MFC 单文档视图中进行多种视图的切换

MFC 单文档视图中进行多种视图的切换 MFC 单文档视图中进行多种视图的切换

MFC单文档图像处理代码--句柄图像实现

1.句柄图像灰度化+二值化 void Convert256toGray(HDIB hDIB,int a,int b,int c,int d) { LPSTR lpDIB; // 由DIB句柄得到DIB指针并锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL)hDIB); // 指向DIB象素数据区的指针 LPSTR lpDIBBits;

OpenCV对图像局部进行滤波

先上代码： Mat img = imread("D:/3.jpg",-1); //读取图片 Mat srcROT(img,Rect(0,0,img.rows/2,img.cols/2)); blur(srcROT,srcROT,Size(5,5),Point(-1,-1)); namedWindow("img",0); //显示处理好的图片 imshow("img",img); 解读函数：

灰度图像--图像分割 阈值处理之局部阈值

学习DIP第57天 转载请标明本文出处：http://blog.csdn.net/tonyshengtan ，出于尊重文章作者的劳动，转载请标明出处！文章代码已托管，欢迎共同开发：https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com 开篇废话 废话开始，今天说下区域阈值（局部阈值）,前面介绍的阈值都...

局部图像处理

（转载请注明来源：http://blog.csdn.net/jiang1st2010/article/details/7621681）     局部特征(1)——入门篇     局部特征 （local features），是近来研究的一大热点。大家都了解全局特征（global features），就是方差、颜色直方图等等。如果用户对整个图像的整体感兴趣，而不是前景本身感兴趣的话，全局特征用来描

图像局部特征（十八）--BOW

原文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cb0b54301014hxu.html Bag of Word， 顾名思义，即将某些Word打包，就像我们经常会把类似的物品装到一个柜子，或者即使是随意打包一些物品，也是为了我们能够方便的携带，在对大数据作处理的时候，为了能够方便的携带这些数据中的信息，与其一个一个的处理，还不如打包来的容易一点。       Ba

MATLAB数字图像处理（一）局部直方图均衡化

利用MATLAB做图像的局部直方图均衡化： clc clear; picture=imread('yun.png'); %读取图像 figure(1) imshow(picture),title('原象'); %显示原始图象 picture=rgb2gray(picture); %% %建立模板 n=25; a(1:n,1:n)=1;  %模板小于图像 image=wexte

图像处理之积分图应用四（基于局部均值的图像二值化算法）

图像处理之积分图应用四（基于局部均值的图像二值化算法）基本原理 均值法，选择的阈值是局部范围内像素的灰度均值(gray mean)，该方法的一个变种是用常量C减去均值Mean，然后根据均值实现如下操作： pixel = (pixel > (mean - c)) ? object : background 其中默认情况下参数C取值为0。object表示前景像素，background表示背景像素。

图像处理中经常用到的主成分分析PCA的原理详解

学习图像处理，无疑会涉及到降维的操作，而PCA是常用的降维算法，既然经常用到，所以需要抠明白才行啊~~     PCA（PrincipalComponents Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。     这时，我们通常的方法是

图像的异或操作和寻找图像局部最大值

首先介绍图像的异或操作，其可以用八个字概括：相同为假，相异为真。 如下： A=array([[ True, True, True], [ True, False, True], [ True, True, True]], dtype=bool) B=array([[ True, True, True], [ True, Tru...

视频图像处理概念篇

特此声明，鄙人收集资料大都来源于百度百科，但是提取其中关键部分，加上一些其他的网上资源来帮助一些概念的理解，希望和大家一起学习。如有解释不到位的地方，还请多多理解。   先简单介绍一下OpenCV，以后再进行深入学习： OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2...

基于MFC单文档下调用opencv库并将图片效果显示在单文档窗口

对比于网络上的MFC对话框显示图像处理的效果，按下控件就会有对话框的弹出，为此为了美观和方便，便制作了基于单文档调用opencv库的方式，并使图片处理效果一直悬浮在单文档的窗口中。 opencv库对于二维图像处理有着极大的方便，此篇博客主要是为了实现opencv库与MFC单文档的较为完整的配合。      在新的单文档中用opencv显示图像，主要用到了cvvImage类，cvvImage类包装

【图像处理】纹理特征整理

参考 灰度共生矩阵 Gabor小波 MRA(Multi-resolution Analysis)多分辨率分析理论 DWT(Discrete Wavelet Transform) 局部二进制模式LBP(Local Binary Pattern) MRF马尔科夫随机场 不变矩...

