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TA的源代码 (8)
数字图像处理
4.0分
#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//图像读取Matimage=imread("D:/ps/meiyuan.png");//判断图像读取是否有问题if(!image.data){cout<<"imagereadiserror!"<<endl;return0;}//图像基本信息输出cout<<"imageInfo:Height:"<<image.size().height<<"Width:"<<image.size().width<<endl;//原始图像显示namedWindow("OriginalImage");imshow("OriginalImage",image);imwrite("original.jpg",image);//处理图像Matimage_tmp=image.clone();intnl=image.rows;intnc=image.cols*image.channels();//实际列if(image.isContinuous()){nc=nc*nl;nl=1;}
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数字图像处理滤波
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#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;Matimage;//输入的图像矩阵MatfImageFFT;//图像的快速傅里叶变换PointmaxLoc;//傅里叶谱的最大值的坐标intradius=50;//截断频率constintMax_RADIUS=100;intbandWid=40;//带宽constintMAX_BANDWID=50;//最大带宽MatbpFilter;//带通滤波器intbpType=0;//带通滤波器的类型constintMAX_BPTYPE=2;MatfImageFFT_bpFilter;//带通傅里叶变换MatfImageFFT_bpFilter_spectrum;//带通傅里叶变换的傅里叶谱
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基于模板匹配的手写模式识别
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基于模板匹配的书写数字0到9的识别，计算距离采用的是欧氏距离
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数字图像处理傅里叶变换
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#include #includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;//快速傅里叶变换voidfft2Image(InputArray_src,OutputArray_dst){//得到Mat类型Matsrc=_src.getMat();//获取矩阵//判断位深CV_Assert(src.type()==CV_32FC1||src.type()==CV_64FC1);CV_Assert(src.channels()==1||src.channels()==2);
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数字图像处理图片的融合
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#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){Matsrc1,src2,dst;src1=imread("D:/ps/one.jpg");if(!src1.data){cout<<"couldnotfoundtheimage"<<endl;return-1;}src2=imread("D:/ps/two.jpg");if(!src2.data){cout<<"couldnotfoundtheimage"<<endl;return-1;}doublealpha=0.39;
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数字图像颜色反转
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#include #include usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){Matimage,gray,dst; image=imread("D:/ps/fly_.jpg"); if(!image.data){ cout<<"couldnotfound"<<endl; return-1; } namedWindow("原图"); imshow("原图",image); cvtColor(image,gray,CV_BGR2GRAY); namedWindow("灰度"); imshow("灰度",gray); introws=gray.rows; intcols=gray.cols;//intchannel=image.channels();// dst.create(image.size(),image.type());
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数字图像处理增加亮点和对比度
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#include#includeusingnamespacecv;intmain(){Matsrc,dst;src=imread("D:/ps/circle.png");introws=src.rows;intcols=src.cols;floatalpht=1.8;floatbea=50;dst=Mat::zeros(src.size(),src.type());for(introw=0;row<rows;row++){for(intcol=0;col<cols;col++){intb=src.at(row,col)[0];intg=src.at(row,col)[1];intr=src.at(row,col)[2];dst.at(row,col)[0]=saturate_cast(alpht*b+bea);dst.at(row,col)[1]=saturate_cast(alpht*g+bea);dst.at(row,col)[2]=saturate_cast(alpht*r+bea);}}namedWindow("s",CV_WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("d",CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("s",src);imshow("d",dst);waitKey(0);r
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数字图像处理
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#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){Matimage,srt,dst;//原图、全局均衡化、局部均衡化image=imread("D:/ps/a.tif");//载入原图if(!image.data){std::cout<<"请确认路径下存在图片";return-1;}cvtColor(image,image,COLOR_BGR2GRAY);//原图转化成8位灰度图equalizeHist(image,srt);Ptrclahe=createCLAHE(2.0,Size(8,8));clahe->apply(image,dst);namedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("全局均衡化",CV_WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("局部均衡化",CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("原图",image);imshow("全局均衡化",srt);/*vectorBGR;split(image,BGR);Ptrclahe=createCLAHE();clahe->apply(BGR[0],BGR[0]);//彩色clahe->apply(BGR[1],BGR[1]);clahe->apply(BGR[2],BGR[2]);Matres;
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