转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('...../Resources/Photos/park.jpg') cv.imshow('Park', img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY...= array(Image.open("Resources/Photos/park.jpg").convert('L')) im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理... im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...200 区间 im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像...参考 python图像数组操作与灰度变换
基本图像处理函数 基本图像处理函数包括读取，灰度，模糊，边缘提取，膨胀，腐蚀，重新整理大小，剪切等 #pylint:disable=no-member # 基本图像处理函数 #读取，灰度，模糊，边缘提取...，输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程 blur = cv.GaussianBlur(gray, (5,5...图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。...在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。...Soble算子的功能集合了高斯平滑和微分求导，又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到的是图像在X方法与Y方向梯度图像。
图像处理流程在处理图像时，OpenCV通常采用的是numpy数组来表示图像，这种方式能够有效地利用numpy的强大功能，如数组操作、广播等。...而OpenCV则支持更广泛的图像格式，并且能够处理更复杂的图像类型，如HDR图像、RAW图像等。b....和OpenCV进行图像缩放的处理时间。...PIL提供了简单易用的API，适合进行基本的图像处理操作，但功能相对有限；而OpenCV则提供了丰富的图像处理功能和算法，适合处理复杂的图像任务，但学习曲线较陡。...其次，我们通过示例代码演示了如何使用PIL和OpenCV进行图像处理，并对比了它们在处理流程、性能等方面的差异。通常情况下，OpenCV在性能上更为优越，尤其是在处理大型图像或复杂任务时。
前言 在上一期的文章中，我们学习了图像阈值化（二值化）处理方法，阈值化操作很实用，特别是以后的去除噪点，图像分割等等都会涉及到一定的阈值操作。...一、图像滤波 一、图像滤波简介 滤波的在数字信号处理这门课程中的本义是，对各种数字信号中的某一或指定频率进行过滤（也可以理解为不想要的频率），最后筛选出我们想要的频率的信号，这即是滤波的过程,也是目的...均值滤波： OpenCV中有一个专门的平均滤波模板供使用------归一化卷积模板，所有的滤波模板都是使卷积框覆盖区域所有像素点与模板相乘后得到的值作为中心像素的值。...OpenCV中均值模板可以用cv2.blur,比如一个3*3的模板其实就可以如下表示； 这里的意思就是对这个M大小的像素区域进行对点相乘 ，然后各个相乘的结果相加 最后平均（除以9）。...imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0) （可以看到高低双边滤波似乎变化不大，但别忘了像素分布取值已经不同了哦） 结语 今天的分享到此结束了，滤波操作将会是以后的图像处理和视频处理的基本操作
前言 在上一期的文章中，我们学习了图像的轮廓特征，主要学习了轮廓检测函数和框选函数。今天，我们将继续学习图像的新知识--直方图。...我们看看一下吧，直方图简单来说就是图像中每个像素值的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的多少个……直方图是一种分析图片的手段，当然，图像中比较常见的颜色格式是彩色和灰度的，针对灰度图像直方图...(图像原始数据，像素的范围) 图像的灰度级是0-255，一共256个。...mask : 掩码图像 统计整幅图像的直方图，设为None。...直方图的作用：从上面的实例我们可以了解到，其实每一个图像的直方图是不一样的，由此，直方图可以用来进行比较不同的图像，不过直方图用到最多的是，均衡化，何为均衡化，简单地说，使得图像的像素值尽量分布均匀，而不是高低差落较大
前言 图像特效处理一般是对图像的像素点的通道、灰度值值等进行操作，达到想要的结果，下面将会给大家一一呈现一些简单特效的原理以及代码实现，希望能够对大家有一定的帮助。...d = 9, sigmaColor = 5, sigmaSpace = 3) img_blur = cv2.medianBlur(img1, 7) # 中值滤波处理...plt.imshow(imgs[i]) plt.title(titles[i]) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.suptitle('图像特效处理...plt.imshow(imgs[i]) plt.title(titles[i]) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.suptitle('图像特效处理...plt.savefig('E:\From Zhihu\For the desk\cvfifteenresult.jpg', dpi = 1080) plt.show() 结束语 本篇文章总结了图像特效处理中的毛玻璃
在上期的文章中，我们学习了图像的形态学技术，知道了开运算和闭运算，今天我们来学习图像的梯度知识，这对以后的图像边缘检测尤为重要，涉及到一部分数学知识，但是很简单，最后我会用一句话来概括，接着往下看。...图像梯度 图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（横向、纵向等等）。...上高数的时候，我们都是连续函数，因此这个值可以取得很小，ϵ可以理解为x的最小前进步伐，但是图像是一个离散的二维函数，ϵ不能取得很小，图像中像素来离散的，而像素之间最小的距离是1，ϵ取为1，所以，上面的公式变为...1.4 效果展示 x 方向梯度图像： y 方向梯度图像： x，y梯度叠加图像： （可以看到，图像的边缘已经被检测出来了，后期我们可能继续深入讲解） 结语 今天的知识分享结束了，虽然涉及到了一定的数学知识...，不过不要担心哦，因为我们用一句话总结了梯度的定义哦，并且梯度的实现方式opencv库函数已经帮我们做到了，我们只需要根据参数使用就好了，是不是很简单呢，大家下去好好消化哦，我们下期再见。
