数字图像处理第一次试验：图像的基本操作和基本统计指标计算 前言一、实验目的二、实验主要仪器设备三、实验原理四、实验内容五、实验步骤六、实验程序六、实验报告要求七、预习要求八、思考题 前言 为了帮助同学们完成痛苦的实验课程设计，本作者将其作出的实验结果及代码
数字图像处理程序 I=imread('C:\Users\12166\Desktop\wlj.jpg'); figure,subplot(121);%显示原图 imshow(I),title('org'); whos I; IF=rgb2gray(I);%灰度图像处理 imshow(IF),title('GRAY') imwrite(IF,'C:\Users\12166\Desktop\gray.jpg')
完成目标区域提取 import cv2 import numpy as np #step1 提取图像转灰度图 img_path=r'E:\Desktop\DDSM\Benign\11_C_0217_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass.png' img=cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) cv2.imshow('gra',gray) gray
blur均值滤波 这是通过将图像与标准化的盒式过滤器( normalized box filter)进行卷积来完成的。它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素 我们应该指定内核的宽度和高度。 3x3标准化的盒式过滤器如下所示： #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> in
实现思路： 图将转为灰度图 将灰度图进行闭运算操作 闭运算后的图减去原灰度图再取反 将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图 opencv实现： 1 Mat src = imread("D:/opencv练习图片/去阴影.png"); 2 imshow("原图", src); 3 //1.将图像转为灰度图 4 Ma
ubuntu18.04 opencv imshow卡死+安装 系统中安装opencv的过程 在运行过程中出现以下错误（运行cv2.imshow(“window”,img)后，不能显示图片）： QObject::moveToThread: Current thread (0x55c5f66c3570) is not the object’s thread (0x55c5f683ed40). Cannot move to target
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/ma.png"); cv::Mat dst; cv::repeat(src,2,3,dst); //参数2:竖直方向复制的次数
一、实验原理 空间滤波是一种采用滤波处理的影像增强方法。其理论基础是空间卷积和空间相关。目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。分为低通滤波(平滑化)、高通滤波(锐化)和带通滤波。处理方法有计算机处理(数字滤波)和光学信息处理
一、环境配置 1.1需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好了。 pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
subplot() 用来平铺图片的位置，类似坐标。 clc I= imread('street.png'); subplot(121) imshow(I) I1 = I(:,:,1); nx3=waverec2(c,s,'sym4'); nx = cat(3,nx1,nx2,nx3); subplot(122) imshow(nx/256) clc I= imread('street.png'); subplot(221) imshow(I
今天咋们继续利用pillow和pytesseract来实现验证码的识别 一、环境配置 需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好了。 pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install pytesseract -i http://p
文章目录 原理方法提取步骤输入图像彩色图像 `imread`转换为灰度图像 – `cvtColor`转换为二值图像 – `adaptiveThreshold`定义结构元素：开操作 （腐蚀+膨胀）：提取水平与垂直线 代码案例 原理方法 图像形态学操作时候，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象
1、灰度图像二值化 import cv2 img_input = cv2.imread('cameraman.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 当阈值较大时，会使得像素值低于160的像素点被划分为黑色 ret, im_binary = cv2.threshold(img_input, 160, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 显示图像 cv2.imshow("input",img_input)
9.1 彩色图像基础 9.1.1 三原色 9.1.2 色调、饱和度和亮度 9.2 彩色图像的坐标变换 9.2.1 MATLAB中的颜色模型 9.2.2 Matlab中颜色模型转换 RGB空间与HSV空间转换 1 %拆分一个HSV
经过图像变换后，一方面能够更有效地反映图像自身的特征，另一方面也可使能量集中在少量数据上，更有利于图像的存储、传输和处理。 8.1 图像Radon变换 从检测器获取投影数据的过程，就是图像中的Radon变换。 8.1.1 Radon正变换 1 %对图像进行0°和45°方向上的Radon变换 2 clear all;
目录 一、将图片转为灰色函数 二、锐化代码 实现代码如下： 一、将图片转为灰色函数 function[A]=myreb2gray(a) n=size(a,3); if n==1 A=a; disp('该图像是灰度图') else A=rgb2gray(a); %将图像灰度化，如果没有此步，出来的将是纯白 end end 二、锐化代码 clear
图形的合并切分 from imutils import * image = imread('test.jpg') image.shape #查看形状 (400, 300, 3) (R, G, B) = cv2.split(image) #将三通道的数值切分出来 print(R.shape) print(G.shape) print(B.shape) (400, 300) (400, 300) (400, 300) merged = cv2.m
7.1 边缘分割技术 常见的边缘检测方法有微分算子、Canny算子和LOG算子等。常用的微分算子有Soble算子、Roberts算子和Prewit算子等。 7.1.1图像中的线段 1 %检测图像中的线段 2 clear all; close all; 3 I=imread('gantrycrane.png'); 4 I=rgb2gray(I); %转换为灰度图像 5
''' #上帝视角 img=cv2.imread('opencv/strack/hh.jpg') img=cv2.resize(img,(200,400)) w,h=100,200 k1=np.float32([[80,70],[80,159],[150,70],[150,150]])#原图像的某区域 k2=np.float32([[0,0],[0,w],[h,0],[h,w]]) img1=cv2.getPerspectiveTransform(k1,k
这里import numpy as np import cv2 import imutils import myutils import matplotlib.pyplot as plt 颜色通道提取img_cat = cv2.imread("cat.png")img_cat_copy = img_cat.copy()img_cat_copy[:, :, 0] = 0 # bimg_cat_copy[:, :, 1] = 0 # gcv2.imshow("cat_r"
图像处理笔记总目录 1 图像缩放 缩放是对图像的大小进行调整，即使图像放大或缩小。 API：cv2.resize(src,dsize,fx=0,fy=0,interpolation=cv2.INTER_LINEAR) 参数： src : 输入图像dsize: 绝对尺寸，直接指定调整后图像的大小fx,fy: 相对尺寸，将dsize设置为None，然后将fx和fy设置为比
Python-opencv学习第二十九课：高斯双边模糊 文章目录 Python-opencv学习第二十九课：高斯双边模糊一、学习部分二、代码部分1.引入库2.读入数据3.完整代码 三、运行结果总结 一、学习部分 记录笔者学习Python-opencv学习第二十九课：高斯双边模糊，代码资料来源于网络贾老师视
[Error]在Linux服务器：cannot connect to X server localhost:11.0 首先试了 但是失败了，好像和我的错误不一样 后来在这篇文章 明白了X server是Linux系统上提供图形用户界面的服务程序。当客户端主机Client访问服务器Server上的图形程序时，需要Server对该Client赋能访问图形
import cv2 as cv def color_space_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("gray", gray) rgb = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB) cv.imshow("rgb", rgb) hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR
Python-opencv学习第十七课：鼠标操作与响应 文章目录 Python-opencv学习第十七课：鼠标操作与响应一、学习部分二、代码部分1.引入库2.定义函数，创建窗口3.读入图片，赋初始位置，定义回调函数4.完整代码 三、运行结果