我们都知道,一般情况下,一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵(RGB 格式),当然也有四个矩阵(RGBA 格式)或者一个矩阵(灰度图)的情形。然而,进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽,传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下,要想减少带宽占用和传输时延,只能对数据进行压缩。稍微想一下,对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗?矩阵压缩有很多种方法,在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。
以前都是使C语言中File* 、fopen、fread等操作文件,这几天学习了C++ IO标准库,就应用来读取bmp图像。
初学图像处理,在常用算法方面,二白实在是有些头疼。就在昨天,亲爱的小白师兄,对迷茫的二白伸出了援手,为二白送来了一大份干货——图像处理常用算法总结。二白仔细阅读了这些干货,并将其中的代码跑了几遍,觉得受益匪浅。在这里,二白将干货分享给大家。
对于图像处理,我现在也是一知半解的程度,毕业后基本就没接触这些东西了,如果有理解的不对的地方,欢迎指出~
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
创龙科技SOM-TL6678F是一款基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6678八核C66x定点/浮点DSP以及Xilinx Kintex-7 FPGA处理器设计的高端异构多核工业级核心板。核心板内部DSP与FPGA通过SRIO、EMIF16、I2C通信总线连接,并通过工业级高速B2B连接器引出千兆网口、PCIe、HyperLink、EMIF16、GTX等高速通信接口。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证,稳定可靠,可满足各种工业应用环境。
开运算一般平滑物体的轮廓、断开较窄的狭颈并消除细的突出物。闭运算同样也会平滑轮廓的一部分,但与开操作相反,它通常会弥合较窄的间断和细长的沟壑,消除小的孔洞,填补轮廓线的中的断裂。
最近看到一篇文章讲IMAGE DECOMPOSITION,里面提到了将图像分为Texture layer和Structure layer,测试了很多方法,对于那些具有非常强烈纹理的图像,总觉得用TV去燥的方法分离的结果都比其他的方法都要好(比如导向、双边),比如下图:
函数语法 A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(…)
本文介绍了如何利用Simple Image Statistics工具对图像进行二值化,并通过C#代码示例演示了如何使用此工具进行图像二值化。另外,还介绍了如何使用此工具进行图像灰度化处理。
参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf
将真彩色图像B转换为灰度图像A。rgb2gray函数通过消除色调和饱和度信息,同时保留亮度,来将B图像转换为灰度图。
#直方图计算的函数,反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0,255.0])
位图:位图是利用像素点来表示一幅图像,并且每一个像素都具有颜色和位置属性,是数字图像处理的常见表示方法。
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
空间滤波是一种采用滤波处理的图像处理方法,目的是达到某种目的(让它更模糊或者让它更清晰)。
RGB = imread('sy.jpg'); % 读入图像 imshow(RGB), % 显示原始图像 GRAY = rgb2gray(RGB); % 图像灰度转换 imshow(GRAY), % 显示处理后的图像 threshold = graythresh(GRAY); % 阈值 BW = im2bw(GRAY, threshold); % 图像黑白转换 imshow(BW), % 显示处理后的图像 BW = ~ BW; % 图像反色 imshow(BW), % 显示处理后的图像 1.图像反转 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸,把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸,把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(H); title('对数变换图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 4.直方图均衡化 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I); I1=histeq(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); imhist(I1); 5.线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=im
上一篇《Android利用SurfaceView显示Camera图像爬坑记(五) -- 在现有项目中加入NDK配置》中我们已经把NDK加入到SurfaceView实时图像显示了,这一篇我们就针对这个实时进行图像处理,并显示到预览实时帧中。
文章主要介绍了如何通过GDI+绘制椭圆,并给出了具体的实现代码和示例。主要步骤包括:定义一个基于GDI+的Bitmap对象,使用GraphicsPath绘制椭圆,将GraphicsPath转换为Bitmap,并使用RenderOptions.SetBitmapScalingMode进行缩放处理。
上一篇文章已经介绍了OpenCV的环境配置《OpenCV4Android中NDK开发(一)--- OpenCV4.1.0环境搭建》,今天这篇我们就来直接进行实战,先做最简单的传入图像转为灰度图。
最近在逛淘宝时发现了淘宝的图片搜索功能,可能是我太Low了这个技术点已经实现很长时间了。想想自己能不能实现这个功能,起初我是这么想的,对两张图片从左上角的第一个像素点一直比较到右下角的最后一个像素点,并在比较时记录它们的相似度,可能是我太天真了(主要还是知识限制了想象),这样做有很多问题,比如说两张图片大小不一致、核心要素点的位置不同等...最终只得借助网络了,找到了一种叫做均值哈希的算法(Average hash algorithm),接下来具体阐述它的基本思路以及适用场景。
原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527
原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46822709
