Opencv数字图像处理颜色识别问题_opencv颜色分割

Opencv数字图像处理颜色识别问题_opencv颜色分割,第1张

1、数字图像

数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。

2、数字图像处理包括内容:

图像数字化;图像变换;图像增强;图像恢复;图像压缩编码;图像分割;图像分析与描述;图像的识别分类。

3、数字图像处理系统包括部分:

输入(采集);存储;输出(显示);通信;图像处理与分析。

4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有:

图像信息的获取;图像信息的存储;图像信息处理;图像信息的传输;图像信息的输出和显示。

5、数字图像1600x1200什么意思?灰度一般取值范围0~255,其含义是什么?

数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素;灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶,就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系,8bit的灰度分辨率。

首先说明一点:这个linetype参数并不是指线型是实线、虚线还是点画线,这个参数实际用途是改变线的产生算法。什么意思?以函数line()为例,官方的说明文档里lineType参数说明如下:

Line(CvArr img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 )lineType –

  Type of the line:

   8 (or omitted) - 8-connected line

   4 - 4-connected line

   CV_AA - antialiased line

lineType=8指的是8联通线型,这里涉及到线的产生算法,因为分辨率的关系,直线使用光栅的形式表示的,如图:

这其实就是就是8联通线(8-connected),即下一个点连接上一个点的边或角,对比一下4-connected算法(也叫Bresenham直线算法)会更好理解,如图:

4联通的简单叙述就是:下一个点和上一个点边相连(没有角了),这样就消除了8联通法线断裂的瑕疵,可以说是一种更好的方式。至于为什么选择8,可能是因为算法上更简单。有兴趣可以参考这个:

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和这个:

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PS:在百度知道像我这个认真答题的真的不多了,忘采纳!

么是图像拼接呢?简单来说,对于输入应该有一组图像,输出是合成图像。同时,必须保留图像之间的逻辑流。

首先让我们了解图像拼接的概念。基本上,如果你想捕捉一个大的场景,你的相机只能提供一个特定分辨率的图像(如:640×480),这当然不足以捕捉大的全景。所以,我们可以做的是捕捉整个场景的多个图像,然后把所有的碎片放在一起,形成一个大的图像。这些有序的照片被称为全景。获取多幅图像并将其转换成全景图的整个过程称为图像拼接。

首先,需要安装opencv 34216。

接下来我们将导入我们将在Python代码中使用的库:

在我们的教程中,我们将拍摄这张精美的照片,我们会将其分成两张左右两张照片,然后我们会尝试拍摄相同或非常相似的照片。

因此,我将此图像切成两个图像,它们会有某种重叠区域:

在此,我们将列出我们应采取的步骤,以取得最终的结果:

因此,从第一步开始,我们将导入这两个图像并将它们转换为灰度,如果您使用的是大图像,我建议您使用cv2resize,因为如果您使用较旧的计算机,它可能会非常慢并且需要很长时间。如果要调整图像大小,即调整50%,只需将fx = 1更改为fx = 05即可。

我们还需要找出两幅图像中匹配的特征。我们将使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一种非常强大的OpenCV算法。这些最匹配的特征作为拼接的基础。我们提取两幅图像的关键点和sift描述符如下:

kp1和kp2是关键点,des1和des2是图像的描述符。如果我们用特征来画这幅图,它会是这样的:

左边的图像显示实际图像。右侧的图像使用SIFT检测到的特征进行注释:

一旦你有了两个图像的描述符和关键点,我们就会发现它们之间的对应关系。我们为什么要这么做为了将任意两个图像连接成一个更大的图像,我们必须找到重叠的点。这些重叠的点会让我们根据第一幅图像了解第二幅图像的方向。根据这些公共点,我们就能知道第二幅图像是大是小还是旋转后重叠,或者缩小/放大后再fitted。所有此类信息的产生是通过建立对应关系来实现的。这个过程称为registration。

对于匹配图像,可以使用opencv提供的FLANN或BFMatcher方法。我会写两个例子证明我们会得到相同的结果。两个示例都匹配两张照片中更相似的特征。当我们设置参数k = 2时,这样我们就要求knnMatcher为每个描述符给出2个最佳匹配。“matches”是列表的列表,其中每个子列表由“k”个对象组成。以下是Python代码:

FLANN匹配代码:

BFMatcher匹配代码:

通常在图像中,图像的许多地方可能存在许多特征。所以我们过滤掉所有的匹配来得到最好的。因此我们使用上面得到的前2个匹配项进行比值检验。如果下面定义的比值大于指定的比值,则考虑匹配。

现在我们定义在图像上绘制线条的参数,并给出输出以查看当我们在图像上找到所有匹配时的样子:

这是输出的匹配图像:

这部分完整Python代码:

因此,一旦我们获得了图像之间的最佳匹配,我们的下一步就是计算单应矩阵。如前所述,单应矩阵将与最佳匹配点一起使用,以估计两个图像内的相对方向变换。

在OpenCV中估计单应性是一项简单的任务,只需一行代码:

在开始编码拼接算法之前,我们需要交换图像输入。所以img_现在会取右图像img会取左图像。

那么让我们进入拼接编码:

因此,首先,我们将最小匹配条件count设置为10(由MIN_MATCH_COUNT定义),并且只有在匹配良好的匹配超出所需匹配时才进行拼接。否则,只需显示一条消息,说明匹配不够。

因此,在if语句中,我们将关键点(从匹配列表)转换为findHomography()函数的参数。

只需在这段代码中讨论cv2imshow(“original_image_overlappingjpg”,img2),我们就会显示我们收到的图像重叠区域:

因此,一旦我们建立了单应性,我们需要扭曲视角,我们将以下单应矩阵应用于图像:

所以我们使用如下:

在上面两行Python代码中,我们从两个给定的图像中获取重叠区域。然后在“dst”中我们只接收到没有重叠的图像的右侧,因此在第二行代码中我们将左侧图像放置到最终图像。所以在这一点上我们完全拼接了图像:

剩下的就是去除图像的黑色,所以我们将编写以下代码来从所有图像边框中删除黑边:

这是我们调用修剪边界的最终定义函数,同时我们在屏幕上显示该图像。如果您愿意,也可以将其写入磁盘:

使用上面的Python代码,我们将首先收到原始:

这是完整的最终代码:

在本教程中,我们学习了如何使用OpenCV执行图像拼接和全景构造,并编写了最终的图像拼接代码。

我们的图像拼接算法需要四个主要步骤:检测关键点和提取局部不变描述符; 获得图像之间的匹配描述符; 应用RANSAC估计单应矩阵; 使用单应矩阵应用warping transformation。

当仅为两个图像构建全景图时,该算法在实践中工作良好。

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