【影象處理】透視變換 Perspective Transformation
透視變換(Perspective Transformation)是將圖片投影到一個新的視平面(Viewing Plane)，也稱作投影對映(Projective Mapping)。通用的變換公式為： u,v是原始圖片左邊，對應得到變換後的圖片座標x,y,其中。變換矩陣可以拆成4部分，表示線性變換，比 […]
【影象處理】
【OpenCV】訪問影象中每個畫素的值
轉載請註明出處：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7557063 ！！此篇是基於IplImage* （C介面或者說2.1之前版本的介面，新的Mat的訪問方式請參考博文： 《訪問Mat影象中每個畫素的值》） IplImage是OpenCV […]
【OpenCV】訪問Mat影象中每個畫素的值
今天百度搜資料還搜到了自己的。。。《訪問影象中每個畫素的值》，這是之前寫的了，用的也是2.0的風格IplImage*格式，不太適用後來Mat的格式，特此重寫一篇。 以下例子源自《The OpenCV Tutorials –Release 2.4.2》2.2 How to scan ima […]
【OpenCV】邊緣檢測：Sobel、拉普拉斯運算元
邊緣 邊緣(edge)是指影象區域性強度變化最顯著的部分。主要存在於目標與目標、目標與背景、區域與區域(包括不同色彩)之間，是影象分割、紋理特徵和形狀特徵等影象分析的重要基礎。 影象強度的顯著變化可分為： 階躍變化函式，即影象強度在不連續處的兩邊的畫素灰度值有著顯著的差異； 線條（屋頂）變化函式，即 […]
【計算機視覺】物件距離的平面顯示
想把一些物件的距離關係顯示在圖上，物件特徵是很多維的，而顯示通常用二維平面或三維立體圖。於是先用PCA將特徵降成兩維，然後兩維分別作橫軸和縱軸。 這裡PCA用的MATLAB降維工具箱drtoolbox，這樣在平面上的一個關係就可以顯示出來了。 mappedX = compute_mapping(X, […]
【計算機視覺】步態能量圖GEI
GEI簡介 步態能量圖（Gait Engery Image, GEI）是步態檢測中最非常常用的特徵，提取方法簡單，也能很好的表現步態的速度，形態等特徵。其定義如下： 其中，表示在第q個步態序列中，時刻t的步態剪影圖中座標為(x,y)的畫素值。 步態週期的判斷使用步態剪影的寬、高之比即可，這個值比較容 […]
- 2018.07.27
- 【影象處理】, 【機器視覺】, 【演算法分析】, Look Up Table, mit影象處理,
【影象處理】利用積分影象法快速計算Haar特徵
由於Haar特徵是矩形中黑色區域所有畫素值的和減去白色區域所有畫素值的和。在之前（《計算Haar特徵個數》）我們看到，24*24的圖片中，有115984個特徵，遠遠大於其畫素個數。如果計算每個特徵的畫素和，計算量會非常大，而且很多次運算是重複的。 Paul Viola提出一種利用積分影象法快速計算H […]
【影象處理】快速計算積分圖
積分圖是影象中十分常用的方法，最初是在Haar特徵的快速計算中學到（參考博文：利用積分影象法快速計算Haar特徵），後來發現在均值濾波，二值化等影象處理方法中也十分常見。 積分圖的簡要介紹可以參考博文：利用積分影象法快速計算Haar特徵，這裡不再重複了。本篇主要是小記一下積分圖的計算方法。 由於積分 […]
計算機視覺：相機成像原理：世界座標系、相機座標系、影象座標系、畫素座標系之間的轉換
0.前言 最近整理了“相機成像原理”和“視差與深度資訊”相關的資料，然後做成了PPT，以備自己用，也提供給相關的影象、視覺方向的朋友參考。如有誤，望海涵並指出。 1.正文 影象處理、立體視覺等等方向常常涉及到四個座標系：世界座標系、相機座標系、影象座標系、畫素座標系。例如下圖： 構建世界座標系只是為 […]