频率次数，据此生成的直方图，称为图像直方图-直方图。
直方图反映了图像灰度的分布情况。是图像的统计学特征。





假设有图像数据8x8，像素值范围0~14共15个灰度等级，统 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Tue, 08 Mar 2022 01:22:29 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>像素重映射</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=483</link>
      <description><![CDATA[简单点说就是把输入图像中各个像素按照一定的规则映射到另外一张图像的对应位置上去，形成一张新的图像


g(x,y)是重映射之后的图像，h(x,y)是功能函数，f是源图像


API介绍cv::remap
[mw_shl_code=cpp,true]Remap(
InputArray src,// 输入图像
OutputArray dst,// 输 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Mon, 07 Mar 2022 01:03:24 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>霍夫圆检测</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=482</link>
      <description><![CDATA[霍夫圆检测原理


Hough[theta][a]++



从平面坐标到极坐标转换三个参数
假设平面坐标的任意一个圆上的点，转换到极坐标中：





 处有最大值，霍夫变换正是利用这个原理实现圆的检测。



相关API cv::HoughCircles
因为霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sun, 06 Mar 2022 05:19:15 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>霍夫变换-直线</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=478</link>
      <description><![CDATA[预备数学知识:三角函数
https://www.bilibili.com/video/B ... ommend_more_video.0

相互的关系







霍夫直线变换介绍
Hough Line Transform用来做直线检测
前提条件 – 边缘检测已经完成
平面空间到极坐标空间转换




      




对于任意一条直线上的所有点来说
 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 05 Mar 2022 01:27:09 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Canny边缘检测</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=477</link>
      <description><![CDATA[Canny算法介绍
Canny是边缘检测算法，在1986年提出的。
是一个很好的边缘检测器
很常用也很实用的图像处理方法



Canny算法介绍 – 五步 in cv::Canny

高斯模糊 - GaussianBlur
灰度转换 - cvtColor
计算梯度 – Sobel/Scharr
非最大信号抑制
高低阈值输出二值图像


 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 04 Mar 2022 03:49:24 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Laplance算子</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=476</link>
      <description><![CDATA[理论

解释：在二阶导数的时候，最大变化处的值为零即边缘是零值。通过二阶
导数计算，依据此理论我们可以计算图像二阶导数，提取边缘。





Laplance算子

二阶导数我不会，别担心 -&gt;拉普拉斯算子(Laplance operator)

Opencv已经提供了相关API - cv:aplance




处 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 04 Mar 2022 00:28:14 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Sobel算子</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=474</link>
      <description><![CDATA[卷积应用-图像边缘提取


边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。
如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数
          delta =  f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Thu, 03 Mar 2022 01:17:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>卷积边缘处理</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=473</link>
      <description><![CDATA[卷积边缘问题

图像卷积的时候边界像素，不能被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，所以当3x3滤波时候有1个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有2个像素的边缘没有被处理。





处理边缘

在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 02 Mar 2022 01:10:22 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>自定义线性滤波</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=469</link>
      <description><![CDATA[卷积概念
常见算子
自定义卷积模糊



卷积概念
卷积是图像处理中一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作。
Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point)


卷积如何工作

把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括 ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Tue, 01 Mar 2022 03:38:00 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>基本阈值操作</title>
      <link>https://bbs.tcp8.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=468</link>
      <description><![CDATA[图像阈值

阈值 是什么？简单点说是把图像分割的标尺，这个标尺是根据什么产生的，阈值产生算法？阈值类型。（Binary segmentation）

阈值类型




阈值类型一阈值二值化(threshold binary)



阈值类型一阈值反二值化(threshold binary Inverted)




阈值类型一截断  ...]]></description>
      <category>opencv</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Mon, 28 Feb 2022 00:36:23 +0000</pubDate>
    </item>
  </channel>
</rss>