一、函数简介 1、threshold—图像简单阈值化处理 函数原型：threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) src：图像矩阵 thresh...：阈值 maxVal：像素最大值 type：阈值化类型 2、adaptiveThreshold—图像自适应阈值化处理 函数原型：adaptiveThreshold(src, maxValue,...thresholdType：阈值化类型 blockSize：窗口尺寸 C：为一整数，减去该整数来对阈值进行微调 3、thresholding.otsu—图像最大类间方差阈值化处理 函数原型：...thresholding.otsu(src) src：图像矩阵 4、thresholding.rc—图像Riddler-Calvard阈值化处理 函数原型：thresholding.rc(src)...2、图像自适应阈值化 代码如下： <code class="hljs avrasm has-numbering" style="display: block; padding: 0px; background
第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是最大值，它被分配给超过阈值的像素值。OpenCV提供了不同类型的阈值处理，由该函数的第四个参数给出。...该代码产生了这样的结果。 自适应阈值处理 在上一节中，我们使用一个全局值作为阈值。但这可能不是在所有情况下都好，例如，如果一幅图像在不同区域有不同的光照条件。...在全局阈值化中，我们使用一个任意选择的值作为阈值。...然后，该算法找到最佳的阈值，并作为第一个输出返回。 请看下面的例子。输入的图像是一个有噪声的图像。在第一种情况下，全局阈值为127的阈值被应用。在第二种情况下，直接应用Otsu的阈值处理。...在第三种情况下，首先用5x5高斯核过滤图像以去除噪声，然后应用Otsu的阈值。看看噪声过滤是如何改善结果的。
我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？...当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。...我们将该临时数组复制到主数组A中，并将其作为输出返回。 A是输入I的最大滤波图像。...6.因此，执行最小-最大滤波后，我们获得的值不在0-255的范围内。因此，我们必须归一化使用背景减法获得的最终阵列，该方法是将原始图像减去最小-最大滤波图像，以获得去除阴影的最终图像。...）将根据图像中粒子或内容的大小进行更改。
椒盐噪声又被称作脉冲噪声，它会随机改变图像中的像素值，是由相机成像、图像传输、解码处理等过程产生的黑白相间的亮暗点噪声，其样子就像在图像上随机的撒上一些盐粒和黑椒粒，因此被称为椒盐噪声。...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...依照上述思想，在代码清单5-4中给出在图像中添加椒盐噪声的示例程序，程序中判断了输入图像是灰度图还是彩色图，但是没有对彩色图像的单一颜色通道产生椒盐噪声。...代码清单5-4 mySaltAndPepper.cpp图像中添加椒盐噪声 1. #include opencv2\opencv.hpp> 2.
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....equalLena = equalLena + equalLena_noise; //在灰度图像中添加高斯噪声 28. //显示添加高斯噪声后的图像 29.
今天，我们将在开放的 Python 计算机视觉库（OpenCV-python）的帮助下，详细探讨 Canny 边缘检测器 设置 让我们首先从初始设置开始。...高斯滤波 我们可能听说过正态分布或高斯分布，这种分布在自然界中始终存在，常用于表示实值随机变量。 在图像处理中，可以对图像应用高斯滤波器以减少噪声，模糊的图片可以直观地观察到这个效果。...由于 Canny 边缘算法使用导数来寻找图像的强度梯度，因此非常容易受到噪声的影响。因此，我们通过对图片应用高斯滤波器来去除噪声。...如果我们不去除噪声，算法可能会将图像中的噪声块误认为边缘并错误地标记它们。 OpenCV 使用 sigma = 1 的 5x5 高斯核作为降噪步骤。...尽管该算法的第一步是去除噪声，但并非所有噪声都被去除，这是因为选择 5x5 高斯滤波器是一种折中处理。过滤器去除了大部分明显的噪声，但不会去除太多。这就是双重阈值发挥作用的地方。
翻译 | 老赵 校对 | 余杭 大家好，在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中，我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。...所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。 在图像采集，编码，传输和处理期间，噪声总是出现在数字图像中。 在没有过滤技术的先验知识的情况下，很难从数字图像中去除噪声。...图 9 滤波器的分类 虽然有许多类型的滤波器，但在本文中我们将考虑4个主要用于图像处理的滤波器。 1. 高斯滤波器： 1.1 使用OpenCV和Python实现高斯滤波器： ?...图10通过滑动窗口计算平均值 2.1 使用OpenCV和Python实现均值过滤器： ?...图11通过滑动窗口计算中位数 3.1 使用OpenCV和Python实现中值过滤器： ? （过滤脉冲噪音） 4. 双边过滤器 双边滤波器使用高斯滤波器，但它有一个乘法分量，它是像素强度差的函数。
