学习opencv平滑处理
opencv blur函数
opencv blur函数函数名：blur函数描述：blur函数是OpenCV中的一种图像平滑处理函数，用于对图像进行模糊处理。
模糊操作可以减轻图像中的噪声，并减少图像的细节。
函数原型：void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT )参数解释：- src: 输入图像矩阵，可以是8位无符号整型（CV_8U），16位有符号整型（CV_16S），32位有符号浮点型（CV_32F）或者64位浮点型（CV_64F）。
- dst: 输出图像矩阵，与源图像矩阵有相同的尺寸和类型。
- ksize: 卷积核的尺寸，通常为奇数，例如(3, 3)、(5, 5)等。
- anchor: 锚点位置，用于指定卷积核的中心点，默认值为(-1, -1)，表示锚点位于卷积核的中心。
- borderType: 边界像素插值方法，用于处理超出边界的像素，默认值为BORDER_DEFAULT。
函数功能：blur函数利用指定的卷积核对图像进行模糊处理。
卷积核的尺寸取决于ksize参数的值，边界像素的插值方法由borderType参数指定。
模糊操作会对图像中的每个像素点进行卷积运算，计算结果作为该像素点的输出值。
图像的模糊程度取决于卷积核的大小和插值方法。
示例代码：以下示例代码展示了如何使用blur函数对图像进行模糊处理：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(){Mat srcImage = imread("lena.jpg", IMREAD_COLOR);if (srcImage.empty()){cout << "Failed to read image" << endl;return -1;}Mat blurredImage;Size ksize(5, 5);blur(srcImage, blurredImage, ksize);namedWindow("Original Image", WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("Blurred Image", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Original Image", srcImage);imshow("Blurred Image", blurredImage);waitKey(0);return 0;}```上述代码中，先读取名为"lena.jpg"的图像文件，然后调用blur 函数对图像进行模糊处理，将处理结果存储在名为blurredImage的Mat对象中。
OpenCV图像处理技术介绍
OpenCV图像处理技术介绍一、概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款用于计算机视觉和机器视觉的开源跨平台库。
它被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习、人工智能等领域，是一种非常强大、开放的框架。
本文将重点介绍 OpenCV 图像处理技术，以帮助读者了解它的具体应用和实现过程。
二、图像的读取和展示要使用 OpenCV 进行图像处理，需要先加载图像。
OpenCV 支持多种图像格式，如 BMP、JPEG、PNG、GIF 等。
用OpenCV 加载图像的方法有两种：一种是cv::imread() 函数，另一种是 cv::VideoCapture 类。
cv::imread() 函数可以通过指定图像路径或网络 URL 加载本地或远程图像，读取后返回一个 cv::Mat 对象，然后可以使用cv::imshow() 函数将图像展示在屏幕上。
三、灰度化和二值化灰度化将一个彩色图像转换为黑白图像，使得图像的像素值只有一个亮度值，而没有颜色信息。
在 OpenCV 中，可以通过cv::cvtColor() 函数将一张彩色图像转换为灰度图像。
二值化是将灰度图像中的像素值转换为 0 或 255，即黑色或白色。
它主要用于将图像转换为二进制图像，方便进一步处理。
在OpenCV 中，可以使用 cv::threshold() 函数实现图像的二值化，可以设置操作的阈值、最大值和操作类型等参数。
四、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑或增强的处理方法。
在 OpenCV 中，可以使用 cv::GaussianBlur() 函数实现图像的高斯滤波，可以设置卷积核的大小和标准差等参数，以及边缘处理的方法。
此外，还可以使用 cv::medianBlur() 函数进行中值滤波，cv::bilateralFilter() 函数进行双边滤波，以及 cv::blur() 函数进行均值滤波等。
opencv基本使用方法
OpenCV基本使用方法一、介绍O p en CV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以用于图像处理、目标检测、人脸识别等各种应用。
本文档将介绍O pe nC V的基本使用方法，包括图像读取、显示、保存以及常用的图像处理操作。
二、图像读取与显示1.读取图像要读取图像，可以使用`cv2.im re ad()`函数。
该函数接受图像文件的路径作为参数，并返回一个表示图像的多维数组。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")2.显示图像要显示图像，可以使用`cv2.im sh ow()`函数。
该函数接受一个窗口名称和一个表示图像的多维数组作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im sh ow("Im age",i ma ge)c v2.wa it Ke y(0)c v2.de st ro yA ll Wind ow s()三、图像保存与格式转换1.保存图像要保存图像，可以使用`cv2.im wr it e()`函数。
