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    【查虫日志】快速判断一副灰度图像中是否只有黑色和白色值（即是否为二值图像）过程中bool变量的是是非非。

    二值图像我们在图像处理过程中是经常遇到的，有的时候我们在进行一个算法处理前，需要判断下一副图像的数据是否符合二值图的需求，这个时候我们可以写个简单的函数来做个判断，比如我写了一个很简单的的代码如下：...当一副图不是二值图时，通常，我们很快就能返回结果了，那么最坏的情况就是他恰好是二值图，这样，我们就要遍历完所有的像素。...; } } return true; } 　　由于SIMD指令里没有_mm_cmpneq_epi8函数，我们该用代码1片段里被注释掉的那种逻辑来判断一个像素是否是黑色和白色...我们判断这个像素是否等于255和0，当然，一个像素不可能同时满足这两个条件，不满足的Mask返回0，满足则Mask返回255，所以如果他是黑色和白色，你们这两个Mask进行或操作肯定就为255，否则或操作后就为...但是那个IM_IsBinaryImage_C检测图1不是二值图像，检测图2 是二值图像，而IM_IsBinaryImage_SSE_Bug则检测图1是二值图像，图2不是二值图像。

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    基于opencv实现的车道线检测

    转换后的图像只有一个颜色通道，像素值范围通常是0到255，其中0表示黑色，255表示白色。...这个函数使用两个阈值来检测强弱边缘，并返回一个二值图像，其中边缘用白色像素表示。...weighted_img 函数：这个函数接收一个带有霍夫线的图像、初始图像以及三个权重参数（α、β、λ）作为输入，并返回一个根据给定公式计算得出的加权图像。...这个公式将初始图像、带有霍夫线的图像以及一个常数λ相加，其中α和β是权重参数。 filter_colors 函数：这个函数接收一个图像作为输入，并返回一个只包含黄色和白色像素的图像。...它首先过滤出白色像素，然后过滤出黄色像素，最后将两个过滤后的图像以相同的权重相加。

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    六、图像运算

    图片1bit2字体是黑色，值为0，其它区域为白色为255，此时两个图片进行相加的结果部分同学可能就很清楚了，白色区域依旧是白色，黑色可能会显示当前坐标区域的颜色值。...2.2 了解图像的其它运算方法 在opencv中也可以使两张图片进行组合相减，使用subtract方法，subtract方法与add方法类似，接收图片为参数，返回运算后的图片结果，代码如下： import...此时黑色值为0，已经最低了，白色为255，白色值将会减去原有的色彩值，之后就会出现如上图所示的情况。...2.3 了解图像的均值与方差 图片之间的像素均值可以得到当前图片的整体色彩偏亮或者偏暗，值越小那么该值就越暗，值越高则反之更亮。均值使用方法mean计算。mean接收一个图片数据，返回一个均值结果。...meanStdDev接收图片数据为参数，返回一个均值与一个方差。

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    使用Python给图片添加水印

    例如，在PNG文件中，[255,255,255,255]表示白色但完全不透明。而在JPG文件中，[255,255,255]表示白色的像素。...我们可以通过将图像上所有白色像素的alpha通道设置为0（透明）来“删除”白色背景。...由于我们已经将图像的RGBA值放入Numpy数组中，因此操纵颜色很容易。为了找到所有白色的像素，可以创建一个掩码，其中白色像素=True，否则为False。...下面的代码检查图像的每个像素的所有R、G和B值是否等于255。注意，transparent_watermark[：，：，0]仅返回所有1100×1100像素的第一个元素（即“R”的整数值）的数组。...这一步有效地将所有白色像素变为完全透明。 图5 可以使用PIL库的Image.fromarray()方法将NumPy数组转换回图像文件。

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    互联网+智慧农业：计算机视觉技术在农作物病虫害检测方面的应用

    同时事先将目标检测叶片同样做画图处理（涂成白色） ?...对两张处理后的图片做差，返回的值代表其差异之处 # 对图片 foliageNew 和 foliageWhite 做差（对比），返回的结果代表他们的差异之处 pictureDelta = cv2.absdiff...当然，这里我们可以做一下边缘检测进一步确认我们想要的检测目标区域 # pictureDelta 是图像的区域，canny 是图像的轮廓(白色区域) img = cv2.GaussianBlur(pictureDelta...originalPictureGS = cv2.GaussianBlur(originalPicture, (21, 21), 0) # 对图片 foliageNew 和 foliageWhite 做差（对比），返回的结果代表他们的差异之处...，canny 是图像的轮廓(白色区域) img = cv2.GaussianBlur(pictureDelta, (3, 3), 0) # Canny 边缘检测 canny = cv2.Canny(img

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    【从零学习OpenCV 4】图像中添加椒盐噪声

    ) high：输出随机数的最大值 low：输出随机数的最小值 这三个函数都可以用来生成随机数，区别在于第一个函数rand()不需要输入任何的参数，返回的随机数为...RAND_MAX，这是一个由系统定义的宏变量，在笔者的计算机中这个变量表示的是整数32767，该函数会返回的随机数为int类型。...不仅椒盐噪声的位置是随机的，噪声点是黑色的还是白色的也是随机的，因此可以再次生成的随机数，通过判断随机数的奇偶性确定该像素是黑色噪声点还是白色噪声点。 Step3：修改图像像素灰度值。...判断图像通道数，通道数不同的图像中像素表示白色的方式也不相同。也可以根据需求只改变多通道图像中某一个通道的数值。 Step4：得到含有椒盐噪声的图像。...int write_black = std::rand() % 2; //判定为白色噪声还是黑色噪声的变量 17. if (write_black == 0) //添加白色噪声 18.

