/xiaolong1126626497/article/details/105278882 二、建立QT工程加入OpenCV依赖库 下面编写例子很简单，使用OpenCV自带的分类器，检测一张图中的人脸，...+= core gui greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets CONFIG += c++11 # The following...#DEFINES += QT_DISABLE_DEPRECATED_BEFORE=0x060000 # disables all the APIs deprecated before Qt 6.0.0...isEmpty(target.path): INSTALLS += target #linu平台的路径设置 linux { #添加opencv头文件的路径，需要根据自己的头文件路径进行修改 INCLUDEPATH...haarcascades_cuda/haarcascade_frontalface_alt2.xml" //将要检测的图片路径 #define source_pix_addr "/mnt/hgfs/linux-share-dir
本文主要是分享一下7月初开始秋招前用QT做的个小工具，因为我方向是机器视觉算法和软件开发嘛，所以做这个练个手。 代码在公众号后台直接回复【QT】就可以了。...大体包括的内容就是菜单栏，右键快捷菜单，栈窗口等等界面控件的使用，opencv与QT图像类型之间的转换，还有多线程的使用。
文件处理 QFile类用于文件操作，它提供了读写文件的接口，可以读写文件、二进制文件和Qt资源文件。 处理文本文件和二进制文件，可以使用QTextStream类和QDataStream类。...处理临时文件可以使用QTemporaryFile,获取信息可以使用QFileInfo,处理目录可以使用QDir,监视文件和目录变化可以使用QFileSystemWatcher。
事件处理 QT中，事件作为一个对象，继承自QEvent类，常见的有键盘事件QKeyEvent、鼠标事件QMouseEvent和定时器事件QTimerEvent等。...QT中，任何QObject子类示例都可以接收和处理事件。实际编程中通常实现部件的paintEvent()、mousePressEvent()等事件处理函数来处理特定部件的特定事件。...m_startY:m_startY+m_step; } } drawPix();//根据调整后的图标位置重新在m_pix上绘制图像 update();//触发窗口重绘 }...//放大图片 matrix.scale(2.0,2.0); //对象 if(watched == m_label1) { //鼠标按下事件的处理...鼠标释放图片3")); m_label3->setPixmap(QPixmap::fromImage(m_image3)); } } //事件交给上层对话框进行处理
基于qt开发可以方便进行嵌入式移植，而实时图像处理在工业和工程上具有较高的效率。 对代码陌生的朋友，可以看看本文。如果熟悉了，可以直接文末到github仓库下载使用。...bug 本想借鉴如下toStdString()方式，发现运行不成功，toStdString(时间带冒号格式)方式的字符串，cv::imwrite调用后，写入图像无结果。...通常使用INTER_AREA插值效果最佳，而要放大图像，通常使用c :: INTER_CUBIC（速度慢）或INTER_LINEAR（速度更快，但看起来仍然可以）最好。...886 参考链接： 1: [Qt-5-and-OpenCV-4-Computer-Vision-Projects.]...(https://github.com/PacktPublishing/Qt-5-and-OpenCV-4-Computer-Vision-Projects) 2: [FastCvLearn代码仓库，欢迎
❝XPM是一种基于ASCII编码的图像格式，一般用于创建图标。由于它是ASCII编码，很方便地在代码中使用。...❞ Qt的QPixmap类支持XPM格式，原型如下： QPixmap::QPixmap(const char *const [] xpm) 摘取Qt源码中的"严重警告"XPM图标： static...", ".............aaaaaaa............"}; 可以看出如果XMP图像有一定的可读性。 简单使用例子 运行效果： ?