该函数接受图像保存的路径和表示图像的多维数组作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im wr it e("n ew_i ma ge.j pg",im age)2.格式转换要将图像从一种格式转换为另一种格式，可以使用`c v2.c vt Co lo r()`函数。
该函数接受表示图像的多维数组和转换的标志作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")g r ay_i ma ge=c v2.cv t Co lo r(im ag e,cv2.CO LO R_BG R2GR AY)四、常用的图像处理操作1.转换为灰度图要将彩色图像转换为灰度图，可以使用`c v2.cv tC ol or()`函数，并指定转换标志为`cv2.CO LO R_BG R2GR AY`。
c++的opencv使用方法总结
C++的OpenCV使用方法总结在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库，它提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频。
作为C++程序员，了解并熟练使用OpenCV库是非常重要的。
本文将对C++中使用OpenCV的方法进行总结，并探讨一些常见的应用和技巧。
一、安装和配置OpenCV在开始使用OpenCV之前，首先需要安装和配置这个库。
在Windows评台上，可以通过下载预编译的二进制文件进行安装；在Linux评台上，可以通过包管理器进行安装。
安装完毕后，还需进行一些环境配置，确保编译器能够正确信息OpenCV库文件。
二、基本图像处理1. 读取和显示图像在C++中使用OpenCV读取和显示图像非常简单，只需几行代码即可完成。
首先需要使用imread函数读取图像文件，然后使用imshow 函数显示图像。
在进行图像显示后，需要使用waitKey函数等待用户按下某个键，以便关闭显示窗口。
2. 图像的基本操作OpenCV提供了丰富的图像处理函数，包括图像缩放、旋转、平移、通道拆分与合并等。
这些函数可以帮助我们对图像进行各种基本操作，从而满足不同的需求。
三、特征提取与描述1. Harris角点检测Harris角点检测是一种经典的特征点检测方法，它可以用来识别图像中的角点。
在OpenCV中，我们可以使用cornerHarris函数来实现Harris角点检测，然后对检测结果进行筛选和标记。
2. SIFT特征提取SIFT是一种广泛应用的特征提取算法，它具有旋转不变性和尺度不变性。
在OpenCV中，我们可以使用SIFT算法来提取图像的关键点和特征描述子，从而实现图像匹配和目标识别等功能。
四、图像分类与识别1. 使用支持向量机（SVM）进行图像分类OpenCV提供了对机器学习算法的支持，包括SVM分类器。
我们可以使用SVM对图像进行分类，从而实现图像识别和目标检测等功能。
2. 使用深度学习模型进行图像识别近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成就。
图像平滑处理
图像平滑处理图像平滑处理是一种常见的图像处理技术，旨在减少图像中的噪声和细节，使图像更加平滑和清晰。
在本文中，我将详细介绍图像平滑处理的原理、方法和应用。
一、原理图像平滑处理的原理是基于图像中像素值的平均化或滤波操作。
通过对图像中的像素进行平均化处理，可以减少噪声的影响，使图像更加平滑。
常见的图像平滑处理方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单而有效的图像平滑处理方法。
它通过计算像素周围邻域的平均值来替代该像素的值。
均值滤波器的大小决定了邻域的大小，较大的滤波器可以平滑更大范围的图像。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它将像素周围邻域的像素值进行排序，并取中间值作为该像素的值。
中值滤波器对于去除椒盐噪声等离群点非常有效，但对于平滑边缘和细节的效果不如均值滤波。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性平滑方法。
它通过对像素周围邻域进行加权平均来替代该像素的值。
高斯滤波器的权重由高斯函数确定，距离中心像素越远的像素权重越小。
高斯滤波器可以有效平滑图像并保持边缘的清晰度。
二、方法图像平滑处理可以使用各种图像处理软件和编程语言来实现。
以下是一种常见的基于Python的图像平滑处理方法的示例：```pythonimport cv2import numpy as npdef image_smoothing(image, method='gaussian', kernel_size=3):if method == 'mean':smoothed_image = cv2.blur(image, (kernel_size, kernel_size))elif method == 'median':smoothed_image = cv2.medianBlur(image, kernel_size)elif method == 'gaussian':smoothed_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0) else:raise ValueError('Invalid smoothing method.')return smoothed_image# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 图像平滑处理smoothed_image = image_smoothing(image, method='gaussian', kernel_size=5) # 显示结果cv2.imshow('Original Image', image)cv2.imshow('Smoothed Image', smoothed_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```以上代码使用OpenCV库实现了图像平滑处理。