MFC 如何将一个对话框嵌入到视图中

MFC 如何将一个对话框嵌入到视图中

在视图中显示五种线条

在VC中基于单文档的应用程序，在视图中显示几种线条。 在VC中基于单文档的应用程序，在视图中显示几种线条。

MS SQL教程_在视图中使用ORDER BY子句

问：为什么SQL Server不允许在视图定义使用ORDER BY子句？ 答： SQL Server之所以不允许在视图定义中使用ORDER BY子句是为了遵守ANSI SQL-92标准。因为对该标准的原理分析需要对结构化查询语言（SQL）的底层结构和它所基于的数学理论进行讨论，我们不能在这里对它进行充分的解释。但是，如果你需要在视图中指定ORDER BY子句，可以考虑使用以下方法： USE

图像增强之局部增强（更新中）

一、图像增强概述1、定义图像增强（Image Enhancement）是一个很宽泛的定义，简单来说就是对数字图像进行调整（adjusting）以使图像更适合于显示或后期的图像分析。 图像增强的原因总结有以下几点： （1）图像细节不清晰 （2）光照不均匀导致图像亮度分布不均匀 （3）图像对比度较差 （4）成像过程中原始图像受噪声污染 （5）感兴趣区域（Region of Interest）

在单文档视图中加入对话框

利用单文档做界面显示时，一般的情况是：左侧显示图像、数据；右侧显示控件，通过控件控制左侧数据或图像的显示； 这样可以利用单文档结构，左侧为视图显示，右侧使用对话框。对话框可用使用CDialog类或CFormView。 采用CFormView，需要拆分窗口。具体步骤如下： 1，创建一个对话框类CMyFormDlg，基类为CFormView；创建类时会自动关联生成一个对话框资源，IDD_

用于图像处理的卷积神经网络

图像是DL应用极为广泛的一个领域，图像领域的卷积神经网络有其独有的内容，比如卷积层、池化层。自然图像有其固有特性，也就是说，图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的。这也意味着我们在这一部分学习的特征也能用在另一部分上，所以对于这个图像上的所有位置，我们都能使用同样的学习特征。更恰当的解释是，当从一个大尺寸图像中随机选取一小块，比如说 8x8 作为样本，并且从这个小块样本中学习到了一些特征，这时我

【数字图像处理】 二.MFC单文档分割窗口显示图片

本文是讲述《数字图像处理》系列文章,继上篇讲述BMP格式图片和显示后,该篇讲述如何对单文档进行分割,主要是采用CSplitterWnd静态分割窗口显示图片,本文主要结合自己的课程及常用图片软件讲解.同时闲谈了自己遇到的error MSB6006'cl.exe' exited with code 2和error LINK1158:无法运行 'rc.exe'错误.希望文章对大家有所帮助,文章中有很多不足之处,请海涵.

图像处理自适应滤波

图像处理基础(2)：自适应中值滤波器(基于OpenCV实现) 标签： opencv滤波器 2017-02-08 19:44 986人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类： DIP（8）  版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 目录(?)[+] 本文主要介绍了自适应的中值滤波器，并基于OpenCV实

【计算机视觉】【图像处理】阈值分割---全局阈值分割和局部阈值分割

20180338站位

数字图像处理02（直方图及均衡化，规定化，局部对比度增强）

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 　　直方图均衡化的英文名称是

图像处理之区域标记

对应matlab函数：bwlabel，L = bwlabel(BW,n)，其中BW为二值图像，而n有两种取值：4和8，分别对应4连通和8连通，默认是8连通； 1.使用栈来实现区域标记代码： close all;clear all;clc; I=imread('cameraman.tif'); s=im2bw(I); L8=bwlabel(s,8); [m n]=size(s); tmp=ze

图像处理的常用手段

pixel （6*6）（矩形或者 radial，向四周辐射） ⇒ cell（3*3） ⇒ block An image gradient is a directional change in the intensity or color in an image.（所谓的 intensity 其实就是颜色强度， rgb 上的值） 1. 颜色空间归一化图像处理之gamma校正采用 Gamma 校正法对输

图像处理-基本算法之对数变换

对数变换实现了图像灰度扩展和压缩的功能。它扩展低灰度值而压缩高灰度值，让图像的灰度分布更加符合人的视觉特征。     代码如下： [cpp] view plaincopyprint? /****************************************************************************** *   作用:

