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OpenCV 以及 Aries 平台

目录

  1. 图像入门
  2. Aries平台
  3. 图像处理
  4. 图像变换
  5. 轮廓
  6. 图像局部与分割
  7. 跟踪与运动
  8. 摄像机标定
  9. 机器学习

图像入门

成像原理

图像的颜色

  • 色度学理论认为,任何颜色可由红、绿、蓝三种基本颜色混合得到。 图像可用红、绿、蓝三原色来表示。
  • 计算机屏幕上显示出来的画面通常有两种描述方法:一种为图形,另一种为图像 图形: 由指令集合组成; 指令由位置、形状、颜色等描述。 记录的是坐标值; 颜色隐含,统一描述。 显示时执行命令,转变为屏幕上所显示的形状和颜色

图像:

光度值(亮度或彩色); 位置按规则方式排列; 坐标值隐含。 二维图像由一个数组或矩阵表示。
2

彩色图像

8位伪彩色索引图像
  1. 颜色表红、绿、蓝分量值不全相等。
  2. 像素值是图像颜色表的索引地址。
真彩色图像
  1. 每一像素由RGB三个分量组成。
  2. 2.每个分量各占8位,取值范围为0~255,每个像素24位

图像空间分辨率

1 指图像数字化的空间精细程度。

灰度级分辨率:

2 即颜色深度,表示每一像素的颜色值所占的二进制位数。颜色深度越大则能表示的颜色数目越多。

图像处理的目的

  1. 提高图像的视感质量,达到赏心悦目的目的。 图像去除噪声,改变图像的亮度、颜色,增强图像中的某些成份、抑制某些成份,对图像进行几何变换等,从而改善图像的质量。
  2. 提取图像中某些特征, 以便于分析。 常用作模式识别、计算机视觉的预处理等。这些特征包括很多方面,如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状特性等。
  3. 图像识别 在分析的基础上,进行内容识别,例如:汽车牌照识别,人脸识别、虹膜识别、指纹识别等。
  4. 对图像数据压缩,便于存储和传输。 提高存储量,提高网络的速度。

Aries平台

图像处理

  • 图像感兴趣区域
  • 拆分和合并通道
  • 为图像设置边框
  • 算数运算
  • 形态学
    • 腐蚀
    • 膨胀
    • 礼帽
    • 黑帽
  • 改变颜色空间
  • 几何变换
  • 阈值
  • 平滑

图像变换

  • 卷积
  • Canny
  • 霍夫变换
    • 霍夫线变换
    • 霍夫圆变换
  • 拉伸,收缩,扭曲,旋转
  • 积分
  • 距离变换

轮廓

分割