用OpenCV或Skimage填充图像中的空洞 - 腾讯云开发者社区

这两种算法在它们可以检测到的和不能检测到的方面都有其起伏。 OpenCV 是用 C++ 在后端进行编程的，并作为一个机器学习包，来分析 Python 中的图像模式。...Skimage 也称为 Scikit-Image ，是一个机器学习软件包，用于图像预处理以发现隐藏模式。...两者的最佳平台 OpenCV 建议在基于服务器的 notebook 上完成，比如 google colab，或者 google cloud、Azure cloud 甚至 IBM 中的 notebook...Skimage 检测人脸和推断图像。...中的 Hascade 参数技术检测了其中一张人脸，该技术也可以调整以检测所有人脸。

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python中的skimage图像处理模块

1.给图像加入噪声skimage.util.random_noise(image, mode=‘gaussian’, seed=None, clip=True, **kwargs)该函数可以方便的为图像添加各种类型的噪声如高斯白噪声...‘localvar’ 高斯加性噪声，每点具有特定的局部方差。‘poisson’ 泊松分布的噪声。‘salt’ 盐噪声，随机用1替换像素。属于高灰度噪声。...‘pepper’ 胡椒噪声，随机用0或-1替换像素，属于低灰度噪声。‘s&p’ 椒盐噪声，两种噪声同时出现，呈现出黑白杂点。...默认 : 0.5 输出 out : ndarray 输出为浮点图像数据，在[0,1]或[-1,1]之间。Skimage读取图像后格式为(height, width, channel)。...注意RGB图像数据若为浮点数则范围为[0,1],若为整型则范围为[0,255]。2.亮度调整gamma调整原理：I=Ig对原图像的像素，进行幂运算，得到新的像素值。公式中的g就是gamma值。

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Python 图像边缘检测 | 利用 opencv 和 skimage 的 Canny 算法

文章目录一、简介二、opencv 实践三、skimage 实践 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、简介提取图片的边缘信息是底层数字图像处理的基本任务之一...Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近...): # 用自定义梯度 cv2.Canny(dx, dy, threshold1, threshold2[, edges[, L2gradient]]) -> edges image：参表示8位输入图像...库中函数 skimage.feature.canny(image, sigma=1.0, low_threshold=None, high_threshold=None,...：Canny算法最后一步中，大于该阈值的像素直接置为255 ---- 参考链接： OpenCV | Canny Edge Detection 维基百科 | Canny Edge Detection Canny

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opencv中resize函数怎么用(图像resize)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...opencv中的resize函数有多种用法： 1，图像缩放 opencv帮助文档中对resize函数的介绍： src 输入图 dst 输出图，形态和输入图相同，当dsize不等于0，输出图尺寸会和dsize...CV_INTER_NEAREST 最邻近插值点法 CV_INTER_LINEAR 双线性插值法 CV_INTER_AREA 邻域像素再取样插补 CV_INTER_CUBIC 双立方插补，4*4大小的补点...这些方法模拟了STL向量类的相应方法。参数： sz为新的行数。

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用 OpenCV 检测图像中各物体大小

属性 2：我们应该能够在图像中轻松地找到这个参考物体，要么基于物体的位置(如参考物体总是被放置在图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状，独特且不同于其他物体的物体)。...图 2：使用 OpenCV 、Python 、计算机视觉和图像处理技术测量图像中物体的大小。上图所示，我们已经成功地计算出图像中每个物体的大小——我们的名片被正确地显示为 3.5 英寸 x 2英寸。...图3：用 OpenCV 测量图像中药丸的尺寸在美国，20000 多种处方药中有近 50% 是圆形和/或白色的，因此如果我们能根据它们的测量结果对药片进行过滤，我们就更有可能准确地识别出药物。...图4：最后一个用 Python + OpenCV 测量图像中物体大小的例子。同样，结果也不是很完美，但这是由于(1)视角和(2)透镜失真，如上所述。...总结在本篇博客中，我们学习了如何通过 Python 和 OpenCV 检测图像中的物体大小。

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用python和opencv检测图像中的条形码

概述在日常生活中，经常会看到条形码的应用，比如超市买东西的生活，图书馆借书的时候。。。那么这些东西是如何做到准确检测出条形码的位置呢？...这里，我们用Scharr算子的x方向梯度减去y方向的梯度。通过这个相减操作，我们就只剩下了高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。我们上述原始图像的梯度表示如下图所示 ?...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。...A8python%E5%92%8Copencv%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%9B%BE%E5%83%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%9D%A1%E5%BD%A2%E7%A0%81 或点击

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关于OpenCV中图像的widthStep

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 ！

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opencv实现imfill_使用opencv实现matlab中的imfill填充孔洞功能