图像平滑处理（滤波）

Author：胡健1、图像平滑（smooth）也称为“模糊处理”，最常见的smooth的用法是减少图像上的噪声或者失真。 2、图像滤波 什么是图像滤波呢？就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。图像滤波的目的就是消除图像的噪声和抽出对象的特征，图像滤波的要求是：不能损坏图像的重要特征信息（如轮廓和边缘），还需要使得滤波处理后的图像更加清晰。 对于平滑滤波来说，他的目的有两类

图像识别与处理之Opencv——选取图像局部区域

选取图像局部区域 Mat 类提供了多种方便的方法来选择图像的局部区域。 使用这些方法时需要注意，这些方法并不进行内存的复制操作。如果将局部区域赋值给新的 Mat 对象，新对象与原始对象共用相同的数据区域，不新申请内存，因此这些方法的执行速度都比较快。1 单行或单列选择 提取矩阵的一行或者一列可以使用函数 row()或 col()。函数的声明如下：Mat Mat::row(int i) const

简单的图像处理——1. 图像的形态学操作：膨胀与腐蚀

图像的形态学操作 接着前面的图像入门，现在介绍一些简单的图像处理方法，同时在介绍方法之后，还会附上Python的实现，主要是基于Opencv这一库来进行实现。 网上关于简单的图像处理的文章有很多很多，后面简单的图像处理系列博客中，或多或少的参考了下述这些大佬的分享： https://blog.csdn.net/sn_gis/article/details/57414029 https://...

数字图像处理—局部增强

局部增强常用于一些要求特定增强效果的场合： （1）局部增强可借助将图像分成子图像再对每个子图像具体增强。 直方图变换是空域增强中最常采用的风阀，它也很容易用于图像的局部增强。只需先将图像分成一系列（一般互相不重叠）小区域（子图像），此时直方图均衡化或规定化都可以基于小区域内的像素分布进行，从而使各小区域得到不同的增强效果。（对每个小区域进行全局增强） （2）也可在对整幅图增强时直接利用局部信

图像处理--局部放大处理

由于时间关系这里先暂且贴上必要算法的代码； //获取一个矩形区域中的子区域 void COpencvDlg::GetClipRect(CPoint point, LPRECT lpRect,int d) {  CRect rect ;  rect=*lpRect ;  lpRect->left=point.x-d ;  lpRect->top=point.y-d ;  

图像的局部对比度增强算法

http://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/3324760.html 图像的局部对比度增强算法 使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法。 Posted on 2013-09-16 15:01 Imageshop 阅读(426) 评论(1) 编辑 收藏       图像的对比度增强算法在很多场合都有着重要的应

用海康威视摄像头做图像处理问题

用海康威视摄像头做图像处理问题 首先自己要激活海康威视摄像机，然后，如果只有摄像机，没有配套的存储设备啥的，就用电脑就好了 在激活摄像机后，在电脑端要去海康威视官网下载4200管理软件，然后配置就好。 之后调用程序访问摄像机拍摄的视频时，需要发邮件给海康威视，让对方发SDK，不然海康威视的视频没法转成RGB的，而opencv里的库函数需要访问的是RGB格式的视频。   注

自适应图像降噪滤波器的设计与实现

几乎所有真正有价值的图像降噪方法都在试图让程序可以自适应地区隔无用的噪声和有用的图像纹理细节，然后再采取不同的处理方式，从而实现details preserving（或者edge preserving）。目前这样的方法已有很多，例如比较有名的双边滤波、各向异性扩散滤波和基于TV的去噪方法等等，而且它们在医学图像处理或者美颜嫩肤算法等领域中都有重要应用

在视图上创建ListCtrl的做法

作者：朱金灿来源：http://blog.csdn.net/clever101 今天介绍下如何在一个视图上动态创建一个ListCtrl。1.新建一个MFC的单文档工程,这里暂定名字为ListDemo。2.在视图类上定义一个CListCtrl变量和保存各列宽度的数组CListCtrl m_List; static int m_nColWidths[];// 用于保存列宽度 3.响应视图类的WM_C

图像处理——常用阈值分割方法及源码

目录   1、Otsu阈值分割 2、自适应阈值分割 3、 最大熵阈值分割法 4、 迭代阈值分割  5、测验   1、Otsu阈值分割         Otsu（大津法或最大类间方差法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。 所以可以在二值化的时候采用ots...

