在Android中使用OpenCV的第一个程序:原图、灰度图、Canny边缘检测、Hist 直方图计算、Sobel 边缘检测、SEPIA（色调变换）为每一个数组元素执行一个矩阵变换、ZOOM 放大镜、PIXELIZE 像素化、POSTERIZE 多色调分色印...
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2014-07-30 01:01:33
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建立不同目标间的分水岭（涨水法）。分水岭计算步骤：1、设待分割图象为f(x,y)，其梯度图象为g(x,y)2、用M1, M2, …, MR表示g(x, y)中各局部极小值的象素，位置，C(Mi)为与Mi对应的区域中的象素坐标集合3、用n表示当前灰度阈值，T[n]代表记为(u,v)的象素集合，g(u,...
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2014-07-28 23:48:14
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主要思想： 借助图像的有效平均梯度（EAG）的计算以及图像灰度的剪切操作来确定边缘的灰度值。 有效平均梯度（EAG）：计算非0值梯度 剪切操作：设有一个阈值L ,灰度大于L的为原值，小于L的为L。或者，小于L的为L，大于L的为原值。（个人感觉这个方法不靠谱，有待未来实践证实）来自为知笔记(Wiz)
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2014-07-28 23:36:54
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接下来分析Raw特征和Histogram特征。
Raw特征：将图像缩放到16*16的像素空间内，各个像素值灰度化后为（0,1），结合高斯核函数，然后得到16*16=256维特征向量。
实现源码如下：
/*
* Struck: Structured Output Tracking with Kernels
*
* Code to ac...
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2014-07-27 23:50:49
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USAN区域（核同值区）：和核像素的灰度相同会相信的模板像素的区域。利用这个区域的尺寸、重心、二阶矩等可以帮助检测图像的边缘和角点。利用USAN的面积作为特征可以起到增强边缘和角点的效果。该方法不用计算微分，对噪声不敏感。SUNAN算子边缘检测（最小（Smallest）核同值区）：检测模板有37个象...
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2014-07-23 22:11:07
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一、概述1、灰度 灰度使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像。每个灰度对象都具有从 0%（白色）到灰度条100%（黑色）的亮度值。 使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示。 像素值量化后用一个字节（8 bits）来表示。如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为25.....
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2014-07-23 14:49:06
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距离变换:计算区域中的每个点与最接近的区域外的点之间距离，把二值图象变换为灰度图象。对于目标中一个点，距离变换的定义为改点与目标边界最近的距离。目标点离边界约近则值越小，转换的点越暗；越远，值越大，转换的点约亮。a是原图，b是以图像边缘看做B，c是以两个白点看做B计算方法：1、串行实现：模板：将a分...
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2014-07-19 12:15:36
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二值图像常常基于图像灰度的不连续性和相似性。并行技术：主要利用局部信息，所有判断决定都可以独立的同时做出。串行技术：利用了全局信息，早起处理结果可被后期处理过程所利用。来自为知笔记(Wiz)
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2014-07-19 12:14:52
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在2-D 图像中，沿一定方向上的边缘可以用该放下剖面上的4个参数来模型化。位置：边缘（等效的）最大灰度变化处（边缘朝向就在该变化的方向上）。斜率：边缘在其朝向上的倾斜程度（由于采样等原因，实际图像中的边缘是倾斜的）。均值：分属边缘两边（近邻）像素的灰度均值（由于噪声等原因，灰度有波动）。幅度：边缘两...
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2014-07-19 12:14:17
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在边缘灰度值过度比较尖锐切图像中噪声比较小时，梯度算子工作效果好。1、数字图像中求导数是利用差分近似微分来进行的。2、梯度对应一阶导，梯度是矢量。矢量的幅度（有时候常称为梯度）方向角：注意：范数的概念，实际上就是一种求距离的方法，详见距离度量函数幅度有这里用欧式距离是2范数，城区距离是1范数，∞范数...
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2014-07-19 12:08:05
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