【导读】在当今互联网飞速发展的社会中,数量庞大的图像和视频充斥着我们的生活,让我们需要对图片进行检索、分类等操作时,利用人工手段显然是不现实的,于是,计算机视觉相关技术便应运而生,并且得到了快速的发展
彩色图像比灰度图像拥有更丰富的信息,它的每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)3个分量来表示的,每个分量介于0~255之间。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
那么什么是直方图?你可以把直方图看作是一种图,它可以让你对图像的灰度分布有一个整体的了解。它是一个在X轴上有像素值(范围从0到255,不一定),在Y轴上有图像中相应像素数的图。
将彩色图像,分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。
扩展使用: 可以通过cv2.namedWindow和cv2.resizeWindow来指定窗口显示尺寸。
1. 学习目标 学会使用 cv.line 绘制一条线; 学会使用 cv.circle 绘制圆; 学会使用 cv.rectangle 绘矩形; 学会使用 cv.ellipse 绘椭圆。 2. 图像公共参数说明 2.1 参数说明 参数 说明 img 表示输入图像,允许单通道灰度图像或多通道彩色图像。 color 表示绘制直线的颜色,(b,g,r) 格式的元组,或者表示灰度值的标量。 thickness 表示绘制直线的粗细,默认值 1px,-1 表示内部填充。 lineType 表示绘制直线的线性,默认为 LIN
1. 学习目标 图像像素的读写操作; 图像像素的遍历; 2. 像素的理解 像素实际大小:dpi * inches = 像素总数; ppi (pixels per inch):图像的采样率 (在图像中,每英寸所包含的像素数目) dpi (dots per inch): 打印分辨率 (每英寸所能打印的点数,即打印精度) 3. OpenCV 中像素 灰度图像排序 📷 彩色图像排序 📷 4. 像素的访问与赋值 4.1 获取图像维度信息;image.shape 4.1.1 灰度图像维度信息 获取灰度图像维
每个计算机视觉项目(无论是猫/狗分类器还是为旧图像/电影添加颜色)都涉及处理图像。最后,模型只能与基础数据一样好- 垃圾回收。这就是为什么在这篇文章中,着重于解释在Python中使用彩色图像的基本知识,它们的表示方式以及如何将图像从一种颜色表示转换为另一种颜色表示。
meanVal= (179.3629094095739, 179.3629094095739, 179.3629094095739, 0.0)
那么直方图是什么?您可以将直方图视为图形或绘图,从而可以总体了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值(不总是从0到255的范围),在Y轴上具有图像中相应像素数的图。
1. 知识点 BGR/HSV 彩色通道分离为单独通道; 针对不同通道使用不同阀值提取mask; 学会使用【通道分离】函数 cv.split; 学会使用【通道合并】函数 cv.merge; 学会使用【把输入的矩阵(或矩阵数组)的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵(或矩阵数组)的某些通道(通道复制)】函数 cv.mixChannels; 学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。 2. cv.split() 函数解释 2.1 函数使用 cv.split(src, mvbegin) 2.2 参数说明 参数
算法:彩色变换是将红色变换、绿色变换和蓝色变换的映射关系绘制到一幅图像,可以表示灰度图像到彩色图像的红色通道、绿色通道和蓝色通道的映射关系。
minVal= 128.0 maxVal= 225.0 minLoc= (241, 11) maxLoc= (217, 16)
图像直方图均衡化主要是对图像中的少数灰度进行压缩,扩展该值的范围,以致于让这个图的对比度调高,使当前图像变得更加清晰。在一张图片中,若整体偏亮,直方图的值应该是在偏右侧,就可能会产生过渡曝光;若一张图像的直方图整体偏暗就会导致直方图呈现数值整体偏左,可能会造成过暗不清晰,所以一张图是否看起来舒服应该在直方图中的布局显示会相对于均衡。
一切看似复杂的计算机视觉项目,其基础都会回归到单张图片上。能够理解 灰度/彩色图像 的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现 灰度/彩色图像 的基本处理,主要分为两个部分:
开源地理空间基金会中文分会 Pillow (PIL Fork) 10.0.1 文档
OpenCV 是一个强大的图片处理工具,尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起,这个第三方库也越来越受到重视,今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
Python 是一种功能强大的编程语言,具有大量的库和模块。其中一个库是 NumPy,它用于数值计算和处理大型多维数组和矩阵。另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow,它是Python Imaging Library(PIL)的一个分支。
专栏地址:『youcans 的 OpenCV 例程300篇 – 总目录』 01. 图像的读取(cv2.imread) 02. 图像的保存(cv2.imwrite) 03. 图像的显示(cv2.imshow) 04. 用 matplotlib 显示图像(plt.imshow)