[图像处理]图像的平滑处理

空间滤波：某些邻域处理工作是操作邻域的图像像素值以及相应的雨邻域有相同维数的子图像的值，这些子图像可以被称为滤波器、掩摸、核。在滤波器子图像中的值使系数值，而不是像素值。线性平滑：对于每一个像素点的灰度值用它的邻域值来代替，其邻域的大小为：N*N，N一般取奇数。线性平滑虽然降低了噪声，但同时也模糊了图像的边缘和细节，这是这一类滤波器的通病。非线性平滑：不对所有像素都用他的邻域平均值来代替，而是取一...

光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值

在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达...

数字图像算法(一)--Kalman滤波(上)

这是在百度博客上看到的一篇关于Kalman滤波器的原理解释，里边的一个例子有点乱，我用红色字体和表格的形式整理一下~~ 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯（哈哈，布达佩斯

OpenCV设置感兴趣区域ROI，对图像进行局部处理

今天终于将霍夫检测的源码用C++写出来了，八天时间遇到最多的问题还是数据结构不熟悉，有些问题不知道怎么问，不知道从何下手 写出来的检测直线基本符合要求，问题是如果在现实中检测铁轨的话，附近会有石子，测试中发现如果石子的数目少，则检测效果较好，如果石子多，那么石子构成的点将影响检测 现在想到的一种方法就是设置感兴趣区域，将石子的影响减少 源码如下： 1、Iplimage设置感兴趣区域

matlab图像局部放大算法

此代码可从https://github.com/TimeIvyace/Partial-Enlargement-of-Image.git中下载 本算法简单的实现了图像局部放大的效果，算法需要确定放大区域的中心坐标点，以及放大圆形区域的半径和放大强度，来进行放大区域内的等比例放大，与美图秀秀的大眼功能类似。以人脸图像放大眼睛为例。在使用机器学习等算法得到人脸68个特征点的基础上，我们可以大致确定眼珠

关于图像对比度【5】——局部自适应对比度调整

关于图像对比度【5】——局部自适应对比度调整之前说的对比度都是对整幅图像来说的，在进行对比度调整的时候，也是对整幅图像使用了相同的参数，比如用线性变换的方法来做对比度调整，即y=kx+b，对于所有的像素点k和b的值都是相同的。但是有时候，显然这不满足我们的需求，有时候图像有暗区和亮区，从整幅图像来说，亮暗对比很明显，似乎图像的对比度很好，但是这不是我们想要的结果。因为在图像的暗区，一些细节我们看不清

数字图像处理中结构元素、腐蚀、膨胀的基本概念。（转+源）

结构元素： 二维结构元素可以理解成一个二维矩阵，矩阵元素的值为0或者1；通常结构元素要小于待处理的图像。 腐蚀： 把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。 图中有个错误：第三个图，也就是腐蚀的结果中，黑点没有最左侧一列（两个黑点）。   膨胀(dilation) 可以看做

图像处理--图像滤波与滤波器

图像滤波的作用： 在尽可能保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制。 常见的图像滤波器：               线性滤波：   均值滤波   高斯滤波               非线性滤波：中值滤波   双边滤波 *均值滤波         均值滤波，其实就是邻域平均法，即用一片图像区域的各个像素的均值来代替原图像中的各个像素值。滤波器的内核：

MFC单文档多视图下更改鼠标形状

又被一个小项目缠身，说是要在MFC单文档多视图架构下，能够实现点击工具栏不同按钮实现鼠标样式的改变，本来以为轻松一句代码SetClassLong 可以实现，但是效果不佳，只能弃用。笔者能力薄弱，尝试很多方法，花了半周时间终于搞定，特将自己的经验拿出来供大家借鉴，不足之处还望大家指点赐教。 　　根据万能的度娘和网上的大牛的指点，我们发现有4种方法可以实现： 　　1: 修改方法一 重载CView里

数字图像处理，若干图像质量评价指标的实现

首先从图像质量大的分类方法来看，可分为主管评价和客观评价！ 其次，客观评价又根据其对参考图像的依赖程度, 可分成三类。 (1)全参考:需要和参考图像上的像素点做一一对应的比较; (2)半参考:只需要和参考图像上的部分统计特征做比较; (3)无参考:不需要具体的参考图像。其中全参考算法是研究时间最长、发展最成熟的部分 1，Peak S

傅里叶变换在图像处理中的作用

傅立叶变换在图像处理中非常的有用。因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面，傅立叶的改进算法， 比如离散余弦变换，gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。 印象中，傅立叶变换在图像处理以下几个话题都有重要作用： 1.图像增强与图像去噪 绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声; 边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘； 2.图

