OpenCV
4.10.0
Open Source Computer Vision
|
Modules | |
Structured forests for fast edge detection | |
EdgeBoxes | |
Filters | |
Superpixels | |
Image segmentation | |
Fast line detector | |
EdgeDrawing | |
Fourier descriptors | |
Binary morphology on run-length encoded image | |
Enumerations | |
enum | cv::ximgproc::LocalBinarizationMethods { cv::ximgproc::BINARIZATION_NIBLACK = 0 , cv::ximgproc::BINARIZATION_SAUVOLA = 1 , cv::ximgproc::BINARIZATION_WOLF = 2 , cv::ximgproc::BINARIZATION_NICK = 3 } |
Specifies the binarization method to use in cv::ximgproc::niBlackThreshold. More... | |
enum | cv::ximgproc::ThinningTypes { cv::ximgproc::THINNING_ZHANGSUEN = 0 , cv::ximgproc::THINNING_GUOHALL = 1 } |
Functions | |
void | cv::ximgproc::anisotropicDiffusion (InputArray src, OutputArray dst, float alpha, float K, int niters) |
Performs anisotropic diffusion on an image. | |
void | cv::ximgproc::edgePreservingFilter (InputArray src, OutputArray dst, int d, double threshold) |
Smoothes an image using the Edge-Preserving filter. | |
void | cv::ximgproc::findEllipses (InputArray image, OutputArray ellipses, float scoreThreshold=0.7f, float reliabilityThreshold=0.5f, float centerDistanceThreshold=0.05f) |
Finds ellipses fastly in an image using projective invariant pruning. | |
void | cv::ximgproc::niBlackThreshold (InputArray _src, OutputArray _dst, double maxValue, int type, int blockSize, double k, int binarizationMethod=BINARIZATION_NIBLACK, double r=128) |
Performs thresholding on input images using Niblack's technique or some of the popular variations it inspired. | |
Matx23d | cv::ximgproc::PeiLinNormalization (InputArray I) |
Calculates an affine transformation that normalize given image using Pei&Lin Normalization. | |
void | cv::ximgproc::PeiLinNormalization (InputArray I, OutputArray T) |
void | cv::ximgproc::thinning (InputArray src, OutputArray dst, int thinningType=THINNING_ZHANGSUEN) |
Applies a binary blob thinning operation, to achieve a skeletization of the input image. | |
#include <opencv2/ximgproc.hpp>
Specifies the binarization method to use in cv::ximgproc::niBlackThreshold.
Enumerator | |
---|---|
BINARIZATION_NIBLACK Python: cv.ximgproc.BINARIZATION_NIBLACK | Classic Niblack binarization. See [206] . |
BINARIZATION_SAUVOLA Python: cv.ximgproc.BINARIZATION_SAUVOLA | Sauvola's technique. See [234] . |
BINARIZATION_WOLF Python: cv.ximgproc.BINARIZATION_WOLF | Wolf's technique. See [299] . |
BINARIZATION_NICK Python: cv.ximgproc.BINARIZATION_NICK | NICK technique. See [146] . |
#include <opencv2/ximgproc.hpp>
Enumerator | |
---|---|
THINNING_ZHANGSUEN Python: cv.ximgproc.THINNING_ZHANGSUEN | |
THINNING_GUOHALL Python: cv.ximgproc.THINNING_GUOHALL |
void cv::ximgproc::anisotropicDiffusion | ( | InputArray | src, |
OutputArray | dst, | ||
float | alpha, | ||
float | K, | ||
int | niters | ||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.ximgproc.anisotropicDiffusion( | src, alpha, K, niters[, dst] | ) -> | dst |
#include <opencv2/ximgproc.hpp>
Performs anisotropic diffusion on an image.
The function applies Perona-Malik anisotropic diffusion to an image. This is the solution to the partial differential equation:
\[{\frac {\partial I}{\partial t}}={\mathrm {div}}\left(c(x,y,t)\nabla I\right)=\nabla c\cdot \nabla I+c(x,y,t)\Delta I\]
Suggested functions for c(x,y,t) are:
\[c\left(\|\nabla I\|\right)=e^{{-\left(\|\nabla I\|/K\right)^{2}}}\]
or
\[ c\left(\|\nabla I\|\right)={\frac {1}{1+\left({\frac {\|\nabla I\|}{K}}\right)^{2}}} \]
src | Source image with 3 channels. |
dst | Destination image of the same size and the same number of channels as src . |
alpha | The amount of time to step forward by on each iteration (normally, it's between 0 and 1). |
K | sensitivity to the edges |
niters | The number of iterations |
void cv::ximgproc::edgePreservingFilter | ( | InputArray | src, |
OutputArray | dst, | ||
int | d, | ||
double | threshold | ||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.ximgproc.edgePreservingFilter( | src, d, threshold[, dst] | ) -> | dst |
#include <opencv2/ximgproc/edgepreserving_filter.hpp>
Smoothes an image using the Edge-Preserving filter.