Python有很多的数字图像处理相关的包,像PIL, Pillow, OpenCV, scikit-image等等。 其中PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限。 OpenCV实际上是一个c++库,只是提供了Python接口。 scikit-image是基于SciPy的一款图像处理包,它将图片作为NumPy数组进行处理,与matlab处理方法类似**。(对图像的简单处理如截取、擦除、改变RGB某一通道的值或者拼接只需要对对应的数组进行操作即可)** skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy),它对SciPy.ndimage进行了扩展,提供了更多的图片处理功能。 它由Python语言编写,由SciPy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成,各个子模块提供不同的功能。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,它有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/)。CIFAR-10和CIFAR-100的共同主页是:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
在第2篇中提到过,如果是二值图片(黑白图)或者灰度图片,一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像,一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层,而普通的彩色图像则有三个图层。
1. 学习目标 图像色彩空间; 函数说明与解释; 学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个,像BGR↔灰色,BGR↔HSV等; 学习 cv.cvtColor 函数的使用。 2. 常见色彩空间 📷 3. 常见色彩空间说明 名称 说明 HSV 对计算机友好,区分各种色彩。 RGB 设备独立。 YCrCb Y分量表示信息,CrCb可以被压缩。 RGB是计算机显示器的标准支持色彩系统。 4. 常见色彩空间取值范围 名称 范围 HSV H:0-180;SV:0-255 RGB 0-255 5. 色彩空间转换
1. rgb.txt 和 depth.txt 记录了各文件的采集时间和对应的文件名。
cv2.calcHist(image,channels,mask,histSize,ranges) -> list
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
算法:RGB模式的彩色图像在读入OpenCV内进行处理时,按照行方向一次读取该RGB图像的B通道、G通道、R通道的像素点,并将像素点以行作为单位存储在ndarray的列中。
深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集,我们必须先深入了解基本的图像处理技术,例如图像增强,包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别(OCR)。
执行以下命令安装opencv-python库(核心库)和opencv-contrib-python库(贡献库)。注意:命令拷贝后要合成一行执行,中间不要换行。
本节中几乎所有的操作都主要与Numpy而不是OpenCV有关。要想用OpenCV写出更好的优化代码,需要有良好的Numpy知识。
本章是设置 Python 2.7,OpenCV 和相关库的快速指南。 设置完成后,我们还将查看 OpenCV 的 Python 示例脚本和文档。
学习数字图像处理,第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。
OpenCV Error: Sizes of input arguments do not match (The operation is neither 'array op array' (where arrays have the same size and the same number of channels)
cv.waitKey()是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键,程序将继续运行。如果0被传递,它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键,例如,如果按下键 a 等,我们将在下面讨论。
常见的色彩空间包括:GRAY 色彩空间(灰度图像)、XYZ 色彩空间、YCrCb 色彩空间、HSV 色彩空间、HLS 色彩空间、CIELab 色彩空间、CIELuv 色彩空间、Bayer 色彩空间等。
你可以通过行和列坐标来访问像素值。对于 BGR 图像,它返回一个由蓝色、绿色和红色值组成的数组。对于灰度图像,只返回相应的灰度。
在计算机视觉和图像处理中,将彩色图像按照连通域进行区分是一种常见的操作。通过将图像转化为灰度图像,然后使用图像分割和连通域分析算法,我们可以识别出图像中的不同物体或区域,并对其进行进一步的处理和分析。本文将详细介绍如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。
NumPy也可以画图吗?当然!NumPy不仅可以画,还可以画得更好、画得更快!比如下面这幅画,只需要10行代码就可以画出来。若能整明白这10行代码,就意味着叩开了NumPy的大门。请打开你的Python IDLE,跟随我的脚步,一起来体验一下交互式编程的乐趣吧,看看如何用NumPy画图,以及用NumPy可以画出什么样的图画来。
在本节中,我将向您介绍OpenCV C++API的一些基本概念。这些概念将帮助您更轻松地理解和编写
灰色图像的所有颜色通道的值相等,所以要想将彩色图像变为灰色图像,只需将他们颜色通道的值相等即可。
有一张RGB的图像,我们要在这个图像的周围加上填充元素,使得这个图像不会再卷积操作后导致边缘信息丢失和图像尺寸的减小。
Classic_model_examples/2017_Mask-RCNN_TargetDetectionAndSegmentation at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云