#include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; // To create histograms of gray-level images class Histogram1D { private: int histSize[1];// number of bins in histogram float hranges[2];// range of values const float* ranges[1];// pointer to the value ranges int channels[1];// channel number to be examined public: Histogram1D() { // Prepare default arguments for 1D h..
#include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; class myLaplacian { private: // laplacian Mat laplace; // size of the laplacian kernel int kernelSize; public: myLaplacian() : kernelSize(3) {} // Set size of the kernel void setKernelSize(int inputAperture) { kernelSize = inputAperture; } // computer the floating point Laplacian Mat computeLaplacian(const Mat& inputIma..
가끔씩 영상에서 방향성을 계산해야하는 상황이 생긴다. 예를들어 영상에서 두 픽셀 사이에 값을 interpolation 하는 상황이 생길 수 있는데(image sensor level), 방향성을 갖는 부분에서 이전에 언급했던 bilinear interpolation을 한다거나, 일반적인 interpolation 방식을 사용하게 되는 경우 화질적인 측면에서는 눈에 잘 보이는 artifact들이 생겨날 수 있다. 영상에서 방향성이 있는 부분이라면 그 방향성을 따져서 처리를 해줘야 하기 때문이다.(대각선으로 gradation이 있는 선을 생각해보자, 대각선 방향 line을 따라서 interpolation을 해야하지 주위 픽셀을 모두 사용하면 artifact들이 생겨날 수 있음.) 따라서 이번 시간에는 영상에서 ..
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