在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。1....性能开销：由于是用C++编写的，OpenCV在Python中的性能可能不如PIL那样高效。3. 对比分析 a. 图像读取与显示PIL和OpenCV在读取和显示图像方面有着不同的方法。...但在复杂的图像处理任务中，如特征检测、目标识别等，PIL的功能相对有限。相比之下，OpenCV提供了更多的图像处理算法和功能，包括边缘检测、特征提取、模板匹配等。c....性能比较OpenCV是用C++编写的，并且经过高度优化，因此在性能方面通常比PIL更快。但在简单的图像处理任务中，两者的性能差距可能不太明显。...总结在本文中，我们深入比较了Python图像处理库PIL（Python Imaging Library）和OpenCV，从功能、用法、性能和社区支持等方面进行了全面的分析。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...目前为止OpenCV 4中没有提供专门用于为图像添加椒盐噪声的函数，需要使用者根据自己需求去编写生成椒盐噪声的程序，本小节将会带领读者一起实现在图像中添加椒盐噪声。...考虑到椒盐噪声会随机产生在图像中的任何一个位置，因此对于椒盐噪声的生成需要使用到OpenCV 4中能够产生随机数的函数rand()，为了能够生成不同数据类型的随机数，该函数拥有多种演变形式，在代码清单5...OpenCV 4中的随机数生成函数。...代码清单5-4 mySaltAndPepper.cpp图像中添加椒盐噪声 1. #include opencv2\opencv.hpp> 2.
如果你将敏感数据（如密码或 SSH 密钥）提交到 Git 仓库，你能够将其从历史记录中删除。...更改的提交SHA可能会影响仓库中的打开请求。我们建议在从仓库中删除文件之前合并或关闭所有打开的请求。 你可以使用 git rm 从最新的提交中删除文件。...为了说明 git filter-branch 如何工作，我们将向你展示如何从仓库的历史记录中删除具有敏感数据的文件，并将其添加到 .gitignore 中以确保它不会被意外重新提交。 1....这些参数： 强制 Git 处理但不检出每个分支和标签的整个历史记录 移除指定的文件以及作为结果生成的任何空提交 重写你现有的标签 git filter-branch --force --index-filter...仔细检查你是否已经从仓库的历史记录中删除了你想要的所有内容，并检查了所有分支。 6.
最近处理视觉相关的项目，分享一下通过opencv的图像特效处理， 原图镇楼 ---- 1、灰度处理 将cv2.imread()方法的第二参数设为0即可得到灰色图像。...', 1) print(img0.shape) print(img1.shape) cv2.imshow('img0', img0) cv2.waitKey(0) 通过cv2.cvtColor方法对图像进行灰度转换...cv2.cvtColor(src, code, dst, dstCN): -src: 目标图像 -code: 颜色转换方式 -dst: 图像大小 -dstCN: 颜色通道大小 import cv2 img...，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。...通过设置图片的颜色均值来使彩色图像变为灰色图像 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.jpg', 1) dat = np.zeros((img.shape
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...OpenCV 4中同样没有专门为图像添加高斯噪声的函数，对照在图像中添加椒盐噪声的过程，我们可以根据需求利用能够产生随机数的函数来完成在图像中添加高斯噪声的任务。...在OpenCV 4中提供了fill()函数可以产生均匀分布或者高斯分布（正态分布）的随机数，我们可以利用该函数产生符合高斯分布的随机数，之后在图像中加入这些随机数即可，我们首先了解该函数的使用方式，该函数的函数原型在代码清单...依照上述思想，在代码清单5-7中给出了在图像中添加高斯噪声的示例程序，程序实现了对灰度图像和彩色图像添加高斯噪声，在图像中添加高斯噪声的结果如图5-8、图5-9所示，由于高斯噪声是随机生成的，因此每次运行结果会有差异...代码清单5-7 myGaussNoise.cpp图像中添加高斯噪声 1. #include opencv2\opencv.hpp> 2.
源文件：就不用说了目标：你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小变换的方法：CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) ...当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方插值.
OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。...它将对图像中的所有像素继续此操作。...高斯模糊对于从图像中去除高斯噪声非常有效。 如果需要，可以使用函数cv.getGaussianKernel() 创建高斯内核。...（3） 中位模糊 在这里，函数cv.medianBlur() 提取内核区域下所有像素的中值，并将中心元素替换为该中值。这对于消除图像中的椒盐噪声非常有效。...有趣的是，在上述过滤器中，中心元素是新计算的值，该值可以是图像中的像素值或新值。但是在中值模糊中，中心元素总是被图像中的某些像素值代替。有效降低噪音。其内核大小应为正奇数整数。
OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。...0 1 0 1 -4 1 0 1 0 如果邻域系统是8 邻域，Laplacian 算子的模板为： 1 1 1 1 -8 1 1 1 1 前面提过，Laplacian 算子对噪声比较敏感，所以图像一般先经过平滑处理...下面的代码显示了单个图表中的所有算子。所有内核都是5x5大小。输出图像的深度通过-1得到结果的np.uint8型。...一个重要的事项： 在我们的最后一个示例中，输出数据类型为cv.CV_8U或np.uint8。但这有一个小问题。黑色到白色的过渡被视为正斜率（具有正值），而白色到黑色的过渡被视为负斜率（具有负值）。
☀️Python+opencv图像处理☀️ ️前言 1、滤镜 1.1、硬件滤镜 1.2、软件滤镜 2、高斯噪声 2.1、噪声 3、图像灰度化 3.1、灰度图像 3.2、灰度化方法 1、分量法 2、最大值法...尤其是各种厉害又好玩的滤镜真是让人感叹技术可以改变生活，让芒果忍不住好奇了解了解图像处理中的滤镜。...3.1、灰度图像 灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255...函数实现 上述代码把简单的二值化原理实现了一边，opencv中已经有函数实现了这个功能。...例如一张图像中某个像素点的r分量数值为2，反向后为255 - 2 = 253，即在0，255区间中对调位置、反向了。
本文建议阅读时间 20min 本文主要介绍 OpenCV 的以下几个操作： 霍夫变换重映射直方图反向投影模板匹配 霍夫变换 基本概念 霍夫变换是一种特征提取技术，主要应用于检测图像中的直线或者圆。...直方图 直方图基本概念，分析 学习目标： OpenCV 和 Numpy 中的函数查找直方图 绘制直方图 cv2.calcHist(), np.histogram(), plt.hist() 直方图就是灰色图像每个像素...自适应均衡化的原理是：图像被分成称为 “tile” 的小块（在 OpenCV 中，tileSize 默认为 8x8）。然后像往常一样对这些块中的每一个进行直方图均衡。...模板匹配 理论 学习目标 查找图像中的指定对象 cv2.matchTemplate(), cv2.minMaxLoc() 在一副图像中查找与模板图像最匹配（相似）的部分。...额 感觉在公众号上发太长的代码，太影响阅读了，想把本系列做为一个文档以便翻阅的话，可以访问我的 Github https://github.com/FLyingLSJ/OpenCV-Python-Tutorial
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。...为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。...图像修复技术就是利用图像中损坏区域边缘的像素，根据像素值的大小以及像素间的结构关系，估计出损坏区域可能的像素排列，从而去除图像中受污染的区域。...图像修复不仅可以去除图像中得“划痕”，还可以去除图像中得水印、日期等。...OpenCV 4提供了能够对含有较少污染或者水印的图像进行修复的inpaint()函数，该函数的函数原型在代码清单8-26中给出。
过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...卷积首先需要将卷积模板旋转180°，之后从图像的左上角开始移动旋转后的卷积模板，从左到右，从上到下依次进行卷积计算，最终得到卷积后的图像。...图5-2 图像卷积步骤Step4 Step5：将卷积模板在图像中从左至右从上到下移动，重复以上3个步骤，直到处理完所有的像素值，每一次循环的处理结果如图5-3所示。 ?...针对上面的卷积过程，OpenCV 4中提供了filter2D()函数用于实现图像和卷积模板之间的卷积运算，该函数的函数原型在代码清单5-1中给出。...代码清单5-2 myFillter.cpp图像卷积 1. #include opencv2\opencv.hpp> 2. #include 3. 4.