JAVA实现图像处理原理介绍

首先不多说上代码 public int[][] getImagePixel(String image) { //读取图片文件 File file = new File(image); BufferedImage bi = null; try {

OpenCv+VS2017图像处理入门（一）

安装VS2017 Visual Studio官网下载社区版VS2017，安装教程照着网上做即可。 安装OpenCv 官网下载opencv3.3.0 vc14.exe 3.配置OpenCv环境 （1） 计算机环境变量的配置 计算机->系统属性->高级系统设置->高级->环境变量->path->编辑 在下面的窗口中点击”新建“,蓝色区域就是点击新建后输入的内容 D:\softwar

MapReduce实现图像处理

现在通过自定义图像接口ImageInputFormat ImageRecordReader等，实现了基于MapReduce的图像处理。  可处理的是常见的图像格式bmp,jpg,png等，但是对于DiCOM等医学图像的处理还处于学习阶段。现在还没实现，目前的想法是利用ImageJ plugin插件实现对DICOM格式的数据进行读取，具体的解析有待进一步学习。加油！望早日实现MapReduce对D

小波变换图像处理

应用小波变换对图像处理 图像金字塔，每一层的像素数为(2^i,2^j):图像金字塔基本操作 对一张图像不断的模糊之后向下采样,得到不同分辨率的图像,同时每次得到的 新的图像宽与高是原来图像的1/2，http://baike.baidu.com/link?url=uxUdGHjdQPia38hy6sElpAwpjkiyX0tUx0DH-I6JC2LrEWIG9ov8WKibm29zz60fiAE3

SARscape下雷达图像一般处理与应用

 SAR系统可以通过多种方式获得图像，如单通道或双通道模式（如HH、HH / HV或VV / VH)、干涉 (单轨或多轨)模式、极化模式(HH,HV,VH,VV)、干涉及极化组合采集模式，不同的获取模式对应了不同的处理方法，可分为以下四种：   雷达强度图像处理   雷达干涉测量（InSAR/DInSAR） 极化雷达处理（PolSAR） 极化雷达干

Matlab 对图像的读写，显示，保存，局部图像剪切，替换的操作

1.编写 M 文件。     用过 Matlab 的人应该都接触过 M 文件

图像dither

dither是一种图像增强方法，主要利用了错误消散技术。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('Portal_Companion_Cube.jpg') cv2.imshow('src', img) print(type(img)) r_channel = img[:,:,0] g_channel = img[:,:,1] b_ch...

中文版AutoCAD 2018建筑与土木工程辅助设计从入门到精通

AutoCAD 2018版本为基础，对软件的应用进行详细讲解，并在实例的挑选和结构的设计上进行了精心的编排。

图像处理：显著性区域检测总结（一）

显著性论文学习阶段总结（一） 1.Mingming Cheng,Global Contrast based Salient Region Detection,CVPR2011 1) HC：基于直方图对比度的方法，每一个像素的显著性值是由它与图像中所有其他像素的颜色差异来确定，得到全分辨率显著性图像； 2) RC：基于局部对比度的方法，先将图像分割成小区域，采用的分割方法是

如何向视图插入数据

/* --建立2个表 create table t1(id int not null primary key,tbl varchar(5) not null) create table t2(id int not null primary key,tbl varchar(5) not null) go --插入数据 insert into t1 select obje

实现图像的局部放大

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0100i2ha.html 网上看到的matlab局部放大代码，认真看了看，学了不少东西。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

求图像局部最大值

应组长需求，需要得到图像中的局部最大值，他跟我说的思路是用滑动窗口来实现，在每个滑动窗口里面求一个最大值。在opencv里面找了一下，没有现成的函数，就开始打算梯度算子来求，我开始查找sobel算子的东西，找到了opencv中的函数 void Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int xorder, int yorder, in

海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结（一）

系列博客———————-海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结（二）本系列博客记载博主用海康威视网络摄像头以及OpenCV库和VS2017开发环境搭建  视频处理工程  的过程，主要是海康威视摄像头与电脑的有线与无线连接，视频流数据的获取以及格式转换，开发环境以及三方库的的配置， 多线程处理转码后的图像帧的相关步骤，并且给出了一个简单的实时人脸检测例程。第一篇主要介绍海康摄像头的...