C语言计算机视觉实践
C语言计算机视觉实践计算机视觉是一项涉及计算机科学、电子工程和人工智能的技术，旨在使计算机能够模拟和理解视觉信息。
而C语言作为一种通用的高级编程语言，被广泛应用于各个领域，包括计算机视觉。
本文将探讨如何在C语言中进行计算机视觉实践，包括图像处理、目标检测和图像识别等方面的应用。
一、图像处理图像处理是计算机视觉的基础，它包括对图像的获取、处理和分析等操作。
在C语言中，我们可以使用OpenCV库来实现各种图像处理的功能。
首先，我们需要安装OpenCV库，并配置相应的开发环境。
1. 图像读取和显示在C语言中，我们可以使用OpenCV的cvLoadImage函数来读取图像，并使用cvShowImage函数将图像显示在屏幕上。
下面是一个简单的示例代码：```c#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main() {Mat image = imread("example.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);imshow("Image", image);waitKey(0);return 0;}```2. 图像增强图像增强是一种常见的图像处理操作，旨在改善图像的质量。
在C 语言中，我们可以使用OpenCV的cvSmooth函数来实现图像的平滑处理，使用cvEqualizeHist函数来实现直方图均衡化。
下面是一个简单的示例代码：```c#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main() {Mat image = imread("example.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);Mat smoothed;blur(image, smoothed, Size(3, 3));imshow("Original Image", image);imshow("Smoothed Image", smoothed);waitKey(0);return 0;}```二、目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从图像中检测出特定目标的位置和形状。
图像平滑处理
图像平滑处理图像平滑处理是一种常见的图像处理技术，它可以减少图像中的噪声，并使图像更加清晰和易于分析。
在本文中，我将详细介绍图像平滑处理的原理、方法和应用。
一、图像平滑处理的原理图像平滑处理的目标是通过去除图像中的高频噪声来减少图像的细节和纹理，从而使图像变得更加平滑。
其原理是利用图像中像素之间的空间相关性，通过对像素周围邻域像素的加权平均来实现平滑效果。
常用的图像平滑处理方法包括线性滤波和非线性滤波。
1. 线性滤波线性滤波是一种基于滤波器的方法，它通过对图像中的每个像素应用一个滤波器来实现平滑效果。
常用的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器。
- 均值滤波器：它将每个像素的值替换为其周围邻域像素的平均值。
均值滤波器适用于去除高斯噪声等均值为零的噪声。
- 高斯滤波器：它将每个像素的值替换为其周围邻域像素的加权平均值，权重由高斯函数决定。
高斯滤波器可以有效地平滑图像并保持图像的边缘信息。
- 中值滤波器：它将每个像素的值替换为其周围邻域像素的中值。
中值滤波器适用于去除椒盐噪声等异常值噪声。
2. 非线性滤波非线性滤波是一种基于排序的方法，它通过对图像中的像素进行排序来实现平滑效果。
常用的非线性滤波器包括双边滤波器和非局部均值滤波器。
- 双边滤波器：它考虑了像素之间的空间距离和像素值之间的差异，通过对邻域像素进行加权平均来实现平滑效果。
双边滤波器可以保持图像的边缘信息，并有效地去除噪声。
- 非局部均值滤波器：它考虑了图像中的全局信息，通过对整个图像进行加权平均来实现平滑效果。
非局部均值滤波器可以有效地去除噪声并保持图像的细节。
二、图像平滑处理的方法图像平滑处理可以通过各种方法实现，下面介绍几种常用的方法。
1. 基于OpenCV的图像平滑处理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法。
通过使用OpenCV，可以方便地实现图像平滑处理。
首先，需要安装OpenCV库并导入相应的模块。
计算机视觉实习报告
一、实习背景随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各行各业中的应用越来越广泛。
为了深入了解计算机视觉领域，提升自己的专业技能，我于2021年7月至9月参加了为期两个月的计算机视觉实习。
实习期间，我参与了图像处理、目标检测、图像分割等项目的研发，对计算机视觉技术有了更深入的了解。
二、实习内容1. 图像处理在实习期间，我首先学习了图像处理的基本知识，包括图像的像素、分辨率、颜色模型等。
通过学习OpenCV库，掌握了图像的读取、显示、变换、滤波、边缘检测等操作。
具体实习内容包括：（1）图像读取与显示：使用OpenCV读取图像文件，并显示图像。
（2）图像变换：对图像进行平移、旋转、缩放等变换。
（3）图像滤波：使用均值滤波、高斯滤波等算法对图像进行平滑处理。
（4）边缘检测：使用Canny算子、Sobel算子等算法对图像进行边缘检测。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
