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OpenCV是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),它提供了許多用于處理圖像紋理的方法
cv::Mat gray_image;
cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::Mat sobel_x, sobel_y;
cv::Sobel(gray_image, sobel_x, CV_32F, 1, 0);
cv::Sobel(gray_image, sobel_y, CV_32F, 0, 1);
cv::Mat downsampled_image;
cv::pyrDown(image, downsampled_image);
// 使用GLCM提取紋理特征
int num_levels = 256;
int num_bins = 16;
cv::Mat glcm = cv::Mat::zeros(num_bins, num_bins, CV_32F);
for (int i = 0; i < gray_image.rows; ++i) {
for (int j = 0; j < gray_image.cols; ++j) {
int pixel_value = gray_image.at<uchar>(i, j);
int bin_index = pixel_value * num_bins / num_levels;
glcm.at<float>(bin_index, bin_index) += 1;
}
}
// 使用SVM進(jìn)行紋理分類
cv::Ptr<cv::ml::SVM> svm = cv::ml::SVM::create();
svm->setType(cv::ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(cv::ml::SVM::RBF);
svm->train(training_data, cv::ml::ROW_SAMPLE, training_labels);
// 使用Poisson混合合成圖像
cv::Mat source_image, target_image, mask;
cv::Mat result = poisson_blend(source_image, target_image, mask);
這些方法可以幫助你處理圖像紋理,但具體實(shí)現(xiàn)可能因應(yīng)用場(chǎng)景和需求而異。在實(shí)際應(yīng)用中,你可能需要根據(jù)需求調(diào)整這些方法的參數(shù)和順序。
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