The function smoothes Gaussian noise as well as salt & pepper noise. For more details about this implementation, please see [ReiWoe18] Reich, S. and Wörgötter, F. and Dellen, B. (2018). A Real-Time Edge-Preserving Denoising Filter. Proceedings of the 13th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP): Visapp, 85-94, 4. DOI: 10.5220/0006509000850094.
src | Source 8-bit 3-channel image. |
dst | Destination image of the same size and type as src. |
d | Diameter of each pixel neighborhood that is used during filtering. Must be greater or equal 3. |
threshold | Threshold, which distinguishes between noise, outliers, and data. |
void cv::ximgproc::findEllipses | ( | InputArray | image, |
OutputArray | ellipses, | ||
float | scoreThreshold = 0.7f , |
||
float | reliabilityThreshold = 0.5f , |
||
float | centerDistanceThreshold = 0.05f |
||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.ximgproc.findEllipses( | image[, ellipses[, scoreThreshold[, reliabilityThreshold[, centerDistanceThreshold]]]] | ) -> | ellipses |
#include <opencv2/ximgproc/find_ellipses.hpp>
Finds ellipses fastly in an image using projective invariant pruning.
The function detects ellipses in images using projective invariant pruning. For more details about this implementation, please see [137] Jia, Qi et al, (2017). A Fast Ellipse Detector using Projective Invariant Pruning. IEEE Transactions on Image Processing.
image | input image, could be gray or color. |
ellipses | output vector of found ellipses. each vector is encoded as five float $x, y, a, b, radius, score$. |
scoreThreshold | float, the threshold of ellipse score. |
reliabilityThreshold | float, the threshold of reliability. |
centerDistanceThreshold | float, the threshold of center distance. |
void cv::ximgproc::niBlackThreshold | ( | InputArray | _src, |
OutputArray | _dst, | ||
double | maxValue, | ||
int | type, | ||
int | blockSize, | ||
double | k, | ||
int | binarizationMethod = BINARIZATION_NIBLACK , |
||
double | r = 128 |
||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.ximgproc.niBlackThreshold( | _src, maxValue, type, blockSize, k[, _dst[, binarizationMethod[, r]]] | ) -> | _dst |
#include <opencv2/ximgproc.hpp>
Performs thresholding on input images using Niblack's technique or some of the popular variations it inspired.
The function transforms a grayscale image to a binary image according to the formulae:
\[dst(x,y) = \fork{\texttt{maxValue}}{if \(src(x,y) > T(x,y)\)}{0}{otherwise}\]
\[dst(x,y) = \fork{0}{if \(src(x,y) > T(x,y)\)}{\texttt{maxValue}}{otherwise}\]
where \(T(x,y)\) is a threshold calculated individually for each pixel.The threshold value \(T(x, y)\) is determined based on the binarization method chosen. For classic Niblack, it is the mean minus \( k \) times standard deviation of \(\texttt{blockSize} \times\texttt{blockSize}\) neighborhood of \((x, y)\).
The function can't process the image in-place.
_src | Source 8-bit single-channel image. |
_dst | Destination image of the same size and the same type as src. |
maxValue | Non-zero value assigned to the pixels for which the condition is satisfied, used with the THRESH_BINARY and THRESH_BINARY_INV thresholding types. |
type | Thresholding type, see cv::ThresholdTypes. |
blockSize | Size of a pixel neighborhood that is used to calculate a threshold value for the pixel: 3, 5, 7, and so on. |
k | The user-adjustable parameter used by Niblack and inspired techniques. For Niblack, this is normally a value between 0 and 1 that is multiplied with the standard deviation and subtracted from the mean. |
binarizationMethod | Binarization method to use. By default, Niblack's technique is used. Other techniques can be specified, see cv::ximgproc::LocalBinarizationMethods. |
r | The user-adjustable parameter used by Sauvola's technique. This is the dynamic range of standard deviation. |
Matx23d cv::ximgproc::PeiLinNormalization | ( | InputArray | I | ) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.ximgproc.PeiLinNormalization( | I[, T] | ) -> | T |
#include <opencv2/ximgproc/peilin.hpp>
Calculates an affine transformation that normalize given image using Pei&Lin Normalization.
Assume given image \(I=T(\bar{I})\) where \(\bar{I}\) is a normalized image and \(T\) is an affine transformation distorting this image by translation, rotation, scaling and skew. The function returns an affine transformation matrix corresponding to the transformation \(T^{-1}\) described in [PeiLin95]. For more details about this implementation, please see [PeiLin95] Soo-Chang Pei and Chao-Nan Lin. Image normalization for pattern recognition. Image and Vision Computing, Vol. 13, N.10, pp. 711-723, 1995.
I | Given transformed image. |
void cv::ximgproc::PeiLinNormalization | ( | InputArray | I, |
OutputArray | T | ||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.ximgproc.PeiLinNormalization( | I[, T] | ) -> | T |
#include <opencv2/ximgproc/peilin.hpp>
This is an overloaded member function, provided for convenience. It differs from the above function only in what argument(s) it accepts.
void cv::ximgproc::thinning | ( | InputArray | src, |
OutputArray | dst, | ||
int | thinningType = THINNING_ZHANGSUEN |
||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.ximgproc.thinning( | src[, dst[, thinningType]] | ) -> | dst |
#include <opencv2/ximgproc.hpp>
Applies a binary blob thinning operation, to achieve a skeletization of the input image.
The function transforms a binary blob image into a skeletized form using the technique of Zhang-Suen.
src | Source 8-bit single-channel image, containing binary blobs, with blobs having 255 pixel values. |
dst | Destination image of the same size and the same type as src. The function can work in-place. |
thinningType | Value that defines which thinning algorithm should be used. See cv::ximgproc::ThinningTypes |