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君使用opencv实现matlab中的imfill填充孔洞功能，整体思路如下： 1. 首先给原始图像四周加一圈全0，并保存为另一幅图像 2....使用floodFill函数给新图像进行填充，种子点设置为Point(0, 0)，填充颜色为全白。...因为原始图像四周加了一圈0，因此使用floodFill填充之后，整个图像除了原始图像中内部的点是黑色之外其他地方全是白色。 3. 将填充之后的图像颜色反转，再剪裁成原始图像大小。...此时这张图像除了内部需要填充的地方是白色之外其他地方都是黑色。 4. 最后将新图像和原始图像取个并集，完成。...代码如下： /** \brief 填充二值图像孔洞 \param srcimage [in] 输入具有孔洞的二值图像 \param dstimage [out] 输出填充孔洞的二值图像 \return

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python深度学习库pytorch::transforms练习:opencv,scikit-image,PIL图像处理库比较

进行深度学习时，对图像进行预处理的过程是非常重要的，使用pytorch或者TensorFlow时需要对图像进行预处理以及展示来观看处理效果，因此对python中的图像处理框架进行图像的读取和基本变换的掌握是必要的...，接下来python中几个基本的图像处理库进行纵向对比。...Module of torchvision # &&& # 对比python中不同的图像处理模块 # 并且使用torchvision中的transforms模块进行图像处理...plt.figure() my_imshow(img_skimage, title='img_skimage') # 可以看到opencv读取的图像打印出来的颜色明显与其他不同 plt.figure...读出的图像颜色通道为BGR，需要对此进行转换 img_opencv = cv2.cvtColor(img_opencv, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.figure() my_imshow

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真实场景的双目立体匹配（Stereo Matching）获取深度图详解

里面用到的匹配图像对是OpenCV自带校正好的图像对。...② 将上面两幅畸变校正后的图作为输入，使用OpenCV中的光流法提取匹配特征点对，pts1和pts2，在图像中画出如下： ? ? 　　...SGBM算法获取视差图　　立体校正后的左右两幅图像得到后，匹配点是在同一行上的，可以使用OpenCV中的BM算法或者SGBM算法计算视差图。...计算图像的积分图integral，并保存对应积分图中每个积分值处所有累加的像素点个数n（空洞处的像素点不计入n中，因为空洞处像素值为0，对积分值没有任何作用，反而会平滑图像）。　　...先用大窗口给所有空洞赋值，然后利用逐渐变成小窗口滤波覆盖原来的值，这样既能保证空洞能被填充上，也能保证图像不会被过度平滑。

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【数字图像处理】LeetCode与图像处理（连通域的计算）

基本概念在数字图像处理中，有个连通域的概念连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。...在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有 8 个邻接像素，常见的邻接关系有 2 种：4 邻接与 8 邻接。...寻找连通域的方法 OpenCV 库在 OpenCV 中，提供了一个函数 cv2.connectedComponentsWithStats 可以帮助我们计算连通域的一些信息，其接口说明如下： connectedComponentsWithStats...skimage 库 skimage 库中也有一个与 OpenCV 版本一样的函数 skimag.measure.label ，其接口如下 labels, num = measure.label(input...给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向或竖直方向上相邻的陆地连接形成。

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OpenCV中图像的读取，显示与保存

图像的读取，显示与保存相关函数：cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite() ?...1.读入图像：用cv2.imread()函数来读取图像，cv2.imread(路径，图像颜色空间)（其中颜色空间默认为BGR彩图） cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像 ...cv2.imread('buffer.jpg') #默认为BGR彩图 img = cv2.imread('buffer.jpg'，0) #以灰度模式加载图像 2.显示图像：用cv2.imshow...函数的第一个参数是一个窗口标题，第二个参数是图像。...：用cv2.imwrite()函数来保存图像，第一个参数是文件名称，第二个参数是想要保存的图像。

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OpenCV中基于Retinex的图像增强实现

用高斯模板对原图像做卷积，相当于对原图做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，其中F(x,y)表示高斯滤波函数。 ?...在对数域中，用原图像减去低通滤波图像，得到高频增强的图像G(x,y)。 ? 对G(x,y)取反对数，得到增强后的图像： ? 对R(x,y)做对比度增强，得到最终的结果图像。...需要注意的是，最后一步量化的过程中，并不是将 Log[R(x,y)] 进行 Exp 化得到 R(x,y) 的结果，而是直接将 Log[R(x,y)] 的结果直接用如下公式进行量化： ?...Vec2b—表示每个Vec2b对象中,可以存储2个char(字符型)数据 Vec3b—表示每一个Vec3b对象中,可以存储3个char(字符型)数据,比如可以用这样的对象,去存储RGB图像中的...Vec4b—表示每一个Vec4b对象中,可以存储4个字符型数据,可以用这样的类对象去存储—4通道RGB+Alpha的图 SSR算法实现 void SingleScaleRetinex(

