毕业课题之------------图像路面边缘的约束条件

 HOG 即梯度方向直方图(Histograms of Oriented Gradient),最早是由 Navneet Dalal  和Bill Triggs在 2005 年提出来,最初用于行人检测.他们提取 HOG 特征,采用线性 SVM分类器进行行人检测,取得了很好的效果.HOG 特征的提出建立在这样一个假设之上,即物体局部范围像素的边缘信息和梯度值分布能够充分描述该物体局部的形状与外观特征.HOG 特征是在 SIFT 图像处理方法.边缘方向直方图等方法的基础上发展而来的,但是和这些方法

图像处理程序中经常要用到直线检测,常用的直线检测方法是Hough变换.Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一.Hough变换的基本原理在于 利用点与线的对偶性,将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点.这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问 题.也即把检测整体特性转化为检测局部特性.比如直线.椭圆.圆.弧线等. 简而言之,Hough变换思想为:在原始图像坐标系下的一个点对应了参数坐标系中的一条直线,同样参数坐标系的一条直线对应

膨胀和腐蚀这两种操作是形态学处理的基础,许多形态学算法都是以这两种运算为基础的. 针对二值化图像 ① 膨胀 是以得到B的相对与它自身原点的映像并且由z对映像进行移位为基础的.A被B膨胀是所有位移z的集合,这样, 和A至少有一个元素是重叠的.我们可以把上式改写为: 结构元素B可以看作一个卷积模板,区别在于膨胀是以集合运算为基础的,卷积是以算术运算为基础的,但两者的处理过程是相似的. ⑴ 用结构元素B,扫描图像A的每一个像素 ⑵ 用结构元素与其覆盖的二值图像做"与"操作 ⑶ 如果都为0,结

依据对称性特征对障碍物进行检测,依照一般定性的分析方法,我们只能知道障碍物是否是对称的,但是在这里仅仅利用对称性的定性分析是不够的,必须能够用数学的形式对其进行定量的描述,下面将对称性的定量分析进行了介绍.本文利用连续对称的概念,建立了定量的方法来度量对称性.图像中的一行灰度数据可视为水平像素坐标的一维函数g(x),(我们不需要知道函数是什么,因为我们最终计算只是用这个函数值,这个类似于核函数的感觉)任何函数都可以写成一个偶函数

opencv对图像进行边缘及角点检测 先看结果: 代码: // ConsoleApplication1_812.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" class Imagedetector{ public: Imagedetector():threshold(-1) ,cross(5

今天突然冒出来这个问题,为什么图像边缘是图像高频部分呢? 高频不应该是频率高的部分么?图像边缘应该是频率低的啊? 查了不少人的问答简单而言,是对频率的理解问题: 高频是指高的f,而f则可以理解特定的正弦波,频率越大,正弦波是不是变化得越快? 另附上高人解答: 冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜.棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长(或频率)来决定. 傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜,将函数基于频率分解为不同的成分.当我

用这篇日志记录在做毕业课题的一些思考,按时间分割. 2014/02至2014/04:      抽了一些时间,看林轩田老师的<机器学习基石>,大致对机器学习.数据挖掘有了一个认识,数据挖掘更侧重于挖掘大量或潜在的数据,从而对一些问题进行分析,机器学习则是通过大量已知数据的训练,形成机器的思维,从而"学会"对接下来的数据产生比较接近人类思维的反应.      <基石>的视频只看了三分之一,主要就是对PLA算法构造分类器有了个整体印象,大意应该是,用线上学习的方式,