Project created by QtCreator 2014-05-18T12:56:52 # #------------------------------------------------- QT...+= core gui greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets TARGET = myQTDemo TEMPLATE = app
图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。...相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。...图像增强的方法分类： |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||（伪）彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理（ROI ROI，Region of Interest
一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，抑制背景杂波等；然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取，不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同...2、对于同一目标的多源图像信号的采集。通过传感器进行目标信号采集，采集过程虽然简单，却可也不能轻视，好的采集方法可以获得更优质的信号信息，为后续的信号处理过程打下基础。 3、对于采集信号的预处理。...收集到的信号不一定直接就能用，在进行图像融合之前，对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理，可以大大提高图像的对比度以及分辨率，有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。...图像融合处理过程的流程框图如下： 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的，需要具体问题具体分析，通常我们将图像数据分为三层，融合过程流程图如下： 图像融合层简介： 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术...这一层主要是直接处理图像的单像素，因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理，包括图像配准、滤波和增强。
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...椒盐噪声 定义：椒盐噪声又称为双极脉冲噪声，这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路，通过开关机制抑制噪声，上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。
和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ 高斯分布：h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素相似度的的一种折中处理...中心像素的距离和灰度差值的增大，邻域像素的权系数逐渐减小 优点：保持边缘性能良好，对低频信息滤波良好 缺点：不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下： W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac...其中： f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为： （1） 边界项：遍历处理边界元素时，需要提前在图像边界周围补充元素 参数：`X`--表示具体的数字，默认用...`0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 （2） 尺寸项：处理图像前扩充了边界，比原图大一圈，此项输出图像大小...，首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，频域处理，反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char
图像处理 图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。...图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。 图像采集 数字图像数据提取的方式 图像增强 为了使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善。...例如静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，处理为适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。...采集图像受到各种条件影响，模糊，噪声干扰，图像分割会遇到困难。 图像识别 图像识别是将处理得到的图像进行特征提取和分类。...特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的问题，以及信息模糊或不精确等不确定性问题。 应用过程中存在收敛速度慢、训练量大、训练时间长，局部最优，识别分类精度不够，难以适用于经常出现新模式的场合。
qt事件处理 qt事件处理比较恶心，各个事件都是独立的。如果同一时间出现多个事件，某些事件在qt中接收不到。...可以参考qtbase源码事件处理部分，所有的事件都在switch…case中处理，所以一次循环只会处理一个事件。...参考代码，QEvent::MouseMove和QEvent::MouseButtonPress，同一个循环不可能同时处理两个事件。鸡肋！！！...---- 代码上，通过单一的事件避免同时处理两个事件的操作。
对图像文件增加椒盐噪声，然后进行中值滤波 Y=imread(‘D:\321.jpg’);%读入图像 I=rgb2gray(Y);%转换成灰度图 J =imnoise(I,‘salt & pepper’,...0.02);%给图像添加椒盐噪声 K =medfilt2(J);%对增加噪声后的图像进行中值滤波 subplot(2,2,1); imshow(I); title(‘原图’);%显示图像，并命名‘原图’...subplot(2,2,2); imshow(J); title(‘加噪声后’);%显示图像，并命名‘加噪声后’ subplot(2,2,3); imshow(K); title(‘加噪中值滤波后’)...;%显示图像，并命名‘加噪中值滤波后’ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126043.html原文链接：https://javaforall.cn
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本次和大家分享一个对大的图片拆包、组包、处理粘包的例子。 程序平台：ubuntu 、 Qt 5.5.1 为了对接收到的图像字节进行组包，我们需要对每包数据规定协议，协议如下图： ?...也使用过linux的socket以及线程接收图片，感觉性能要比Qt封装过的要好，大家有需要的话可以在公众号后台留言。 接下来跟着程序走： 1....; ui->textEdit->append(str); } } 读取图片字节主要用到了Qt的QPixmap 类，这个不细说，大家具体可参考Qt文档。...主要涉及到Qt一些数据类型的转换，如将整型字节存入QByteArray 中使用QDataStream 。之后将数据包大小重新设置为40960，方便服务器处理粘包。...识别对应命令ID,对对应的数据包处理。大家可以留意下QByteArray字节转换为整数的部分。这里面我没有对图像总的接收到的数据判断，大家具体情况具体处理。
图像处理-图像去雾 雾图模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的图像 J(x)——无雾图像 A——全球大气光成分 t——折射率（大气传递系数） 暗通道先验 在无雾图像中...总之，自然景物中到处都是阴影或者彩色，这些景物的图像的暗原色总是很灰暗的。...首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验理论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI...(y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道图像暗通道最亮的0.1%的像素（一般来说，这些像素表示雾浓度最大的地方） 2.取输入图像里面这些像素对应的像素里面最亮的作为大气光 （暗图像最亮的0.1%的像素对应的原图最亮的为大气光...去雾 J(x)=I(x)-A/max(t(x),t0) +A t0=0.1 流程： 1.求图像暗通道 2.利用暗通道计算出折射率 3.利用暗通道估计大气光 4.代回雾图公式去雾 我的代码-图像去雾算法Matlab
图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成...而L(x, y)表示入射光图像，决定了图像像素能达到的动态范围，我们应该尽量去除。...我们把照射图像假设估计为空间平滑图像，原始图像为S(x, y)，反射图像为R(x, y)，亮度图像为L(x, y)，使用公式 r(x,y)=logR(x,y)=log\frac{S(x,y)}{L(x,...、全局动态范围压缩，也可以用于X光图像增强。...处理后的图像局部对比度提高，亮度与真实场景相似，在人们视觉感知下，图像显得更加逼真。 参考文章
这种放大图像的方法叫做最临近插值算法，这是一种最基本、最简单的图像缩放算法，效果也是最不好的，放大后的图像有很严重的马赛克，缩小后的图像有很严重的失真；效果不好的根源就是其简单的最临近插值方法引入了严重的图像失真...2，双线性二次插值 3、三次内插法 内插值，外插值 两张图像混合时通过内插与外插值方法可以实现图像亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的图像处理操作。...外插值方法：可以用来生成跟内插值效果相反的图像。 比如内插值模糊图像，通过外插值可以去模糊，外插值可以调节饱和度，可以实现图像一些列的处理比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。...自适应的方法可以根据插值的内容来改变（尖锐的边缘或者是平滑的纹理），非自适应的方法对所有的像素点都进行同样的处理。...双三次产生的图像比前两次的尖锐，有理想的处理时间和输出质量。因此，在很多图像编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。
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