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【20160924】GOCVHelper 图像增强部分(1)

图像增强是图像处理的第一步。这里集成了一些实际使用过程中有用的函数。 //读取灰度或彩色图片到灰度 Matimread2gray(stringpath){ Matsrc=imread(path); MatsrcClone=src.clone(); if(CV_8UC3==srcClone.type()) cvtColor(srcClone,srcClone,CV_BGR2GRAY); returnsrcClone; } 算法核心在于判断读入图片的通道数,如果是灰度图片则保持;如果是彩色图片则转换为灰度图片。通过这样一个函数,就能够直接获得灰度图片。 //带有上下限的threshold Matthreshold2(Matsrc,intminvalue,intmaxvalue){ Matthresh1; Matthresh2; Matdst; threshold(src,thresh1,minvalue,255,THRESH_BINARY); threshold(src,thresh2,maxvalue,255,THRESH_BINARY_INV); dst=thresh1&...

图像处理程序的序列化和反序列化

图像处理程序的序列化和反序列化 所谓序列化,就是讲内存数据保存为磁盘数据的过程,反序列化就是反过来理解。对于图像处理程序来说,最主要的变量是图片,然后还有相关的参数或运算结果。 opencv本身提供了FileStorage的序列化保存方法,这对于保存参数来说非常适合;但是如果用来保存图片,会将原始图片的体积多倍增大,速度也比较慢。Mfc本身也提供了序列化的操作,但是使用起来需要修改的地方比较多。 我们最终想要通过保存得到,并且能够被图像处理程序读取的,是一个单一的文件。这个文件不仅包含了图片数据,而且包括相关的参数和运算结果,同时这个文件不能太大。所以我想到采用zip压缩/解压的方式来打包原始图片和运算结果。实验证明,效果是能够符合要求的。 在打包代码的选择上,找到了比较好的实现。zip.c++/unzip.c++中提供了稳定并且便于使用的压缩解压过程(具体使用参考对应的.h文件,压缩文件可以设定密码)。实际使用中,保存的时候参数保存为.xml文件,图片保存为.jpg图片,而后统一压缩成.go文件;读取的时候反过来操作。 为了说明问题,编写例程。现在把使用说明一下,具体...

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