图像对应方向的投影,就是在该方向取一条直线,统计垂直于该直线(轴)的图像上的像素的黑点数量,累加求和作为该轴该位置的值;基于图像投影的切割就是将图像映射成这种特征后,基于这种特征判定图像的切割位置(坐标),用这个坐标来切割原图像,得到目标图像。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。官方下载链接如下:https://opencv.org/releases/
在之前就有提到的老师叫做的大坑,可其实完全不知道该怎么写,这个系列不知道能做到哪里,东西做还是会做完,可是系列可能未来会坑掉。嘛,有一期是一期的东西,那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了,全当放飞自我了_(:з)∠)_
img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)
伴随着人类社会历程的不断向前推进,先进的科技就一直承载着人类社会的进步,特别是近年来日渐成熟的AI技术,深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流,考虑到,图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉(CV)的重要基础知识,同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方,为此,小编决定新开一个专栏——opencv图像处理,期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们,当然,这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦,期待能够带给大家更多的快乐,我们,一直在前行。
人类所接受的信息中,视觉信息占比大于60%,听觉信息占20%,其余信息占比小于20%,所以真的“百闻不如一见”!一般将视觉信息称为图像信息,其特点是直观形象,易懂,信息量大。
我们在前面已经见过了图像读取函数imread()的调用方式,这里我们给出函数的原型。
一、 题目描述 测量所给图片的高度,即上下边缘间的距离。 思路: 将图片进行阈值操作得到二值化图片。 截取只包含上下边框的部分,以便于后续的轮廓提取 轮廓检测 得到结果 二、 实现过程 1.用于给图片
了解常用图片格式和OpenCV高质量保存图片的方式,学习如何使用Matplotlib显示OpenCV图像。
伪彩色增强是把灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的颜色,简单来说,就是给一个黑白图像“上色”的过程。很多灰度图像因为自身色彩原因,在人眼的判别中不是十分方便,所以要对一些灰度图像进行伪彩色增强。增强后的灰度图像颜色种类越多,人眼能够识别的信息也越多。今天就给大家分享两种伪彩色合成的方法和代码。
大部分人可能都知道电脑上的彩色图是以RGB(红-绿-蓝,Red-Green-Blue)颜色模式显示的,但OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的,灰度图只有一个通道。
本文介绍了如何利用SSE优化灰度图算法,通过在RGB空间上进行自适应直方图均衡和基于Alpha的抖动算法,实现了灰度图算法的高性能优化。
本文链接:https://www.cnblogs.com/bomo/archive/2013/03/28/2986573.html
工作的原因,最近开始涉及到很多图像处理的工作,所以决定开辟一个新专栏:OpenCV入门教程系列。
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直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
1、MATLAB中图象数据的读取 A、 imread imread函数用于读入各种图象文件,其一般的用法为 [X,MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中,X,MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据,fmt为图象的格式,filename为读取的图象文件(可
imwrite(imgGray, ‘gray.jpg’); % 将灰度图像保存到图像文件
彩色图像比灰度图像拥有更丰富的信息,它的每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)3个分量来表示的,每个分量介于0~255之间。
使用python PIL库读取图像,该方法返回一个 Image 对象,Image对象存储着这个图像的格式(jpeg,jpg,ppm等),大小和颜色模式(RGB),它含有一个show()方法用来显示图像:
图像灰度直方图用来统计0到255的各灰度值在图像中的出现频次,也就是有多少个像素的值为0,多少个像素的值为1,等等。对于彩色图像,直方图为红、绿、蓝各分量的统计结果。 from os.path import isfile from PIL import Image def his(imageFile): #确保参数为图像文件 assert isfile(imageFile) and imageFile.endswith(('.bmp', '.jpg', '.png')), 'Must be image
导读 本文主要介绍一个复杂背景下缺陷检测的实例,并将Halcon实现转为OpenCV。 实例来源 实例来源于51Halcon论坛的讨论贴: https://www.51halcon.com/foru
Ⅰ、图像的定义: 二维函数f(x,y) 注:①x,y是空间坐标;②f(x,y)中f是点(x,y)的幅值。
图像边缘是图像中重要特性(如像素灰度、纹理等)分布的不连续处,图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息,一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘的另一个定义是指其周围像素灰度变化不连续的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间,因此,边缘是图像分割及图像识别中的重要特征。
在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以,在做图像处理之前,我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求,使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。
通过视频帧图片提取,图片批量裁剪,转换为BMP文件并取模,获得显示屏代码,基于STC32单片机,在8x8点阵LED模块上实现动画播放。
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