在实习期间，我学习了目标检测的基本原理，并使用OpenCV和TensorFlow等工具进行目标检测实验。
具体实习内容包括：（1）目标检测算法：学习SSD、YOLO、Faster R-CNN等目标检测算法。
（2）数据集准备：对目标检测数据集进行预处理，包括图像缩放、旋转、裁剪等。
（3）模型训练与优化：使用TensorFlow框架训练目标检测模型，并对模型进行优化。
3. 图像分割图像分割是将图像分割成若干个互不重叠的区域，每个区域对应图像中的某个对象。
在实习期间，我学习了图像分割的基本原理，并使用OpenCV和深度学习技术进行图像分割实验。
具体实习内容包括：（1）图像分割算法：学习基于区域生长、基于边缘、基于深度学习的图像分割算法。
（2）数据集准备：对图像分割数据集进行预处理，包括图像缩放、旋转、裁剪等。
（3）模型训练与优化：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）训练图像分割模型，并对模型进行优化。
三、实习成果1. 完成了图像处理、目标检测、图像分割等项目的研发，积累了丰富的实践经验。
c语言平滑算法
c语言平滑算法随着技术的快速发展，越来越多的软件工程师开始探索新的算法来改善程序的效率和性能。
平滑算法是其中一个重要的算法之一，尤其在图像处理和信号处理领域中有着广泛的应用。
在本文中，我们将探讨C语言中的平滑算法，并介绍如何实现和优化这些算法。
1. 理解平滑算法的概念平滑算法是一种用于减少信号中噪声或波动的算法。
在图像处理中，平滑算法可以帮助我们去除图像中的噪点，使图像更清晰和平滑。
在信号处理领域，平滑算法可以平滑信号的曲线，使其更容易处理和分析。
2. 常见的平滑算法在C语言中，有许多常见的平滑算法可以使用。
其中最简单和最常用的算法是移动平均算法。
移动平均算法通过计算数据点的平均值来平滑信号或图像。
该算法使用滑动窗口，窗口大小可以调整以适应不同的需求。
较大的窗口可以对信号进行更平滑的处理，但也会导致一定的信号延迟。
另一个常见的平滑算法是高斯平滑算法。
高斯平滑算法通过将每个数据点与其相邻的数据点进行加权平均来平滑信号或图像。
加权系数由高斯分布函数计算得出，使得周围数据点的影响权重较高，而离散的噪声点的影响权重较低。
这种算法可以产生更平滑和自然的结果。
除了移动平均算法和高斯平滑算法，还有一些其他的平滑算法可以用于不同的应用场景。
例如中值滤波算法可以有效地去除图像中的盐和胡椒噪声，小波变换平滑算法可以提供更好的频域处理能力等等。
3. 实现和优化平滑算法在C语言中，实现平滑算法相对简单。
以移动平均算法为例，我们可以使用一个循环遍历数据点，并计算滑动窗口内数据点的平均值。
代码示例如下：```cvoid smoothSignal(int *data, int size, int windowSize) {int i, j, sum;int halfWindow = windowSize / 2;for (i = halfWindow; i < size - halfWindow; i++) {sum = 0;for (j = -halfWindow; j <= halfWindow; j++) {sum += data[i + j];}data[i] = sum / windowSize;}}```对于大规模的数据集，平滑算法的效率可能成为一个问题。
c++ opencv实现傅里叶低频滤波
c++opencv实现傅里叶低频滤波标题：OpenCV实现傅里叶低频滤波：图像平滑的一种有效方法在图像处理中，滤波是一种常见的操作，用于减少图像中的噪声，增强图像的细节，或者改变图像的外观。
其中，傅里叶滤波是一种广泛使用的技术，它通过将图像转换到频率域，然后应用低频滤波器来达到平滑效果。
这种方法对于处理各种不同类型的噪声非常有效。
本文将介绍如何使用OpenCV库来实现傅里叶低频滤波。
一、傅里叶变换与低频滤波傅里叶变换是一种将信号或数据集从时域转换到频域的方法。
在频域中，我们可以看到各种频率的成分，包括直流（DC）、低频、中频和高频。
低频成分通常表示图像的主要结构，而高频成分通常表示噪声和其他细节。
在傅里叶滤波中，我们通常应用一个低通滤波器，它只允许低频和高频成分通过。
通过这种方式，我们可以平滑图像中的高频噪声，同时保留主要的图像结构。
二、OpenCV中的傅里叶滤波实现1.导入必要的库：在使用OpenCV进行傅里叶变换之前，需要先导入必要的库。
你可以使用以下代码导入所需的库：```pythonimportcv2importnumpyasnp```2.加载图像：首先，你需要加载你想要平滑的图像。
你可以使用OpenCV的imread函数来完成这个任务。
```pythonimg=cv2.imread('input_image.jpg')```3.执行傅里叶变换：使用cv2.dft函数对图像进行傅里叶变换。
这将返回一个包含频域数据的数组。
```python(dft_img,_)=cv2.dft(np.float32(img),flags=cv2.DFT_COMPLEX _OUTPUT)```4.应用低通滤波器：接下来，你需要创建一个低通滤波器，并使用filter2D函数将其应用于傅里叶变换后的图像。
低通滤波器将通过允许某些频率成分通过来影响图像的频率成分。
这里是一个简单的低通滤波器的示例：```pythonlowpass_filter=np.array([1,-1,1,-1],dtype=np.float32)#一个简单的低通滤波器filtered_img=np.fft.fftshift(dft_img*lowpass_filter)#应用滤波器并重新调整位置```5.执行逆傅里叶变换：最后，使用cv2.idft函数执行逆傅里叶变换，以获取平滑后的图像。
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平滑处理平滑处理”也称“模糊处理”(blurring)，是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。
