它提供了许多常用的图像处理功能，例如图像的读写、显示、缩放、旋转、滤波等。同时，它也实现了许多计算机视觉算法，例如目标检测、图像分割、人脸识别等。...在Python中，可以使用OpenCV进行图像和视频的处理和分析。 图片 以下是一个简单的读取和显示图像的示例代码： import cv2 # 读取图像，注意！...以下是一些基本操作的示例代码： import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread("image.jpg") # 图像的裁剪 crop_img = img[100:200, 150...示例代码： import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread("image.jpg") # 均值滤波 blur_img = cv2.blur(img, (5, 5)) # 显示图像...示例代码： import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Sobel算子 sobel_x = cv2
2.4 高斯模糊 核心API：cv.GaussianBlur(图像, (卷积核), 标准差) 代码示例 import cv2 as cv import numpy as np kernel = np.ones...在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的 梯度矢量 import cv2 as cv src = cv.imread("...../img/brain.jpg") # sobel算子 参数1:图像, 参数2:图像的深度 -1表示和原图相同, 参数3: x方向求导的阶数 参数4: y方向求导的阶数 x_sobel = cv.Sobel...", xy_sobel) cv.waitKey() 由于使用Sobel算子计算的时候有一些偏差, 所以opencv提供了sobel的升级版Scharr函数,计算比sobel更加精细. import cv2...同时考虑了空间域与值域的差别，而Gaussian Filter和α均值滤波分别只考虑了空间域和值域差别。
Sobel 算子和 Scharr 算子是两种常用的边缘检测算子，用于检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。...以下是一个使用 Sobel 算子进行边缘检测的示例代码： import cv2 # 读取图像文件 image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE...dx 和 dy 参数指定了 Sobel 算子的阶数，用于控制检测边缘的方向。 ksize 参数指定了 Sobel 算子的大小，较大的大小将产生更粗的边缘线条。...与 Sobel 算子类似， dx 和 dy 参数指定了 Scharr 算子的阶数，用于控制检测边缘的方向。...三、示例应用 现在，我们来看一些常见的示例应用，演示 Sobel 算子和 Scharr 算子的边缘检测操作： 3.1 图像边缘检测 使用 Sobel 算子或 Scharr 算子，可以检测图像中的边缘信息
作者：姚童，Datawhale优秀学习者，华北电力大学 严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。...代码示例： # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 #读取图像 img = cv2.imread('D:/yt/picture/Sobel/laplacian.bmp',...代码示例： import cv2 #读取图像 img = cv2.imread('D:/yt/picture/Sobel/lena.bmp',0) #计算水平方向边缘信息 scharrx = cv2...该函数分别对x和y方向进行二次求导： 注意：当ksize=1时，计算时采用如下3×3的核： 代码示例： import cv2 #读取图像 img = cv2.imread('D:/yt/picture...代码示例： # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 #读取图像，为8位灰度图像 img = cv2.imread('D:/yt/picture/Sobel/lena.bmp
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原理 OpenCV中的边缘检测原理主要基于图像梯度的计算，包括一阶梯度和二阶梯度。 一阶梯度：它反映了图像亮度变化的速度。Sobel算法就是一种以一阶梯度为基础的边缘检测算法。...Sobel检测算子 Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，但是很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体...Sobel算法：通过计算图像亮度的空间梯度来检测边缘，通常用于水平和垂直边缘的检测。 Scharr算法：与Sobel类似，但使用了不同的核来计算梯度，通常能提供更精确的边缘检测结果。...，主要用于提取图像中不连续部分的特征，以便将图像分割成不同的子区域或轮廓线。...() ret: 若获取成功返回True，获取失败，返回False Frame: 获取到的某一帧的图像 调用cv.imshow()显示图像，在显示图像时使用cv.waitkey()设置适当的持续时间
---- 三.Sobel算子 Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。...Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的，距离越近的像素点对应当前像素的影响越大，从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。...因为Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导（分化），因此结果会具有更多的抗噪性，当对精度要求不是很高时，Sobel算子是一种较为常用的边缘检测方法。...dst表示输出的边缘图，其大小和通道数与输入图像相同 ddepth表示目标图像所需的深度，针对不同的输入图像，输出目标图像有不同的深度 dx表示x方向上的差分阶数，取值1或 0 dy表示y方向上的差分阶数...，但定位准确率较差；Prewitt算子对灰度渐变的图像边缘提取效果较好，而没有考虑相邻点的距离远近对当前像素点的影响；Sobel算子考虑了综合因素，对噪声较多的图像处理效果更好。
执行结果： 图像色彩操作 彩色图像转换为灰度图像 # 彩色图像转换为灰度图像示例 import cv2 im = cv2.imread(".....# 图像相加示例 import cv2 a = cv2.imread(".....# 图像相减运算示例 import cv2 a = cv2.imread(".....OpenCV提供了查找图像轮廓的函数cv2.findContours（），该函数能够查找图像内的轮廓信息，而函数cv2.drawContours（）能够将轮廓绘制出来。...例如，contours[i]是第i个轮廓（下标从0开始）,contours[i][j]是第i个轮廓内的第j个点 hierarchy：图像的拓扑信息（反映轮廓层次）。图像内的轮廓可能位于不同的位置。
