OpenCV4入门教程041：图像通道混合
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
OpenCV4入门教程040：图像通道合并与分离
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
OpenCV4入门教程039：图像查找表（LUT）
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
OpenCV4入门教程038：简单文字切割
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
OpenCV4入门教程037：击中和击不中
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，
OpenCV4入门教程036：图像梯度
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//------------------
OpenCV4入门教程035：腐蚀膨胀开闭顶帽黑帽综合操作实例
索引地址：系列索引 动态控制腐蚀膨胀开闭顶帽黑帽函数参数，观察其效果。 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868
OpenCV4入门教程034：顶帽和黑帽
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