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。...图像的膨胀过程示意图如图6-12所示，图6-12中左侧为待膨胀的原图像，中间为结构元素，首先将结构元素的中心与原图像中的A像素重合，将结构元素覆盖的所有像素的像素值都修改为1，将结构元素中心点依次与原图像中的每个像素重合...OpenCV 4提供了用于图像膨胀的dilate()函数，该函数的函数原型在代码清单6-13中给出。...需要注意的是该函数的膨胀过程只针对图像中的非0像素，因此如果图像是以0像素为背景，那么膨胀操作后会看到图像中的内容变得更粗更大；如果图像是以255像素为背景，那么膨胀操作后会看到图像中的内容变得更细更小...代码清单6-14 myDilate.cpp图像膨胀 1.#include opencv2\opencv.hpp> 2.#include 3.
Grabcut算法是重要的图像分割算法，其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题，使得结果具有更高的可靠性。...OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数，该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。...int iterCount, int mode = GC_EVAL ) img：输入的待分割图像...，数据类型为CV_8U的三通道图像。...mask：用于输入、输出的CV_8U单通道掩码图像，图像中像素值的取值范围以及含义在表8-4给出。
参考链接： 使用OpenCV在Python中进行图像处理 在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。...图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值 直接调用opencv中的函数，读入的图片可以与代码文件放在一起这样可以省略输入图片路径。...在灰度图像中像素值在0~255,二值化后图像中像素值为0或255。...，提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足）的图片，进行矫正。...伽马值小于1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，同时会压缩灰度级较高的部分 伽马值大于1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，同时会压缩灰度级较低的部分 ４．对灰度图像进行对数变换 # 对数变换 logc =
本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-spots-in-an-image-with-python-and-opencv...今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。 首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...“干净”，但是仍然有一些我们想要移除的斑点。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 代码演示如何在图像频率域实现卷积模糊与梯度提取 图像频率域 图像处理不仅可以在空间域进行还可以在频率域进行，把空间域的图像开窗卷积形式，变换得到频率域的矩阵点乘形式得到比较好的效果...转换到频率域最常见的是通过傅里叶变换得到图像的频率域表示，处理之后再反变换回去。...支持各种卷积处理的效果，比如模糊，梯度提取等，OpenCV中支持傅里叶变换与逆变换的函数分别为 # 傅里叶变换函数 void cv::dft( InputArray src, OutputArray...高通滤波 高通滤波可以看成是图像梯度在频率域的计算，代码实现如下： def high_pass_filter_demo(): image = cv.imread("D:/images/test1...往期精选 告诉大家你 在看 你需要知道的10种行人属性 从零开始行人重识别 OpenCV中如何读取URL图像文件
仿射变换 cv2.getAffineTransform(src, dst) → retval src: 源图像中三角形顶点的坐标。 dst: 目标图像中相应三角形顶点的坐标。...线性滤波器 线性滤波器：用于剔除输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率。...高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现）。从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。...注意： pyrDown、pyrUp 两者不是一个互逆过程 类型 高斯金字塔：用来向下采样，主要的图像金字塔 拉普拉斯金字塔：用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像，在图像处理中即预测残差，可以对图像最大程度的进行还原...区别：高斯金字塔用来向下降采样图像，拉普拉斯金字塔则用来从底层图像中向上采样，重建一个图像。
在OpenCV的IplImage指针结构中，有一个成员widthStep，这个值如何来确定呢，最近让我头疼了好久，终于想明白了，现在 拿出来跟大家交流一下，不知道我的想法对吗，起码在我验证时没有出错。
OpenCV中图像直方图与应用 图像直方图数据在图像处理中应用十分广泛，根据直方图数据不同常见的有如下三种： - 图像像素直方图、 - 像素梯度直方图 - 像素角度直方图 后面两个在图像特征提取SIFT...OpenCV中提供了几个非常有用的直方图操作函数，实现了直方图统计计算、到直方图均衡化、直方图反向投影等功能。 图像像素直方图 OpenCV3.1.0中计算直方图的对应函数calcHist ?...OpenCV中的API函数为 equalizeHist src参数表示输入的图像，必须是8位灰度图像 dst参数表示均衡化之后的图像，大小和类型必须跟输入图像一致 输入原图如下： ?...直方图反向投影的基本步骤可以分为如下三步 获取图像特征的区域-ROI 根据ROI生成直方图特征 利用直方图特征进行反向投影，在未知图像上寻找特征 OpenCV3.1.0中对应的直方图反向投影API函数为...这里以车牌识别中获取车牌区域为例，通过直方图反向投影可以获取。首先看模板图像 ? 测试图像 ? 直方图反向投影结果 ?
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