Opencv颜色识别,开闭
#include
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
static void on_im
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邻域算子和线性滤波函数
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Opencv
思路：
因为图像近于水平，所以采用sobel或者canny效果好一些；
车辙--sobel--滤波（不高斯）--
载入灰度图，先滤波，然后x，y方向梯度计算，分别水平/垂直阈值分割二值化，然后加权和
附上代码：
#include
#include
#include
#includ
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邻域算子和线性滤波函数
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Opencv
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int main()
{
cv::Mat srcImage = cv::imread("C:\\Users\\LP\\Desktop\\C++\\C
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OpenCV边缘检测：Canny算子
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Opencv
边缘检测的一般步骤1.滤波2.增强3.检测现在我只能理解到概念性的···细化到代码和数学公式，真的吃不进去，待补充
Canny 算子大致步骤如同老师讲时记得笔记：
二维高斯函数平滑图像
计算结果梯度
使用梯度幅度来估计每一点边缘强度
非极大值抑制和细化边缘
阈值处理，去掉伪边缘一、最简单的canny
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Opencv边缘检测：Laplacian函数和scharr滤波器
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Opencv
(基本)参考的博文：
https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901
Laplacian函数
C++: void Laplacian(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, in
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OpenCV边缘检测：Sobel算子
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Opencv
OpenCV边缘检测：Sobel算子基础概念：图像梯度:
G(x,y) = dx i + dy j;
dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j);
dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j);
其中，I是图像像素的值(如：RGB值)，(i,j)为像素的坐标
理解
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OpenCV边缘检测：filter2D和prewwit算子
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实战
Filter2D函数：
CV_EXPORTS_W void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
InputArray kernel, Point anchor=Point
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OpenCV常用语法笔记
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Opencv
imread()第二个参数
0:返回3通道=0:返回灰度图<0:返回原图
Mat 的API：
( Mat image; )Mat new_image;new_image = image.clone()
向下采样：
Mat dstImage;pyrDown(srcImage, d
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