OpenCV图像处理学习笔记-Day02 目录OpenCV图像处理学习笔记-Day02第13课：基础知识-阈值分割第14课：threshold函数代码实例第15课：图像平滑-均值滤波实例代码第16课：图像平滑-方框滤波第17课：图像平滑-高斯滤波第18课：图像平滑-中值滤波第19课：形态学转换-图像腐蚀1. 基础2. 函数erode3.
目录： （一）python实现图片的图片切割、合并、填充 正文： （一）python实现图片的图片切割、合并、填充 原理通过操作图像矩阵来获取或合并指定位置的图像 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 6 #截取图片中的指定区域或在指定区域添加某一
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://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 安装好Tesser
图像向下取样 在图像向下取样中，使用最多的是高斯金字塔。它将对图像Gi进行高斯核卷积，并删除图像中所有的偶数行和列，最终缩小图像，其中高斯卷积核运算就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都是由其本身和领域内的其他像素值经过加权平均后得到。 dst = cv2.pyRdown(src
实验目的 1、掌握一阶锐化算法的工作原理和算法实现。 2、掌握二阶锐化算法的工作原理和算法实现。 实验内容 测试图片 链接: https://pan.baidu.com/s/1-7zn44maHCCI7w9qaZjvxg 提取码: dakh 实现拉普拉斯锐化 实验代码 im = imread('.\im\Grayblur6.png'); imshow(im); t
图像平滑可采用： 均值滤波，高斯滤波， 中值滤波，双边滤波 来达到我们想要的效果 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread("G:\OpenCV\Project/11.jpg",cv2.CV_64F) gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 均值滤波 img_mean = c
一、基本形态学运算 文章目录一、基本形态学运算（1）概念部分（2）实验代码部分 （1）概念部分 %形态学：通常指生物学中对动植物的形状和结果进行处理的一个分支 %数学形态学：是根据形态学概念发展而来的具有严格数学理论基础的科学，并在图像处理和模式识别领域得到了成功应用 %基本思想是
1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 区别： （1）人工智能：目的和结果，深度学习，机器学习是方法，是工具。 （2）机器学习：一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被精准地定义为：1、任务2、训练过程3、模型表现 （3）深度学习：是一种实现机器学习的技术，适合处理大数据 2. 全连
Matlab-简单的车牌识别并分割（学习笔记） 因为团队考核遇到题目，费了不少时间完成，将学习的过程记录下来吧。车牌识别分为4个步骤，第一是定位蓝色车牌区域；第二是旋转图像；第三是剪切蓝色车牌图像；第四是分割字符并输出到屏幕。 第一步：定位蓝色车牌区域 %% 定位蓝色车牌区域 f=imread
利用openCV或其他工具编写程序实现对图片中框选出的图片测量其宽度。 实现过程 1、编写程序 目标图片如下 根据展示的程序功能编写对应的程序： 第一步，读取显示图像的功能openCV已经提供了函数imread()和imshow()，代码如下 import cv2 import numpy as np
1、图像加密 （1）异或的基本概念 函数： c = xor(a, b) （2）按位异或 函数： c = bitxor(a, b) %% 按位异或 a = 5; b = 4; c = bitxor(a,b); （3）二值图像异或图像加密/解密 %% 二值图像按位异或 I = imread('lena.jpg'); I = im2bw(I); % 彩色图像转为二值图像 subplot(2,2,1),
在Jupyter Notebook上使用Python+opencv实现如下图像特定区域宽度测量。关于opencv库的安装可以参考：Python下opencv库的安装过程与一些问题汇总。 1.实现代码 import cv2 import numpy from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont #用于给图片添加中文字符 def ImgText
1、边缘检测 ① 处理结果 = edge(原始图像，算子) 算子： Sobel log Roberts Canny Prewitt zerocross %% 边缘检测 I = imread('cameraman.tif'); J1 = edge(I,'Sobel'); subplot(3,3,1),imshow(I);title('原始图像'); subp
