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傅里叶变换在机器视觉的运用
傅里叶变换在机器视觉的运用 傅里叶变换在机器视觉的运用 这样一幅图像 1、是如何生成的? 2、体现了什么? 3、如何处理并用来增强原始图片数据? 一、这样的图像是如何生成的? 傅里叶变换如果用来处理图片的话,很多条件不用考虑,而使用的方法也多种多样。一方面,可以作滤波器过滤掉噪音;一方面,可以直接用来分析和解析图像中的重复区域。 将处理图片后得到的傅里叶数据当做图片处理,相当于频谱分析,能够直观地得到相关的数据。那么这种频谱分析的图片在halcon中很好生成,但是在opencv中如何做到? 相关代码可以达到这个效果。没有halcon的好。正在寻找比较好的代码 最终我采用的是这样的代码,能够进行正向的和逆向的变换 但是结果需要经过相关处理.处理有相当的难度,因为最亮的一点和几条线是连在一起的。 二、这样的图像体现了什么? 这是一幅比较粗糙的纸上面的黑色墨迹,它的傅里叶变换为。首先是比较小,然后是中心区域很大,最后是边上有若干个点。一个证明是方向性,一个是纹理。 方向变换以后,可以看出主体区域,那个光柱的变换 这个倾斜的图片体现出特点,它的高亮不唯一,证明了多向性。 这让...
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如何判断轮廓是否为圆?
如何判断轮廓是否为圆? 判断一个轮廓是否为圆?这看似简单的问题,在opencv中并没有现成的函数。当我真正想运用的时候,却发现还是有许多内容在里面的。 比如这幅图片,由于瓶口是有缺陷的,造成找到的最大外轮廓不闭合。那么该如何判断这个轮廓是否是圆了。 我认为从两点来考虑。 一个是圆的定义: “平面上到定点的距离等于定长的所有点组成的图形叫做圆.定点称为圆心,定长称为半径.” 那么就来判断当前轮廓到一个定点的距离是否为定长。这里这个定点就可以采用外接圆圆心。而这里的度量是标准差。 经过试验发现,对于这些有缺陷的情况,其标准差都是比较大的(一般大于5),而对于没有缺陷的情况来说,其标准差都比较小(小于1)。 但是这并不能完全地解决问题,比如存在这样的情况,其轮廓上所有点到定点的标准差也是不大的,但是这个轮廓没有构成一个闭合曲线,所以也没有构成圆。 //根据轮廓点和圆心计算方差 floatComputeVariance(std::vector<cv::Point>theContour,Point2ftheCenter) { i...
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