平滑处理的用途有很多，但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。
降低图像分辨率时，平滑处理是很重要的(在本章的“图像金字塔”部分会详细介绍这一点)。
目前OpenCV可以提供五种不同的平滑操作方法，所有操作都由cvSmooth函数实尺寸调整我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像，如放大或者缩小图像。
我们可以用cvResize()函数来放大或缩小图像。
该函数可以将源图像精确转换为目标图像的尺寸。
如果源图像中设置了ROI，那么cvResize()将会对ROI区域调整尺寸，以匹配目标图像，同样，如果目标图像中已设置ROI的值，那么cvResize()将会将源图像进行尺寸调整并填充到目标图像的ROI中。
一般情况下，我们期望源图像和重采样后的目标图像之间的映射尽可能地平滑。
参数interpolation控制如何进行映射。
当缩小图像时，目标图像的像素会映射为源图像中的多个像素，这时需要进行插值。
当放大图像时，目标图像上的像素可能无法在源图像中找到精确对应的像素，也需要进行插值。
在任何一种情况下，都有很多z种计算像素值的方法。
其中最简单的办法是将目标图像各点的像素值设为源图像中与其距离最近的点的像素值，这就是当interpolation设为CV_工NTER一N时用的算法。
或者采用线性插值算法(CV_工NTER L工NEAR，将根据源图像附近的4 个((2x2范围)邻近像素的线性加权计算得出，权重由这4个像素到精确目标点的距离决定。
我们也可以用新的像素点覆盖原来的像素点，然后求取覆盖区域的平均值，这种插值算法称为区域插值。
最后一种选择是三次样条插值(Cv一工NTER CUBIC。
首先对源图像附近的4x4个邻近像素进行三次样条拟合，然后将目标像素对应的三次样条值作为目标图像对应像素点的值。
图像金字塔图像金字塔[Adelson84]被广泛用于各种视觉应用中。
图像金字塔是一个图像集合，集合中所有的图像都源于同一个原始图像，而且是通过对原始图像连续降采样获得，直到达到某个中止条件才停止降采样。
(当然，降为一个像素肯定是中止条件。
)[i307有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中:高斯金字塔【Rosenfeld80〕和拉普拉斯[Burt83]金字塔[Adelson84]。
高斯金字塔用来向下降采样图像，而拉普拉斯金字塔(后面会简单讨论)则用来从金字塔低层图像中向上采样重建一个图像。
要从金字塔第i层生成第i+ 1层(我们表示第i+ 1层为Gi+、)，我们先要用高斯核对G…进行卷积，然后删除所有偶数行和偶数列。
当然，新得到的图像面积会变为源图像的四分之一。
按上述过程对输入图像Go循环执行操作就可产生整个金字塔。
OpenCV为我们提供了从金字塔中上一级图像生成下一级图像的方法:在这种情况下，图像首先在每个维度上扩大为原来的两倍，新增的行(偶数行)以0填充。
然后给指定的滤波器进行卷积(实际上是一个在每一维上都扩大为两倍的过滤器)①去估计“丢失”像素的近似值。
我们之前注意到函数PyrUp()并不是函数PyrDOwn()的逆操作。
之所以这样是因为PyrDOwn()是一个会丢失信息的函数。
为了恢复原来(更高的分辨率)的图像，我们需要获得由降采样操作丢失的信息。
这些数据形成了拉普拉斯金字塔。
下面是拉普拉斯金字塔的第i层的数学定义:L; = G，一UP(G}+i)⑧只x5这里的UP()操作将原始图像中位置为((x ,力的像素映射到目标图像的(2x+1, 2y+1)位置;符号⑧代表卷积操作，只.s是5x5高斯核。
OpenCV提供的函数PyrUp()实现的功能就如Gr -UP(Gr,i )0O -}}sxs所定义。
因此，我们可以使用OpenCV直接进行拉普拉斯运算:opencv检测运动物体的基础_特征提取2011-01-07 12:45特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。
它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。
特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义。
特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。
特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。
因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。
因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。
特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。
它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。
假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。
作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。
此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。
有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。
由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。
边缘边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。
一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。
在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。
一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。
这些算法也可能对边缘提出一些限制。
局部地看边缘是一维结构。
角角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。
早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。
后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。
后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。
区域与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也可能仅由一个像素组成，因此许多区域检测也可以用来监测角。
一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。
区域检测可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。
脊长条形的物体被称为脊。
在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。
从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。
在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。
特征抽取特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。
这个过程可能需要许多图像处理的计算机。
其结果被称为特征描述或者特征向量。
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。
一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。
由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。
另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。
颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。
（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。
其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。
最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。
颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。
（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。
颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。
然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。
在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。
此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。
（4）颜色聚合向量其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。
（5）颜色相关图二纹理特征（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。
但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。
与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。
在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。
作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。
但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。
另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理。
例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。
由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。
在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。
但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
（二）常用的特征提取与匹配方法纹理特征描述方法分类（1）统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性。
统计方法中另一种典型方法，则是从图像的自相关函数（即图像的能量谱函数）提取纹理特征，即通过对图像的能量谱函数的计算，提取纹理的粗细度及方向性等特征参数（2）几何法所谓几何法，是建立在纹理基元（基本的纹理元素）理论基础上的一种纹理特征分析方法。