因此，单个图像将有三个这样的矩阵。 安装 注意：由于我们将通过Python使用OpenCV，因此隐含的要求是您的工作站上已经安装了Python（版本3）。...sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv 要检查安装是否成功，请在Python Shell或命令提示符中运行以下命令： import cv2 您应该知道的一些基本知识...事实证明，我们设置的阈值正好在图像的中间，这就是为什么在此处划分黑白值的原因。 应用领域 ＃1：去除图像中的噪点 既然您已经基本了解了什么是图像处理及其用途，那么让我们继续学习它的一些特定应用程序。...我们可以通过应用滤镜来去除图像中的噪声，或者将噪声降到最低，或者至少将其影响降到最低。滤波器也有很多选择，每个都有不同的强度，因此对于特定类型的噪声来说是最佳选择。...为了正确理解这一点，我们将在上面考虑过的玫瑰图像的灰度版本中添加“盐和胡椒”噪声，然后尝试使用不同的滤镜从嘈杂的图像中去除该噪声，然后看看哪个是最好的-适合那种类型。
下面依次说明在不同操作系统中OpenCV的安装方法： Windows $ pip install opencv-python MacOS $ brew install opencv3 --with-contrib...--with-python3 Linux $ sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv 要检查是否安装成功，请在Python交互模式中运行以下命令...原来, 我们设置的阈值正好在图像的中间，这就是为什么黑白值在那里被分割。 应用 1:去除图像中的噪声 现在你已经对图像处理的概念和用途有了基本的了解，接下来让我们来了解一下它的一些具体应用。...这就是为什么在将图像传递给算法以获得更好的精度之前，要对图像进行处理的原因。 有许多不同类型的噪声，如高斯噪声，椒盐噪声等。我们可以通过应用滤波器来去除图像中的噪声，或者至少将其影响降到最低。...为了更好地理解这一点，我们将在上面的玫瑰色图像的灰度版本中添加“盐和胡椒粉”噪声，然后尝试使用不同的滤波器去除图像中的噪声，看看哪一个最适合这种类型。
前言 对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题，论文《一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术》提出了一种实用而简便的图像分割方法。...该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行常规的阈值分割。实验结果表明，用该方法能取得良好的分割效果。...关于常规的阈值分割不是我这篇推文关注的，我这里只实现前面光照补偿的部分。算法的原理可以仔细看论文。论文原文见附录。 算法步骤 如果是RGB图需要转化成灰度图。...求取原始图src的平均灰度，并记录rows和cols。 按照一定大小，分为个方块，求出每块的平均值，得到子块的亮度矩阵。 用矩阵的每个元素减去原图的平均灰度，得到子块的亮度差值矩阵。...用双立方插值法，将矩阵 resize成和原图一样大小的亮度分布矩阵。 得到矫正后的图像：。
算法介绍 这是OpenCV图像处理专栏的第十一篇文章，之前介绍过两种处理白平衡的算法，分别为灰度世界算法和完美反射算法。今天来介绍另外一个自动白平衡的算法，即动态阈值法，一个看起来比较厉害的名字。...算法原理 和灰度世界法和完美反射算法类似，动态阈值算法仍然分为两个步骤即白点检测和白点调整，具体如下： 白点检测 1、把尺寸为的原图像从空间转换到空间。 2、把图像分成个块。...白点调整 1、选取参考“参考白色点”中最大的10%的亮度（Y分量）值，并选取其中的最小值Lu_min。...5、调整原图像：Ro= R*Rgain; Go= G*Ggain; Bo= B*Bgain; 代码实现 块的大小取了100，没处理长或者宽不够100的结尾部分，这个可以自己添加。...j)[0] = B; dst.at(i, j)[1] = G; dst.at(i, j)[2] = R; } } return dst; } 效果 图像均为算法处理前和处理后的顺序
BOSHIDA DC电源模块去除输出电源中的高频噪声及杂波DC电源模块是电路中常用的部件，用于提供电子元器件的工作电源。...然而，在使用DC电源模块的过程中，往往会出现一些问题，比如输出电源中产生的高频噪声和杂波。这些问题不仅会影响电路的稳定运行，还会影响到元器件的寿命，因此需要采取措施去除这些干扰。...高频噪声和杂波产生的原因高频噪声和杂波通常是由电源内部或外部的一些因素引起的。...其中，电源内部可能会产生高频噪声和杂波，比如开关电源中的开关管在开关过程中会产生高频噪声；而电源外部则可能会受到其他电器设备或电磁干扰的影响，导致电源输出出现杂波。...总结因为高频噪声和杂波会对电路产生不良的影响，因此需要采取措施去除这些噪声和杂波。常用的方法包括加入滤波电容和增加隔离电路。在实际应用中，还需要根据电路的具体情况和要求来选择合适的方法进行处理。
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...阈值化后，我们得到如下图像： ? 注意图像的明亮区域现在都是白色的，而其余的图像被设置为黑色。...measure.lable返回的label和我们的阈值图像有相同的大小，唯一的区别就是label存储的为阈值图像每一斑点对应的正整数。 然后我们在第5行初始化一个掩膜来存储大的斑点。...如果numPixels超过了一个预先定义的阈值(在本例中，总数为300像素)，那么我们认为这个斑点“足够大”，并将其添加到掩膜中。 输出掩模如下图： ?