前言 在上期的文章中，我们简要学习了有关图像梯度的知识，中间用数学知识进行了解读，最后用一句话进行了概括，今天，我们将继续学习图像的有关知识--图像阈值化（二值化）。...一、图像阈值化 图像阈值化(也叫二值化)，就是将图像上每一个像素点的像素值设置为一个定值，一般为0（黑色）或者白色（255），最后整个图像将会表现出出黑和白的观察效果。 ...1.1 原始图像 （夜幕降临的城市） 1.2 代码实践 import cv2 import numpy as np # OpenCV阈值化函数实践 def img_thres(coor_image...coor_image = cv2.imread("./1.jpg") img_thres(coor_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在opencv...第二个参数 x : 阈值大小（超过或低于这个大小都会被处理）。
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV的DNN深度学习模块进行实时人脸检测。 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...int(round(frameHeight/150)), 8) return frameOpencvDnn, bboxes if __name__ == "__main__" : # OpenCV...deploy.prototxt" net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(configFile, modelFile) else: modelFile = "opencv_face_detector_uint8....pb" configFile = "opencv_face_detector.pbtxt" net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(modelFile...tt_opencvDnn += time.time() - t fpsOpencvDnn = frame_count / tt_opencvDnn label = "OpenCV
Ubuntu Opencv 图像平滑处理 1背景知识 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理时需要用到一个 滤波器 。...不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口，当使用这个滤波器平滑处理图像时，就把这个窗口滑过图像。...2 Opencv 实现 第一步:编写C++源程序....#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" using namespace std;using...4> 结果(视频展示) 视频内容 3 总结 Opencv实验旨在加深或者方便大家理解软件的图像处理过程，为硬件实现提供方法或者思路。
本章节的主要内容是图像分割，包括以下几点内容： 1、阈值二值化 2、Canny算子 3、Sobel算子 4、Laplace算子 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行...---- 1、阈值二值化 阈值二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。灰度值0：黑，灰度值255：白。...直方图方法选择二值化阈值主要是发现图像的两个最高的峰，然后在阈值取值在两个峰之间的峰谷最低处。...白色幕布上的二值分割结果 2、Canny算子 canny边缘检测的基本思想是：首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行平滑滤波，然后采用非极值抑制技术进行处理得到最后的边缘图像。...一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数。在一阶导数的极值位置，二阶导数为0。可以用这个特点来作为检测图像边缘的方法。
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
本章节的主要内容是霍夫变换，包括以下2个知识点： 1、直线检测 2、圆检测 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...---- 1、霍夫变换介绍 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个參数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。...图像霍夫变换通过把图像的坐标从2D平面坐标系变换到极坐标空间，可以发现原来在平面坐标难以提取的几何特征信息（如：直线、圆等），图像的直线与圆检测就是典型的利用霍夫空间特性实现二值图像几何分析的例子。...霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像做中值滤波,也可用高斯滤波，视噪声类型而定，具体可见图像模糊。...基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步： （1）检测边缘，发现可能的圆心。 （2）基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小。