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使用OpenCV测量图像中物体的大小

原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/ 今天的文章是关于测量图像中物体大小和计算它们之间距离的系列文章的第二部分...测量图像中物体的大小类似于计算相机到物体的距离——在这两种情况下，我们都需要定义一个比率来测量每个计算对象的像素数。我将其称为“像素/度量”比率，我将在下面中对其进行更正式的定义。...属性2：我们应该能够轻松地找到这个引用对象在一个图像,要么基于对象的位置(如引用对象总是被放置在一个图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状,独特和不同图像中所有其他对象)。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。用计算机视觉测量物体的大小现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。...让我们来看看测量物体大小的第二个例子，这次是测量药丸的尺寸：在美国20000多种处方药中，近50%是圆形或白色的，因此如果我们能根据药片的尺寸进行筛选，我们就更有可能准确地识别出药物。

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使用OpenCV和Python标记超像素色彩

使用OpenCV和Python标记超像素色彩在接下来的部分中，我们将学习如何应用SLIC算法从输入图像中提取超像素。...slic函数将在超像素生成期间将我们的输入图像转换为L*a*b*颜色空间。因此我们有两种选择：用OpenCV加载图像，克隆它，然后交换通道的顺序。...第5和6行负责为当前的超像素构建掩码。蒙版将与我们的输入图像具有相同的宽度和高度，并将填充(最初)一组1(第5行)。...这一点很重要，这样我们就可以用OpenCV将输出图像显示到屏幕上。我们通过使用rescale_intensity函数(来自skimage)来实现这一点。在第4行。...然后我们访问每个单独的超像素并应用我们的色彩度量。每个区域的色彩分数被合并到一个掩膜中，显示出输入图像中色彩最丰富或最缺乏色彩的区域。

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OpenCV 3.1.0中的图像放缩与旋转

OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...首先来看图像放缩，通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示...可以看出基于OpenCV3.1.0实现图像旋转的时候同样会涉及到像素插值问题，可以选择的插值算法跟放缩时候一致。在OpenCV3.1.0中默认的插值算法是线性插值(INTER_LINEAR=1)。

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OpenCV图像处理中“投影技术”的使用

问题引出本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用...在这样采集到的图像中，大量存在黑色的定位区块： ? 如果进一步定位，可以得到这样的结果： ? 如果做成连续图像 ? ?...在这波峰波谷中，存在着的“量化”结果，对应了答题卡中的定位关系概念抽象在前面的分析里，我们已经基本建立起“投影”的概念。...算法实现 //投影到x或Y轴上,上波形为vup,下波形为vdown,gap为误差间隔 void projection2(Mat src,vector& vup,vector& vdown...在这样的OCR识别中，首先可以通过投影的方法，实现字符的分割。 2 . 压板识别 ? ? 在这样的项目中，同样可以通过投影的方法，获得各个压板的准确定位。 3、轮廓展开分析 ?

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优化图像处理中的图像格式：OpenCV中的PNG、JPG和WEBP

在计算机视觉和图像处理应用中，选择正确的图像格式可以影响性能和质量。...让我们深入了解每种格式在图像处理方面的独特特性，并提供实际的代码示例，展示如何使用Python中的OpenCV加载和保存这些格式。 1....PNG（便携式网络图形）优势： PNG支持无损压缩，保留所有图像细节并支持透明度。PNG通常适用于需要精确像素值的图像处理任务（例如，分割掩码或科学图像分析）。...在计算机视觉中，JPG通常用于像素精度不太关键的数据集，如目标检测或分类任务。劣势： JPG的有损特性会导致一些数据丢失，特别是在多次保存后，这可能会随时间降低图像质量。...JPG：这种格式适用于可以接受一定质量损失的自然图像。它非常适合大型数据集，但不适合需要透明度或精确像素保留的图像。 WEBP：多功能，提供有损和无损选项。

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图像

图像处理与分类 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。...该方法返回ndarray. （2）显示图像 skimage.io.imshow(arr, plugin=None, **plugin_args) arr接收数组或字符串，表示要显示的图像数据或图像文件的名字...对图像的特征进行聚类，能够发现图像中的具有相似之处的特征和不同的特征，便于图像分析和识别。...，用灰度值1.0（白色）填充 X2[np.where(labels!

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【AI基础】OpenCV，PIL，Skimage你pick谁

1.1 利用PIL处理图像我们首先从读取图片开始，很多图像处理库（如opencv、skimage）都以imread()读取图片，但是PIL用open...更改图像形式使用PIL中的crop()方法可以从一幅图像中裁剪指定区域，该区域使用四元组来指定，四元组的的坐标依次是（b1,a1,b2,a2），通常一张图片的左上角为0。...opencv中图像彩色空间变换函数cv2.cvtColor cv2.cvtColor(input_image,fiag) 参数一： input_image表示将要变换色彩的图像ndarray对象参数二...('COLOR_')] print(flags) 02 比较细节差异 2.1读取方式上的不同我们首先从读取图片开始，PIL用open方法来读取图片，但opencv、skimage都以imread()读取图片...PIL读取灰度图格式从上面的对比可以看出skimage读取灰度图时的巨大不同就是其图像的矩阵的值被归一化了！！！ 03总结总的来说OpenCV、Skimage、PIL各有千秋。

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图像分析用 OpenCV 与 Skimage，哪一个更好？

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