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opencv 中图像幅度谱怎么获取亮的点坐标?
skye饱了
2018-02-12 02:40:43
我用傅里叶变换得到了一幅图的幅度谱如下图, 怎么获取那些亮点中心的坐标呢?
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opencv 中图像幅度谱怎么获取亮的点坐标?
我用傅里叶变换得到了一幅图的幅度谱如下图, 怎么获取那些亮点中心的坐标呢?
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2019-01-19
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假设img的Fourier变换是fimg,对应的幅度谱是dimg,那么,最大值点的位置可以使用numpy模块实现:
p,q=np.where(dimg==np.max(dimg))
貌似,图像的fourier变换,也可以通过numpy实现。
至于如何获取局部极大值,那就需要规定出测试局部极大值的邻域范围了。
Python-
OpenCV
自学笔记(二)
图像
处理
一、傅里叶变换 1.
幅度
谱
图像
的
幅度
谱
把一幅
图像
中
最明
亮
的像素放到
图像
中
央,然后逐渐变暗,在边缘上的像素最暗。这样可以发现
图像
中
有多少
亮
的像素和暗的像素,以及它们分布的百分比。 傅里叶变换的概念是边缘检测或线段和形状检测等
图像
处理操作的基础。NumPy有快速傅里叶变换(FFT)的包,它包含了fft2()函数,该函数可以计算一幅
图像
的离散傅里叶变换(DFT)。 import cv2 import ...
OpenCV
——
图像
傅里叶变换
1、
OpenCV
傅里叶变换相关函数 首先我要说明的是,在使用
OpenCV
写代码做
图像
傅里叶变换的时候,并仅仅是调用dft函数做一个傅里叶变换这么简单的,而是先要对
图像
进行一些变换之后,才能得到正确的傅里叶变换结果。因此,第一部分我想先列出几个
OpenCV
提供的与傅里叶变换相关的函数,在了解这些函数功能的基础上,我们再进行具体的
图像
傅里叶变换的过程。 1.1 dft() 首先,
OpenCV
提供的傅里叶变换函数dft。其定义如下: void dft(InputArray src, OutputArray, ds
OpenCV
笛卡尔
坐标
、极
坐标
互转
笛卡尔
坐标
、极
坐标
互转1.笛卡尔
坐标
转为极
坐标
2.极
坐标
转为笛卡尔
坐标
1.笛卡尔
坐标
转为极
坐标
函数原型: void cartToPolar(InputArray x, //x
坐标
的数组,且必须是单精度或双精度浮
点
数组 InputArray y, //y
坐标
的数组,且必须是单精度或双精度浮
点
数组 OutputArray magnitude, //输出与x大小和类型相同的幅值数组 OutputArray angle, //输出与x大小和类型相同的角度数组;
python
OpenCV
图像
配准
图像
处理
随着技术的发展,
图像
配准已经有了深度学习的方法,但是我们这里讨论的还是传统的基于特征的方法。Accelerated Segment Test)关键
点
检测器和 BRIEF(Binary robust independent elementary features)描述子的组合的快速二值描述子,具有旋转不变性和对噪声的鲁棒性。简而言之,我们在两幅
图像
中
选择兴趣
点
,将参考
图像
中
的每个兴趣
点
和它在待配准
图像
中
的对应
点
关联起来,然后对待批准
图像
进行变换,这样两幅
图像
就得以对齐。
OpenCV
中
图像
特征提取与描述
目录
图像
特征提取与描述
图像
的特征Harris和Shi-Tomas算法Harris角
点
检测Shi-Tomasi角
点
检测小结SIFT/SURF算法SIFT原理基本流程尺度空间极值检测关键
点
定位关键
点
方向确定关键
点
描述SURF原理小结Fast和ORB算法Fast算法FAST算法的基本流程机器学习的角
点
检测器非极大值抑制ORB 算法ORB算法流程BRIEF算法小结LBP和HOG特征算子LBP算法LBP特征描述圆形LBP算子旋转不变LBP特征Uniform Pattern LBP特征实现HOG算法特征提取流程颜色空间
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