此书极好，值得借鉴学习。Python在实现过程中，体现出来了非常强的优势，特别是结合Numpy来进行矩阵计算，有很多简化方法。Python目前的缺点应该是缺乏一个像ImageWatch这样的工具。1、寻找指定色彩区域Python的特色，在于Numpy的使用import cv2import numpy as npsrc =
基于小波变换的图像边缘提取应用展示 上图为针对png格式无背景原图的边缘检测，对比各种边缘检测算子，小波变化的优势体现并不明显。 上图为针对含背景图片的边缘检测，小波变化的优势这里体现的比较明显。 matlab祖传代码注释 相信看到这篇文章的小伙伴一定已经搜索了“小波变
前言 所谓“空间域”指的是图像平面本身，这类方法是对图像像素直接处理为基础的。图像的灰度变换处理是图像增强处理技术的一种非常基础的空间域处理方法。灰度变换主要针对独立的像素点进行处理，通过改变原始图像数据所占据的灰度范围而使图像在视觉上得到良好的改变。
Display Separated Color Channels of RGB Image imSize = 200; RGB = reshape(ones(imSize,1)*reshape(jet(imSize),1,imSize*3),[imSize,imSize,3]); imshow(RGB) title('Original RGB Image') % Separate the three color channels. [R,G,B] = imsplit(RGB); %
matplotlib 是python最著名的2D绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。通过简单的绘图语句，就可以绘制出高质量的图了。 这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用。 首先看一下怎么基本画图的流
import cv2import numpy as npdef extract_object_demo(): capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): ret, frame = capture.read() if ret == False: break hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) low_hsv = np.arr
问题引出： 之前我们提出过，用imread命令可以读取图片转换为matlab矩阵，这是一个3维矩阵，存储了颜色信息，我们可以用imshow函数读取这个三维矩阵来还原图片。 那么我们是否可以用一个二维矩阵来存储有颜色的图片呢？可以，这时就会用到colarmap。我们知道，当map矩阵为2维矩阵时，用imshow
img=imread('D:\pictures\lena1.jfif');%读入原彩色图像 imshow(img);%展现图像 %这个功能相当于把图片缩小，不同于裁剪，而是根据规定步长进行像素点的取舍 img_256=img(1:2:end,1:2:end); %各一行取一列，步长为2，图的大小为256 %（取的第一个像素点是1，第二个是1+2=3，以此类推） figu
目录 1 数据读取 1.1读取 1.2 图像预览 1.3 选择通道 1.4 图像保存 2 视频读取 2.1 操作摄像头 2.2 读取本地视频 3 简单图像操作 截取部分图像数据 将三个通道的颜色提取出来 边界填充 数值计算 图像add操作以及，方法的不同 图像融合 addWeighted融合 4 PIL 使用 1 数据
1，阈值（threshold）：是我们认为设定的一个像素值。取值在（0~255） 二进制阈值化：（threshold binary）（结果值二值不一定是0-1） 首先要选择一个特定的阈值a 新的阈值识别规则为 大于等于阈值的像素点的灰度值设为最大值（例如8位灰度值的最大值255） 灰度值小于阈值的像素的灰度值设为0 反
通过Tensorflow进行图片读取和显示 一、使用 tf.read_file(path) # path为图片路径 import tensorflow as tf image_contents = tf.read_file(path) # 读取文件 image = tf.image.decode_jpeg(image_contents, channels=3) # 图片解码，识别jpg图片，此时类型为te
照明模型 1、光通量：指人眼所能感觉到的辐射功率，它等于单位时间内某一波段的辐射能量和该波段的相对视见率的乘积。 光通量本质上表示的是可见光的功率。其单位为lm（流明）。与瓦特（w）的换算关系为：1流明=0.00146瓦。 2、辐照度：指投射到一平面上的辐射能量密度。即到达一表平面上，单