    2.8K20

    【计算机视觉】使用OpenCV处理色彩空间（Python版）

    灰度（GRAY）色彩空间 GRAY色彩空间通道指的是灰度图像，灰度图像的通常只有1个，值范围是[0, 255]，一共256个灰度级别。其中0表示纯黑色，255表示纯白色。...dst既是参数，也是返回值，转换后的图像数据（目标图像数据）。也就是说，转换结果，可以通过cvtColor函数返回，也可以通过dst参数返回。 dstCn：可选参数。...饱和度越低，说明颜色越浅，越接近白色。饱和度为0表示纯白色。值越大，颜色越饱和。 透明度越高，表示颜色越明亮，透明度越低，表示颜色越暗，透明度为0表示纯黑色。...在Hue色彩空间中，饱和度减小，就相当于往光谱色中添加白色，光谱色所占的比例也在减小，饱和度减为0，表示光谱色所占的比例为零，导致整个颜色呈现白色。...我们可以很轻松地得到单一颜色值，即指定颜色角H，并让V=S=1，然后通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小V而S不变，同样增加白色可以减小S而V不变。

    2.9K30

    OpenCV与图像处理（二）

    .findContours(threshold_binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #提取轮廓 contours = h[0] #打印返回值...", img) # 创建白色幕布 temp = np.ones(threshold_binary.shape,np.uint8)*255 # 在白色幕布上画出轮廓：temp是白色幕布，contours...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。...#寻找轮廓 h = cv2.findContours(cannyImg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #提取轮廓 contours = h[0] #打印返回值...", img) # 创建白色幕布 temp = np.ones(cannyImg.shape,np.uint8)*255 # 在白色幕布上画出轮廓：temp是白色幕布，contours是轮廓，-1表示全画

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    Python提取彩色图像的二值化边缘

    所谓二值化是指只包含白和黑这两种颜色，下面的代码中使用白色表示内部或背景，使用黑色表示边缘。...图像边缘提取的基本思路是：如果一个像素的颜色值与周围像素足够接近（属于低频部分）则认为是图像背景或者内部，如果一个像素的颜色值与周围像素相差很大（属于高频部分）则认为是图像边缘。...t1 = [abs(2*cc1-cc2-cc3) for cc1, cc2,cc3 in zip(c1,c2,c3)] tt = [c*ratio for c in c1] #足够接近返回...True，否则返回False if t1<=tt: return True return False def edgeExtract(imgFn): #打开原始图像，获取尺寸 im =...3] c2 = im.getpixel((w,h+1))[:3] c3 = im.getpixel((w+1,h))[:3] #如果足够接近，在空白图像中绘制白色

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    一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数

    1.二值图像 二值图像中任何一个点非黑即白，要么为白色（像素为255），要么为黑色（像素为0）。...在RGB模型的立方体中，原点对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为0；距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，三个分量值都为1；从黑色到白色的灰度值分布在这两个点的连线上，该虚线称为灰度线；立方体的其余各点对应不同的颜色...图像名) 3.窗口等待 调用函数如下： cv2.waitKey(delay) 键盘绑定函数，共一个参数，表示等待毫秒数，将等待特定的几毫秒，看键盘是否有输入，返回值为ASCII值。...，彩色图像则返回B、G、R三个分量。...灰度图像：返回值 = 图像(位置参数) eg: test=img[88,42] 彩色图像：返回值 = 图像[位置元素, 0 | 1 | 2 ] 获取BGR三个通道像素 eg: blue=img[88,142,0

    2.5K10

    OpenCV如何去除图片中的阴影

    首先为了方便处理，我们通常会对图片进行灰度转换（即将图片转换成只有一个图层的灰色图像）。 然后我们分析一下，在上面的图片中有三个主色调，分别是字体颜色（黑色）、纸张颜色（偏白）、阴影颜色（灰色）。...我们只需要把灰色和白色部分都处理为白色就好了。 那要我怎么才知道白色和灰色区域呢？对于一个8位的灰度图，黑色部分的像素大致在0-30左右。...但是返回的对象原始类型是bool，我们来看看res的输出： [False True False False] 从结果可以看出，我们比较arr==0就是对数组中每个元素进行比较，并返回比较的布尔值。...它其实就是拿到res中为True的视图，比如上面的结果是第二个为True则只会返回第二个元素的视图。...pixel = int(np.mean(img[img > 140])) 猜测阴影部分的颜色值小于140，因此先索引出图像中大于140的部分。

    5.1K00

    opencv 9 -- 轮廓 找 和 画

    轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用 –为了更加准确，要使用二值化图像。...–在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测 –查找轮廓的函数会修改原始图像 –如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中 –在 OpenCV...中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体 –你应该记住， 要找的物体应该是白色而背景应该是黑色 函数 cv2.findContours() //函数imread读取的图像本身就是灰色的，不用再置灰处理...有三个参数 –第一个是输入图像 –第二个是轮廓检索模式 –第三个是轮廓近似方法 返回值有三个 –第一个是图像 –第二个 是轮廓 –第三个是(轮廓的)层析结构 轮廓(第二个返回值)是一个...Python 列表，其中存储这图像中的所有轮廓 每一个轮廓都是一个 Numpy 数组，包含对象边界点(x，y)的坐标 2 怎样绘制轮廓 函数 cv2.drawContours() 可以被用来绘制轮廓

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