matlab-figure图形（ 局部放大&变坐标）

将 magnify.m 文件添加到 toolbox 中，方便随时调用函数 使用”magnify” 功能对 figure 图形进行局部放大操作 将 magnify.m 添加到 matlab 搜索路径中 文件下载链接：链接：http://pan.baidu.com/s/1c0gYZok 密码：bcd2或从官网下载：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fil

【第二部分 图像处理】第4章 Opencv图像处理高阶【1马赛克】

1.1马赛克概述 笔者今天要讲的是马赛克，相信很多朋友对这个是有有兴趣的，这个号讨厌的，我想大家都懂的哈！好了，言归正传，我们开始今天的讲解吧。 马赛克的实现原理是把图像上某个像素点一定范围邻域内的所有点用邻域内随机选取的一个像素点的颜色代替，这样可以模糊细节，但是可以保留大体的轮廓。 1.2马赛克检测 1.2.1马赛克检测原理 首先讲解马赛克检测吧，以一幅图片为例，来说明马赛克...

【OpenCV图像处理】十五、图像空域滤波（上）

1.空域滤波介绍 空域滤波是一种邻域处理方法，通过直接在图像空间中对邻域内像素进行处理，达到平滑或锐化图像的作用。空域滤波是图像处理领域中广泛使用的主要工具。空域滤波主要可以分为线性滤波和非线性滤波，其中，线性滤波和频域滤波存在一一对应的关系。但是，空域滤波可以用于非线性滤波，但是频域滤波不能用于非线性滤波。 从根源上讲，滤波这一词语来自于频域，信号处理中频域滤波指的是允许或者限制一定的频率成

卷积神经网络及其在图像处理中的应用

一，前言卷积神经网络（Constitutional Neural Networks, CNN）是在多层神经网络的基础上发展起来的针对图像分类和识别而特别设计的一种深度学习方法。先回顾一下多层神经网络: 多层神经网络包括一个输入层和一个输出层，中间有多个隐藏层。每一层有若干个神经元，相邻的两层之间的后一层的每一个神经元都分别与前一层的每一个神经元连接。在一般的识别问题中，输入层代表特征向量，输入

MFC单文档中图像的显示与操作

一、创建MFC单文档工程：DIPAX 二、在DIPAX工程添加CDib类的定义及其实现。 三、在DIPAX工程MFC单文档中创建两个视图类，左右分开 1、首先创建类： class CDynSplitterWnd :public CSplitterWnd { public: CDynSplitterWnd(void); ~CDynSplitterWnd(void); }; 在C

数字图像处理中圆形感兴趣区域的提取

不免自己要用到，给保存起来！！ img = imread('r_lena.png'); grayimg = rgb2gray(img); [imgW,imgH] = size(grayimg); t = linspace(0, 2*pi, 50);   %# approximate circle with 50 points r = 1

使用理想低通滤波器对图像进行处理显示

1、实验要求：对如下图像使用半径分别为5, 15, 30的理想低通滤波器进行处理，并分别显示结果图像。 2、实验过程：代码如下 %频率域滤波  clc;close all;  img=imread('1.tif');  img=im2double(img);    Fimg=fft2(double(img));%傅里叶变换    Fimg=fftshift(Fim

图像处理之加减乘除

昨天和同学一起去蹭Oracle数据库的课，老师很Nice，学到了两点。第一点B树索引，第二点位图索引。 两种很有用的数据结构，这几天好好研究研究。出乎意料的是：下课老师说我们可以去上机，真好嘿嘿，第二节课英语听力，就没去了。   今天上机（数字图像处理）用java写的图像 加减乘除操作，效果和Matlab的一比很差，不过还是和大家分享下吧！   这是原图： /* * 图像处理

图像直方图均衡化和局部增强处理

一、基本原理1.1直方图均衡化（一提高图像的对比度，二使像素值几乎成均匀分布的图像0表示黑，1表示白，中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，增加许多图像的局部对比度，亮度可以更好的在直方图上分布。）    灰度级的直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形。设变量代表图像中的像素灰度级。在图像中，像素的灰度级可作归一化处理...

