图像处理ASIC设计方法 笔记18 轮廓跟踪算法的硬件加速方案
除伪孤立点（断裂链表） 方法1 限制链表的长度 方法2 增加判断条件排除断裂链表 方法3 排除不必要跟踪的轮廓（推荐用这个方法） P129 轮廓跟踪算法的硬件加速方案 1排除伪孤立点（断裂链表） 如果图像中某区域存在相邻像素之间仅有对角连接的部位，则对包围该区域的像素进行跟踪时，在对角连接部位，轮廓跟踪方向可能发生转移，跨越目标区域，最终生成断裂链表或者伪孤立点链表。伪孤立点是指与相邻像素仅存在对角连...
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPI SDK在相机图像中绑定元数据和块数据（C#）
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPI SDK在相机图像中绑定元数据和块数据（C#） Baumer工业相机Baumer工业相机NEOAPI SDK和元数据和块数据的技术背景Baumer工业相机通过NEOAPISDK在相机图像中绑定元数据和块数据功能1.引用合适的类文件2.通过NEOAPISDK在相机图像中绑定元数据和块数据 Baumer工业相机通过SDK在相机图像中绑定元数据和块数据的...
Opencv_4_图像像素的读写操作
1）opencv.hpp 头文件： #pragma once #include <opencv.hpp> using namespace std; #include <opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; class ColorInvert{ public : void pixel_visit(Mat& image); }; ...
《QT实用小工具·四十二》圆形发光图像
1、概述 源码放在文章末尾 该项目实现了图像的发光效果，特别适合做头像，项目demo演示如下所示： 项目部分代码如下所示： import QtQuick 2.7import QtGraphicalEffects 1.12 Item{ id: root width: 80 height: 80 property int radius: width >> 1; //默认宽度的一半 property ...
计算机视觉——使用OpenCV GrabCut算法从图像中移除背景
GrabCut算法 GrabCut算法是一种用于图像前景提取的技术，由Carsten Rother、Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake三位来自英国剑桥微软研究院的研究人员共同开发。该技术的核心目标是在用户进行最少交互操作的情况下，自动从图像中分割出前景对象。 在GrabCut算法中，用户只需在图像上用矩形框选出包含前景对象的区域，算法随后会迭代地进行分割，直至得到最佳结...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 一、简单介绍 二、简单进行人脸训练与识别 1、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸训练和识...
Matlab图像处理-均值滤波，中值滤波和高斯滤波。
针对添加了零均值高斯噪声的图像，以取得尽可能好的处理效果为目的，采用不少于3种方法进行处理；对处理结果进行定性和定量的比较、并得出相应的结论。 1.算法原理： 采用的图像滤波包括均值滤波，中值滤波和高斯滤波。 均值滤波的基本原理 图像的均值滤波用于减少图像中的噪声和细节。它的基本原理是用像素周围邻域内像素值的平均值来替代该像素的值。首先需要确定滤波器的大小，即决定用于计算每个像素邻域的大小。滤波器的大...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之四 简单行人人体检测效果
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之四 简单行人人体检测效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之四 简单行人人体检测效果 一、简单介绍 二、简单行人人体检测效果实现原理 三、简单行人人体检测效果案例实现简单步骤 四、注意事项 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计...
opencv_5_图像像素的算术操作
方法1：调用库函数 void ColorInvert::mat_operator(Mat& image) { Mat dst; Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type()); m = Scalar(2, 2, 2); multiply(image, m, dst); m1 = Scalar(50,50, 50); ...
图像处理ASIC设计方法 笔记19 连通域标记ASIC系统设计
目录 核心的模块有： 标记ASIC的工作流程如下： 该芯片的系统结构具有如下特点： P131 第6章 连通域标记与轮廓跟踪 本章节讲述了多值分割图像连通域标记芯片的系统设计 多值分割图像连通域标记芯片（以下简称"标记芯片"，也称"标记 ASIC")，完成图像连通域标记和图像连通域特征值提取的两大功能。 核心的模块有： 顶层模块、时钟复位模块、存储器模块（控制寄存器、FIFO1、 FIFO2，FIFO...