完整代码可以在 我的AI学习笔记 - github 中获取 原理 传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点...假设对一定领域内的所有像素从小到大进行排序，如果存在孤立的噪声点，比如椒盐噪声（椒噪声——较小的灰度值，呈现的效果是小黑点；盐噪声——较大的灰度值，呈现的效果是小白点），那么从小到大排序的这个数组中，那些孤立的噪声一定会分布在两边...中值滤波器受滤波窗口大小影响较大，用于消除噪声和保护图像细节，两者会存在冲突。...如果窗口较小，则能较好地保护图像中的一些细节信息，但对噪声的过滤效果就会打折扣；反之，如果窗口尺寸较大则会有较好的噪声过滤效果，但也会对图像造成一定的模糊效果，从而丢失一部分细节信息。...此处采用改进的自适应中值滤波算法进行图像恢复： 根据图像处理的空间相关性原则，采用自适应的方法选择不同的滑动窗口大小； 在算法中单滤波窗口大小达到最大值时，采用均值滤波； 代码实现 def get_window
对图片进行这个操作将有助于平滑图片中的高频噪声。 然后我将模糊化后的图片进行阈值化，在梯度图片中，所有的像素点的灰度值低于255的将设为0（黑色），其余设为255（白色）。...腐蚀操作将会“腐蚀”掉图片中的白色像素点，因此将会清除这些小的斑点，而膨胀操作将会“扩张”剩余的白色像素，并使白色区域变长。 如果在腐蚀过程中去除了小的斑点，则在膨胀的过程中不会再次出现。...中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。...总结 值得去思考的点 1、为啥要转变成灰度图 2、如何去除干扰因素，特别是条形码下面的材料说明的区域是采用什么办法去除的，小的斑点是如何去除的 下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程...下载2：Python视觉实战项目31讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目31讲，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...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。...widthStep应该等于width*3，但是由于4字节对齐问题，有时候需要在一行的末尾需要填充1-3个字节，这时候widthStep>width*3。...因此， widthStep的值的计算有两种情况： 1.当（width*3）%4=0，这时width*3=widthStep； 2.当（width*3）%4 ！
在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列。 完成本教程后，你将知道: 白噪声时间序列的定义以及为什么它很重要。 如何检查是否你的时间序列是白噪声。...用于识别Python中白噪声的统计和诊断图。 让我们开始吧。 ? 什么是白噪声时间序列？ 时间序列可能是白噪声。时间序列如果变量是独立的且恒等分布的均值为0，那么它是白噪声。...这意味着所有变量具有相同的方差 (sigma^2)，并且每个值与该系列中的所有其他值具有零相关。 如果序列中的变量被高斯分布绘制，则该系列称为高斯白噪声。 为什么这么重要？...白噪声时间序列的例子 在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并做一些检查。它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。...你发现了Python中的白噪声时间序列。
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、...前一篇文章介绍图像阈值化处理操作，包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。...本篇文章将讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法，基础知识，希望对您有所帮助。...图像被腐蚀后，去除了噪声，但是会压缩图像。 对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并且保持原有形状。...数字图像处理（第3版）[M]. 电子工业出版社, 2013. [2] 罗子江. Python中的图像处理[M].
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