索引地址：系列索引 几何操作 仿射变换是指在向量空间中进行一次线性变换（乘以一个矩阵）并加上一个平移（加上一个向量），变换为另一个向量空间的过程。在有限维的情况下，每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出，它可以写作A和一个附加的列b。一个仿射变换对应于一个矩阵和一个向量的乘法，而仿射变换的复合对应于普通的矩阵乘法，只要加入一个额外的行到矩阵的底下，这一行全部是0除了最右边是一个1，而列向量

索引地址：系列索引 在OpenCV入门教程02.05：常用类中简单介绍了通道的概念。有时为了更好的观察一些图像材料的特征，需要对RGB三个颜色的分量进行分别的显示和调整，通过OpenCV的split和merge方法可以很方便的达到目的。 分离通道 split()函数：用于将一个多通道数组分离成几个单通道数组，这里的array按语境翻译为数组或阵列。 函数原型： 12void split(cons

索引地址：系列索引 LUT指显示查找表(Look-Up-Table)，本质上就是一个RAM。它把数据事先写入RAM后，每当输入一个信号就等于输入一个地址进行查表，找出地址对应的内容，然后输出。 LUT的应用范围比较广泛，例如：LUT(Look-Up Table)可以应用到一张像素灰度值的映射表，它将实际采样到的像素灰度值经过一定的变换如阈值、反转、二值化、对比度调整、线性变换等，变成了另外一个与之

索引地址：系列索引 OCR测试 经过鼠标操作、形态学处理等等之后，我们来进行一个大一点的技术测试。 首先，准备一张全是文字的图片。（这是百度百科幽弥狂的介绍中的一部分） 我们只是入门了OpenCV，所以就不做骚操作，首先测试的是全文字。 OCR的基础流程是： 需要OCR的源文件（PNG图片） OpenCV读取源文件（imread()） 灰度化图片（cvtColor()） 二值化图片（使用阈值

索引地址：系列索引 Hit-miss算法步骤： 击中击不中变换是形态学中用来检测特定形状所处位置的一个基本工具。它的原理就是使用腐蚀；如果要在一幅图像A上找到B形状的目标，我们要做的是： 首先，建立一个比B大的模板W；使用此模板对图像A进行腐蚀，得到图像假设为Process1; 其次，用B减去W，从而得到V模板(W-B)；使用V模板对图像A的补集进行腐蚀，得到图像假设为Process2; 然后，

索引地址：系列索引 梯度 数学梯度：是一个向量，由一组正交的方向导数组成，表示函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化最大。 对图像梯度而言，图像上亮度变化值大的地方（也就是图像边缘部分）表示有较大梯度值的地方。 测试代码： 123456789101112131415161718192021222324252627//------------------

索引地址：系列索引 顶帽（Top Hat） 顶帽运算（Top Hat）又常常被译为”礼帽“运算。为原图像与上文刚刚介绍的“开运算“的结果图之差，数学表达式如下： dst=tophat(src,element)=src−open(src,element)dst=tophat(src,element)=src-open(src,element) dst=tophat(src,element)=sr

索引地址：系列索引 开运算是先腐蚀后膨胀的过程，可以消除图像上细小的噪声，并平滑物体边界。 闭运算时先膨胀后腐蚀的过程，可以填充物体内细小的空洞，并平滑物体边界。 需要的函数是： 123456789void cv::morphologyEx ( InputArray src, OutputArray dst, int op,

索引地址：系列索引 OpenCV图片默认背景色为黑色 腐蚀的作用是消除物体边界点,使目标缩小,可以消除小于结构元素的噪声点; 膨胀的作用是将与物体接触的所有背景点合并到物体中,使目标增大,可添补目标中的空洞。 简单来说，腐蚀会放大黑色区域使图片变黑，膨胀会缩小黑色区域使图片变白。 腐蚀 腐蚀函数： 12345678void cv::erode (InputArray src,

索引地址：系列索引 阈（yu同玉）值 阈（你要是读fa/伐我也没意见）的意思是界限，故阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。此一名词广泛用于各方面，包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等，如生态阈值。 全局二值化/全局阈值 根据自定义阀值对图像进行二值化处理，即灰度值大于阀值时设改像素灰度值为255，灰度值小于阈值时设该像素灰度值为0。这就是全局阈值，整幅图像采用