本章节的主要内容是图像特征提取：HOG、Haar、LBP。 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...2、 Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息。 3、 LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息。...（3）计算图像的梯度与方向，可以使用Sobel算子实现，最终得到图像的梯度振幅与角度。...对每个block的descriptor做归一化处理，常见的归一化处理为L2-norm或者L1-norm将图像image内的所有归一化处理的block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image...x, dst[y,x])) return dst def disp_test_result(img, gray, dst, mode=0): # param mode = 0, opencv
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV的机器学习部分中的支持向量机（SVM）和最近邻算法（KNN）进行手写数据训练测试识别。...以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...---- 1、基于OpenCV使用SVM进行手写数据训练测试识别 # encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np SZ = 20 bin_n = 16...affine_flags = cv2.WARP_INVERSE_MAP | cv2.INTER_LINEAR def deskew(img): # 计算图像中的中心矩(最高到三阶) m...，参数:输入图像、变换矩阵、变换后的大小 img = cv2.warpAffine(img, M, (SZ, SZ), flags=affine_flags) return img #
本章节的主要内容是对之前分享的OpenCV与图像处理模块进行一个总结。...---- 第一期主要内容： 1、图像视频实时读写显示 2、图像变换 3、卷积处理：图像增强和滤波去燥 图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论...图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。...基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步： （1）检测边缘，发现可能的圆心。 （2）基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小。...机器学习之OCR项目实战 第九期主要内容： 16、OpenCV DNN：目标检测 下周开始分享计算机视觉与深度学习模块：主要包括目标检测、图像识别、图像分割（语义分割、实例分割）等。
本章节主要是图像处理基础操作，主要包括以下几点内容： 1、图像视频读取显示保存 2、图像变换 3、卷积处理：图像增强和滤波去燥 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行...---- 1、图像视频读取显示保存 1）读取路径下的图像并显示，完整代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 图片路径...---- 2、图像变换 主要包括： 获取图像的高和宽； 将图像变为原来的2倍； 水平翻转180度； 垂直翻转180度； 水平垂直同时翻转； 图像绕着某一点的旋转； 调整亮度与对比度； 完整代码如下：...cv2.imread(img_path) cv2.imshow("origin_img", img) #获取图像的高和宽 height, width = img.shape[:2] # 将图像变为原来的...---- 3、卷积处理：图像增强和滤波去燥 主要包括： 直方图均衡化； 高斯去燥； 均值滤波； 中值滤波； 完整代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import
图像处理基础，等大小图片相似度匹配 基于RGB通道的像素点相似度匹配算法思路 def compare_by_RGB(image_1,image_2): """ 基于通道和的差...:return: """ G_1 = 0 B_1 = 0 R_1 = 0 G_2 = 0 B_2 = 0 R_2 = 0 #第一个图像矩阵通道和...for y in x: G_1 += y[0] B_1 += y[1] R_1 += y[2] #第二个图像矩阵通道和...2: for y in x: G_2 += y[0] B_2 += y[1] R_2 += y[2] #图像矩阵各通道相似度
06-图像混合 理论-线性混合操作 g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x) 相关API void cv::addWeighted(InputArray sec1, //参数1：输入图像Mat...src1 double alpha, //参数2：输入图像src1的alpha值 InputArray src2, /.../参数3：输入图像Mat src2 double beta, //参数4：输入图像src2的beta值（通常为1-alphp）...double gamma, //gamma值 OutputArray dst, //输出混合图像 int dtype =
前言 在上一期的文章中，我们学习了图像的边缘检测知识，了解到边缘检测实际就是检测图像中亮度变化有区别或者较大的地方，实际效果表现为图像中的轮廓检测。...今天，我们继续来学习图像的新知识--轮廓特征。 一、检测并绘制轮廓的方法 轮廓检测是图像处理中常用的方法。...OpenCV中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓，一起来看看吧。...1.1 原始图像 （各式各样的形状） 1.2 代码实践 1）首先我们来寻找轮廓，然后将轮廓进行描红 # 首先我们来寻找轮廓，然后将轮廓进行描红 import cv2...cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) 代码分析：需要注意的是cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的
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