我有一个16位的图像,我想转换为8位图像。然而,我想在此之前做一些过滤。所有低于某个值(例如P1)的值都应变为0。并且所有高于不同值(比如P2)的值都应该变为255。这些值之间的所有值都应根据它们到P1和P2的距离进行缩放。 下面的代码执行此操作: def transform(value):
if value < P1:
value = 0
elif value > P2:
value = 255
else:
value = (value - P1) * (255.0 / (P2 - P1))
ret
我使用了Scharr滤镜,从这里我得到了x和y梯度。我可以知道如何从这里绘制方向图吗?这是我的Scharr过滤器结果的图片。这是指纹图像。
这是我使用的代码。
Mat src,grad;
Mat grad_x,grad_y;
Mat abs_grad_x,abs_grad_y;
int scale=1;
int delta=0;
int ddepth=CV_16S;
int c;
src=cv::imread("remove_noise.bmp",CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
Scharr(src,grad_x,ddepth,1,0,scale,
我正在尝试将一些Java代码转换成OpenCV,我遇到了一个在Java wrapper中找到正确函数的问题。有问题的python代码计算沿x轴的Scharr渐变如下:
# compute the Scharr gradient of the blackhat image and scale the
# result into the range [0, 255]
gradX = cv2.Sobel(blackhat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1)
gradX = np.absolute(gradX)
(minVal, maxVal) = (n
我正在尝试用realsense处理a.bag文件中的帧。有没有办法从这个包文件中提取所有的帧而不丢弃大部分的帧。我在网上找不到答案。下面是我读取基于Intel示例的bag文件的代码: import numpy as np
import pyrealsense2 as rs
import os
import time
import cv2
i = 0
try:
config = rs.config()
rs.config.enable_device_from_file(config, "test.bag", repeat_playback=False)
我的目标是对图像(从视频中提取)进行预处理,以便进行OCR检测。文本始终为黑色,如下例所示: ? 我试着使用年龄帧和HVS面具: cv2.accumulateWeighted(frame,avg2,0.005)
#res2 = cv2.convertScaleAbs(avg2)
# Convert BGR to HSV
hsv = cv2.cvtColor(imgray, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# define range of black color in HSV
lower_val = np.array([0,0,0])
upp
我正在努力寻找最快的方法来扩展和转换python中的数据类型。这是一种方法,但速度相当慢:
# image is a large np.float64 image with values in an arbitrary range
timeit.timeit(lambda: np.clip(image*255, 0, 255).astype(np.uint8), number=100)
=> 4.746736011002213 seconds
我注意到opencv有一个函数,它做的事情几乎是正确的,但是在上面添加了一个不必要的abs。这要快得多,但所有的负值都是正的,而不是零:
time