原文地址：https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910本文概述图像检索是图像研究领域中一个重要的话题，广泛应用于医学，电子商务，搜索，皮革等。本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计。图像检索概述图像检索按照描述图像不同方式可以分为两

一、引言在PythonOpenCV中显示图像时调用的是一个单独的窗口，有时我们需要将这些图像显示在PyQt的图形化界面上，这样就可以将整个图像显示与PyQt图形化界面进行整合。但OpenCV格式的图像和PyQt格式的图像并不同，这就需要进行转换。二、背景知识1.PythonOpenCV的图像是BGR格式的，而PyQt图像格式是RGB格式的，二者需要转换；

如果有一副大图像和该大图像中截取的部分小图像，用人眼很容易找到小图像在大图像中的位置，但如果想通过电脑自动查找怎么解决呢？有2种方法，一种是直接通过图像矩阵的数据内容匹配进行查找，在一个大矩阵中查找对应小矩阵，这是精确匹配，要求小矩阵的所有元素与大矩阵中某部分的所有元素完全一致；另外一种就是OpenCVPython的HMT（hitandmisstransf

一、引言好几月前开始自学OpenCVPython，但老猿以前没接触过图像基础知识，数学知识基本上也都忘光了，因此在自学OpenCVPython过程中遇到了很多困难。OpenCVPython虽然网上资料丰富，但对于一个缺乏图像处理基础知识的人还是远远不够，导致进展非常缓慢。为了弥补基础知识的不足，特地下载了冈萨雷斯（RafaelC.Gonzalez）编著的

边缘检测什么是图像的边缘？图像的边缘是图像最基本的特征之一。所谓边缘（或边沿）是指周围像素灰度有跳跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续性（灰度突变、颜色突变、纹理结构

1.几何变换的基本概念　　图像几何变换又称为图像空间变换，它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。我们学习几何变换就是确定这种空间映射关系，以及映射过程中的变化参数。图像的几何变换改变了像素的空间位置，建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系，通过这种映射关系能够实现下面两种计算：1.原图像任意像素

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是

是一款强大的图像处理软件，其特点在于其HDR（高动态范围）功能。HDR技术能够将不同曝光水平下拍摄的照片合成为一张照片，以展现出更广泛的亮度和细节范围。在HDR合成完成后，PhotomatixProforMac还提供了丰富的色调映射选项，如细节增强、光线平