图像局部特征（二）--Harris角点检测子

一、角点定义 有定义角点的几段话： 1、角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。 角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。而实际应用中，大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征

图像处理（十三）保刚性图像变形算法-Siggraph 2004

图像变形可以说是很多图像、动画领域的一个非常常见的功能，就说ps、天天P图、美图秀秀、可牛等这些每个软件，有好多个功能都要用到图像变形，比如瘦脸眼睛放大、图像方向校正、图像全景等，在我的另外一篇博文全景矩形还原，就要用到图像变形算法。 可以说ps中的一些图像扭曲都是通过变形方法实现的，比如这篇paper:《As-Rigid-As-Possible Image Registration for H

【图像处理】数字图像处理中常用图像分割算法(理论初识)

（1）基于阈值的分割方法：可在各种颜色空间或不同通道中完成阈值、自适应阈值、 （2）基于边缘的分割方法：各种边缘检测算子 （3）基于区域的分割方法：分水岭、区域归并与分裂 （4）图割分割：最大流（最小割）算法 （5）基于深度信息的分割： （6）基于先验信息的分割： 个人认为图像分割的算法可以从分割目标入手：通常是要将图像分成目标区域和背景。需要从图像的特征入手，以灰度图像为例(

图像处理--高斯滤波

原文http://blog.csdn.net/l_inyi/article/details/8915116 部分内容整理自： http://blog.csdn.net/jianxiong8814/article/details/1562728 http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/20/2052031.html htt

图像平滑-邻域平均法

void CSDIELSView::OnSmoothingNeighbour() { //程序编制：李立宗 lilizong@gmail.com //2012-8-8 if(myImage1.IsNull()) OnOpenResourceFile(); if(!myImage2.IsNull()) myImage2.Destroy(); if(myImage2.IsNu

图像的阈值处理(Python)

图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。阈值可以分为全局性质的阈值，也可以分为局部性质的阈值，可以是单阈值的也可以是多阈值的。当然阈值越多是越复杂的。下面将介绍opencv下的三种阈值方法。（一）简单阈值 简单阈值当然是最简单，选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数，第一个原图像，第二个进行分类的阈值

图像操作和处理

本章讲解操作和处理图像的基础知识，将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。 1.1　PIL：Python图像处理类库 PIL（Python Imaging Library Python，图像处理类库）提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如图像

Matlab 图像分割 (阈值处理)

图像分割         图像处理中很重要的概念就是图像分割，在很多应用都需要图像分割的处理，例如产品检测，目标识别，匹配等。图像分割的概念，我之前在其他博客中描述过，分割：就是在一幅图像中，提取出感兴趣区域的过程。主要有四种方法。分别是边缘检测，阈值处理，基于区域的分割，还有其他的分割方法。

基于局部均方差的图像局部对比度增强算法

基于局部均方差的图像局部对比度增强算法 1.基于局部均方差增强原理       我们知道图像的高频部分代表的是图像中类似边缘的高频分量；底频部分代表的是图像中较为平坦的部分。假若用原始图像减去图像中低频部分的，那么得到的就是图像的高频分量。这个方法和直接把原始图像通过高通滤波的方式得到的图像相一致，最后都是得到图像的高频部分。而这一部分我们可以适当的进行增强，是图像变得较为清晰。但是需

图像的小波变换

所谓的小波的小是针对傅里叶波而言，傅里叶波指的是在时域空间无穷震荡的正弦（或余弦波）。   相对而言，小波指的是一种能量在时域非常集中的波，它的能量有限，都集中在某一点附近，而且积分的值为零，这说明它与傅里叶波一样是正交波。   举一些小波的例子： 可以看到，能量集中在x轴0值附近，以y轴的0值为基线，上下两个区域的波形面积相等。   众所周知，图像的傅里叶变换是将图像信号

【Python+OpenCV】图片局部区域像素值处理

背景故事：我需要对一张图片做一些处理，是在图像像素级别上的数值处理，以此来反映图片中特定区域的图像特征，网上查了很多，大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片，提取像素重新写入图片啊之类的基本操作，我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值，作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵逼，慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域

Python学习笔记（1）：图片处理

Python图像处理库Pillow（PIL）

cv1.2图像去除噪声

图像去噪声 添加高斯噪声 // cv2.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include #include using namespace cv; using namespace std; #define TWO_P

matlab画一个局部放大的图中图

第一种：magnify是个动态放大镜，固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错 用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctrl+左键固化，也可右键固化，‘’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例。     Ever wish MATLAB had a magnifying glass so you could loo

向视图中插入数据的方法

插入视图的条件: 　　1.如果视图是基于一个基础表产生的,那么这就称为非连接视图,所有的非连接视图都是可以更新的,也就是说可以在该视图上进行,INSERT,UPDATE,DELETE的操作.　　2.如果是连接视图,那就要遵守基本更新准则了.现在我只对INSERT准则做一下说明:在INSERT语句中不能显式或隐式的引用到任何非码保留基础表中的字段,如果在定义视图中使用了WITH CHECK OPTION子句,那就不能对视图执行INSERT操作.　　注:码保留表,

