cv::Mat inputIMG = cv::imread("./input/src.jpg", 1);cv::Mat graySrc, grad_x, grad_y;cv::Mat abs_grad_x, abs_grad_y;cv::cvtColor(inputIMG, graySrc, cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::GaussianBlur(graySrc, graySrc, cv::Size(3, 3), 0, 0, 4);// 计算x方向的梯度Sobel(graySrc, grad_x, CV_32FC1, 1, 0, 3, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT);convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);// 计算y方向的梯度Sobel(graySrc, grad_y, CV_32FC1, 0, 1, 3, 1, 0, cv::BORDER_DEFAULT);convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);// 合并梯度cv::Mat dstGradientImage;addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dstGradientImage);cv::imwrite("dstGradientImage.jpg", dstGradientImage);cv::Mat fuzhi;cv::Mat jiaodu;cv::cartToPolar(grad_x, grad_y, fuzhi, jiaodu, true); //角度的结果在0-360之间
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信[email protected]。opencv中ArUco模块实践（1）ArUco的生成与检测ArUco与AprilTag简介ChAruco...
在x y的梯度上再求一次导数后相加便是散度。注意不要使用convertScaleAbs int main(int argc, char*argv[]) {cv::Mat IMG = cv::imread("./img.jpg", 1);cv::Mat k = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,...
算法是基于A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns论文 https://blog.csdn.net/keneyr/article/details/88944563 简单的解释算法： https://blog.csdn.net/xukaiwen_2016...
第一行是提取有效区域后的鱼眼图；第二行就是展开图（第二张和第四张根据需要裁剪了一部分）
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论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信[email protected]。单应矩阵介绍单应性在计算机视觉领域是一个非常重要的概念，它在图像校正、图像拼接、俯视图生成，相机位姿估计、...