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本文目录一览:
- 1、关于cvCreateImage函数,需要初始化吗?
- 2、OpenCV中的cvMulSpectrums函数是干什么用的?
- 3、图片处理-opencv-12.图像傅里叶变换
- 4、Opencv函数find4QuadCornerSubpix的参数region_size是什么意思?_百度...
关于cvCreateImage函数,需要初始化吗?
首先需要声明一个OpenCV的IplImage * 格式的变量并使用cvCreateImage申请空间,用于存储图像。然后将二维数组中每个像素值,赋给变量,最后直接cvSaveImage保存图像。最后cvRealease释放空间。
cvCloneImage函数:用cvCopy函数代替。(我测试后感觉没有什么改善)cvCopy(pSrcImg,pImg,NULL);//代替 pImg = cvCloneImage(pSrcImg);pImg初始化时必须分配空间,否则上述函数不能执行。
IplImage*frame = cvCreateImage();cvZero(frame);新建图像后紧接着加个cvZero()函数,就是将图像中的每个像素都置为0,那么显示的frame自然就是全黑了。
OpenCV中的cvMulSpectrums函数是干什么用的?
1、函数 cvMulSpectrums 执行两个 CCS-packed 或者实数或复数傅立叶变换的结果复数矩阵的每个元素的乘法。
图片处理-opencv-12.图像傅里叶变换
傅里叶逆变换,是傅里叶变换的逆操作,将频谱图像转换为原始图像的过程。通过傅里叶变换将转换为频谱图,并对高频(边界)和低频(细节)部分进行处理,接着需要通过傅里叶逆变换恢复为原始效果图。频域上对图像的处理会反映在逆变换图像上,从而更好地进行图像处理。
掌握Python图像处理中的傅里叶变换:原理与实战想象一下,傅里叶变换就像是一座桥梁,将图像中的时间信息转化为频率世界,这在图像处理中起着至关重要的作用,比如噪声消除和细节强化。在Python的世界里,Numpy的fft模块,特别是np.fft.fft2()函数,就是我们探索这一奥秘的金钥匙。
图像f(x,y)和g(x,y)的卷积h(x,y)=f(x,y)*g(x,y)的傅里叶变换H(u,v)等于f(x,y)和g(x,y)各自的傅里叶变换的乘积。 图像中的每个点通过傅里叶变换都成了谐波函数的组合,也就有了频率,这个频率则是在这一点上所有产生这个灰度的频率之和,也就是说傅里叶变换可以将这些频率分开来。
傅里叶变换 DFT, FFT 是 高等数学范围 常用的算法。常用于 时序信号--波谱 分析,合成。正变换,时域到频域,反变换,频域到时域。声波,电磁波,水波,地震波,机械震动 等分析 都广泛应用。
傅里叶变换之后,频谱图有几个特点:① 中心点是原图整幅图像的平均灰度,频率为0,从图像中心向外,频率增高。即中心对应低频,外围对应高频。②如果原图中有明显的横纹(竖纹),那么频谱图中就会有鲜明的竖线(横线)。
Opencv函数find4QuadCornerSubpix的参数region_size是什么意思?_百度...
mask可以看成是一个图像数组(iplimage*),一般是八位的灰度图,如果某个函数参数可以传一个mask的话,代表只对mask图片中非零(非黑 )部分对应的像素作处理。
这个函数检测到地坐标只是一个大约地值,如果要精确地确定它们的位置,可以使用函数cvFindCornerSubPix。
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