对图像进行FFT

图像的傅立叶变换，原始图像由N行N列构成，N必须是基2的，把这个N*N个包含图像的点称为实部，另外还需要N*N个点称为虚部，因为FFT是基于复数的。 （//实数DFT将时域内的N个点变换为频域中两组各N/2+1个点（分别对应实部和虚部）） 计算图像傅立叶变换的过程很简单：首先对每一行做一维FFT，然后对每一列做一维FFT。具体来说，先对第0行的N个点做FFT（实部有值，

图像处理之特殊灰度算法技巧

- created by gloomyfish 图像处理之特殊灰度算法技巧 介绍几种特殊的灰度算法滤镜，将彩色图像转换为灰度图像。其中涉及到的有基于阈值的图 像二值化，弗洛伊德.斯坦德伯格抖动算法，基于阈值的部分灰度化   基础知识- 怎么把RGB转换为单色的[0 ~256]之间的灰度，最常用的转换公式如下： Gray = 0.299 * red

用C++进行图形图像处理

int main() {  img= imread("D:\\pic.jpg");//这里需要填写绝对路径。 imshow(img); getchar(); }

利用Matlab对图像进行简单的预处理

目前可能用到的预处理方法由拉普拉斯滤波和种植滤波。

256级灰度图像进行霍夫曼编码、解码

// Huffman2005.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 #include "stdafx.h" #include #include #include #include "Windows.h" #include "math.h" #include //几个全局变量，存放读入图像的位图数据、宽、高、颜色表及每像素所占位数(比特) //此处定义全局变量

图像处理基本算法 动态阈值分割

在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固 定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就 必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值进行分割。 本文的介绍几种主要的图像分割方法，并给出自动阈值分割的源代码 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈

图像局部提取并保存的Matlab代码实现

用matlab实现图像截取功能的小程序，简单简洁，在Matlab上运行m文件即可，有友好的用户界面，手动框定图像图像的区域点击保存即可实现截取功能

【图像处理】直方图均衡化

直方图均衡化原理 直方图均衡化的主要思想是将灰度值尽量分布平均，通过计算每个灰度值在图片中出现的概率大小，根据概率的直方图将灰度值进行均衡分配。 PC端代码实现 如下例所示，下例为在VS中实现的图像处理程序中直方图均衡化的部分，读取的图片格式为BMP，当图片为24Bit位深时，一个像素由三个字节表示。 bool getHist(unsigned char *pImgData, un

matlab简单图像预处理

转自https://blog.csdn.net/renyp8799/article/details/51191692，很实用的简单操作，适合图像处理初学者一、图像反转[plain] view plain copyI=imread('input_image.jpg');  J=double(I);  J=-J+(256-1); %图像反转线性变换  H=uint8(J);  subplot(3,3,...

仿射变换在图像处理上的应用

目标 在这个教程中你将学习到如何: 使用OpenCV函数 warpAffine 来实现一些简单的重映射.使用OpenCV函数 getRotationMatrix2D 来获得一个 旋转矩阵 原理 什么是仿射变换? 一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移). 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示:

MFC视图中字体设置及控件添加

以下操作都是单文档或者多文档视图中进行的操作 设置字体方法很简单： CFont* scalefontt=new CFont(); scalefontt->CreatePointFont(70,"Times New Roman"); pDC->SelectObject(scalefontt); 在视图中添加控件的方法： （1）首先类中添加资源对象 private: C

图像编程要点，如何加速对图像的处理

图像本身数据特点 图像常用矩阵形式进行储存；但图像本身的数据量是极其大的。以1080P视频为例，每秒60帧1920*1080的彩色图像，原始字节数高达460M每秒。但图像本身存在一些规律，因此形成了独特的处理方法。 存储特点： 凡谈到图像，一般都是指的是一个二维的矩阵(数组)，其在计算机内存的存放是一个连续的地址空间，该地址空间可以由第一象素和最末一个象素的存储地址决定，也可由第一象素和总的...

图像处理方向上用神经网络(CNN)来实现

http://www.cnblogs.com/lkkandsyf/p/6890670.html 在图像处理方向上用神经网络(CNN)来实现，下面是几个比较好的例子。 1.HDR 2016年9月，Deep Neural Networks for HDR imaging 原始论文，http://www.cs.utah.edu/~reinhard/cdrom/ Two-