谈谈OpenCV中的四边形
首先抛出一个问题，给定一系列二维平面上的的点，这些点是可以组成一个封闭的二维图形。因为这些点是矩形区域拍摄图像后识别得到的图形的边界点，所以我们要抽象出来这个矩形，也就是我们要反映出这个矩形。问题是在拍照的时候摄像头可能不是正对着图形的，那么矩形就必然在图像上反映为一个四边形, 如……
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PyQt5+OpenCV多线程显示摄像头数据
pyqt5是一套Python绑定Digia QT5应用的框架。它可用于Python 2和3。Qt库是最强大的GUI库之一。pyqt5很大的优势就是跨平台，而且使用起来非常的方便，编写的代码比较精简，又能实现比较复杂的界面。在很多视觉程序中都需要GUI, 搭配OpenCV, pyqt5可方……
DICOM影像中的窗宽窗位
1.为什么有窗宽窗位? 医学图像领域的关键技术窗技术，是CT检查中用以观察不同密度的正常组织或病变的一种显示技术，包括窗宽(window width)和窗位(window level)。由于各种组织结构或病变具有不同的CT值，因此想要显示某一组织结构细节时，应该选择适合观察该组织或病变……
OpenCV最大熵分割
1. 最大熵是什么？ 这里所说的熵是指信息熵，信息熵是来自于信息论的一个词，它是对系统所含信息的一种度量。通俗的讲，系统的不确定性越大，那么系统的信息熵就越大。反之，一个系统如果确定性高（系统越有序），那么整个系统的信息熵就越小。其数学定义表述如下： $$ H = -\int_{\-\infty}^{+\infty}p(x)log[p(x)]dx $$ 上式中，$p(x)$ 表示灰……
OpenCV最大间方差分割
OpenCV中其实有对OTUS算法的实现，threhold()函数最后一个参数可以指定使用OTUS算法。 1、最大间方差(OTUS)算法的描述 和均值迭代算法相似，OTUS算法也是利用图像的直方图进行的。OTUS算法的思想是选取一个阈值$T， T \in [0,m-1]$,$m$为图像的灰度级……
OpenCV均值迭代分割
【题外话】:之前在博客中写过一篇“区域生长”的博客，区域生长在平时经常用到，也比较容易理解和代码实现，所以在很多情况下大家会选择这种方法。但是区域生长有一个最致命的点就是需要选取一个生长的种子点。 为了交流学习，同时也为了后面查阅方便，准备陆续将基于直方图的几种分割算法加以总结。 1……
OpenCV区域生长算法
1.理论基础 区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几……
图像插值运算总结
图像插值就是利用已知邻近像素点的灰度值（或RGB图像中的三色值）来产生未知像素点的灰度值，以便由原始图像再生出具有更高分辨率的图像。图像插值常常用在图像的放缩，旋转等变换中。常用的插值运算有三种：最邻近插值、双线性插值和立方卷积插值（cubic运算）。假设变换（放缩，旋转等等）前……
BMP图像编码格式
BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成。 1、文件头 BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型、文件大小和位图起始位置等信息，一共包含14个字节。 例如：下图是个一个位图文件的二进制编码： 1-2字节：文件类型，必须是BM，十六进制中则是0x4d42； 3-6字节：位……
