索引地址：系列索引 对数变换将图像的低灰度值部分扩展，将其高灰度值部分压缩，以达到强调图像低灰度部分的目的；同时可以很好的压缩像素值变化较大的图像的动态范围，目的是突出我们需要的细节。反对数变换则与对数函数不同的是，强调的是图像的高灰度部分，对数变换公式如下 s=c log(1+r)s=c\ log(1+r) s=c log(1+r) 实现方法有三种方式，详细的看程序，logTransform1

索引地址：系列索引 在医学图像处理，尤其是在处理血管断层扫描类（如OCT、IVUS等）图像的过程中，不可避免的会使用到极坐标变换，也即是我们通常所说的“方转圆”。同样，我们可以使用极坐标变换的反变换实现“圆转方” 极坐标变换及其反变换的关键在于，根据极坐标变换前的图像（我们称为“方图”）确定极坐标变换后的图像（我们称为“圆图”）上每个像素点的像素值。也即是找到“圆图”和“方图”间几何坐标的对应关系

索引地址：系列索引 上一篇：OpenCV4入门教程044：DFT（离散傅利叶变换） DFT具体介绍：DFT 水印 普通的水印就是在原始图片上添加文字、图像来表示所有权。 但是这类水印可以通过打马赛克、图片截取的方式规避。 那么实现就简单一点，使用Qt读取图片，然后在图片上绘制文字即可。 123456789101112131415161718192021222324252627282930//水印

索引地址：系列索引 gamma变换说明 Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系： Vout=AVinγV_{out}=AV_{in}^{\gamma} Vout​=AVinγ​ 这个指数即为Gamma。 注意这个 VinV_{in}Vin​ 的取值范围为0～1，因此需要先进行归一化，然后取指数。 Gamma变换就是用来图像增强，其提升了暗部

索引地址：系列索引 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法，傅里叶变换是傅里叶分析的核心，通过它把信号从时间域变换到频率域，进而研究信号的频谱结构和变化规律。 具体介绍：DFT OpenCV提供的dft函数为: 1void dft(InputArray src, OutputArray dst, int flags=0,

索引地址：系列索引 线性变换 线性映射（ linear mapping）是从一个向量空间V到另一个向量空间W的映射且保持加法运算和数量乘法运算，而线性变换（linear transformation）是线性空间V到其自身的线性映射。 也就是说会改变原图片每个像素的值，像素值最直观的感受就是图像色彩方面的。也就是调整图像亮度和对比度。 g(i,j)=αf(i,j)+βg(i,j)= \alpha

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 在图像处理中，目标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest)，这是后期图像处理的基础，在获取ROI后，进行一些列的处理。ROI区域在Opencv中就是Rect，先构建Rect，然后给予ROI一些特点，形成了图像掩膜。 12345Mat imageROI;//定义一个Mat类型并给其设定ROI区域//方法一imageROI=image(Rect(500,2

索引地址：系列索引 在OpenCV4入门教程010：颜色空间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