函数的拉普拉斯算子也是该函数的黑塞矩阵的迹,可以证明，它具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。如果邻域系统是4 邻域，Laplacian 算子的模板为： ?...0 1 0 1 -4 1 0 1 0 如果邻域系统是8 邻域，Laplacian 算子的模板为： 1 1 1 1 -8 1 1 1 1 前面提过，Laplacian 算子对噪声比较敏感，所以图像一般先经过平滑处理...下面的代码显示了单个图表中的所有算子。所有内核都是5x5大小。输出图像的深度通过-1得到结果的np.uint8型。...一个重要的事项： 在我们的最后一个示例中，输出数据类型为cv.CV_8U或np.uint8。但这有一个小问题。黑色到白色的过渡被视为正斜率（具有正值），而白色到黑色的过渡被视为负斜率（具有负值）。...下面的代码演示了用于水平Sobel滤波器和结果差异的此过程。
python中Sobel算子是什么 说明 1、Sobel算子的中文名称是索贝尔算子，是一种用于边缘检测的离散微分算子。 它结合了高斯平滑和微分求导。...2、Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离对当前像素点的影响是不同的。 距离越近的像素点对当前像素的影响越大，从而锐化图像，突出边缘轮廓。...实例 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 img = cv.imread('data.jpg...(x) absY = cv.convertScaleAbs(y) Sobel = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) # 用来正常显示中文标签... plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示图形 titles = ['原始图像', 'Sobel 算子']
提取轮廓 2.1 导入库并读取图像 import cv2 as cv import numpy as np 2.2 创建底图 zeros 相当于创建一张黑色的图，每个像素的每个通道都为0,Scalar(.../Resources/Photos/cats.jpg') cv.imshow('Cats', img) 2.3 灰度化 一个像素点的颜色通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红、绿、蓝三个颜色，灰度化就是使彩色图像的...，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...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。...('Combined Sobel', combined_sobel) 6.3 Canny算法 Canny算法是一个多级边缘检测算法 Canny算法的步骤： 1.消除噪声 2.寻找图像中的亮度梯度
ddepth: 输出图像的深度（可以理解为数据类型），-1表示与原图像相同的深度dx,dy:当组合为dx=1,dy=0时求x方向的一阶导数，当组合为dx=0,dy=1时求y方向的一阶导数（如果同时为1，...先来看一下两者显示的差别（左图为8U,右图为64F）：?...原图归一化防止梯度大小被截断最简单的方法就是先将输入图像归一化（实际归一化的过程就已经实现了图像深度的转变），通过下面的例子实际说明 import cv2 import numpy as np #载入灰度原图...X方向梯度 standard_gradient_X=cv2.Sobel(img_standard,-1,1,0) #图像显示 cv2.imshow('original',img_original)...梯度图像的计算通过cv2.Sobel()我们可以轻松计算出X,Y方向的梯度大小，根据公式?可以求出梯度图像，实际操作时，为了简化运算，我们使用公式?
可以是灰度图像，也可以是多通道的彩色图像 dst：卷积处理的输出图像，大小和类型与 src 相同 ddepth：目标图像每个通道的深度（数据类型），ddepth=-1 表示与输入图像的数据类型相同 kernel...示例程序： """ 图像二维卷积 """ import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = cv2.imread...：模糊核的线性大小，大于 1 的奇数 示例程序： """ 中值滤波 """ import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np...Sobel算子 OpenCV提供了函数cv.Sobel实现Sobel梯度算子 cv.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[,...：输出图像的偏移量，可选项，默认值为 0 borderType：边界扩充的类型，注意不支持对侧填充（BORDER_WRAP） 示例程序 """ Scharr算子 """ import cv2 import
当我下滑列表的时：显示Toolbar和FloatingActionButton 实现方法（一） 监听页面列表（RecyclerView）的滑动回调事件，通过回调来决定Toolbar和FAB的显示和隐藏。...，然后设置HideAndShowListener回调，调用相应的显示和隐藏的方法即可。...的隐藏和显示。...的隐藏和显示的动画。...BehaviorActivity.java /** * FloatActionButton * 滑动显示与隐藏 */ public class BehaviorActivity extends
该算法的基本思想是：角点处的灰度变化方向与任何方向上的灰度变化都明显不同。通过计算像素灰度值的梯度和二阶矩阵，可以得到角点响应函数，并通过设置阈值来确定角点。...三、示例应用 现在，让我们通过一个示例来演示 Harris 角点检测的应用： import cv2 import numpy as np # 读取图像文件 image = cv2.imread('image.jpg...') # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算图像的梯度 dx = cv2.Sobel(gray_image...dilate(corner_response, None) image[corner_response > 0.01 * corner_response.max()] = [0, 0, 255] # 显示带有角点标记的图像...然后，使用 Sobel 算子计算图像的水平和垂直梯度。接下来，根据梯度计算每个像素的二阶矩阵。然后，通过计算响应函数值来确定角点位置，并使用非极大值抑制来抑制非极大值点。
Scharr算子又称为Scharr滤波器，也是计算x或y方向上的图像差分，在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的，其滤波器的滤波系数如下： Scharr算子的函数原型如下所示，和Sobel...dst表示输出的边缘图，其大小和通道数与输入图像相同 ddepth表示目标图像所需的深度，针对不同的输入图像，输出目标图像有不同的深度 dx表示x方向上的差分阶数，取值1或 0 dy表示y方向上的差分阶数...edges表示输出的边缘图，其大小和类型与输入图像相同 threshold1表示第一个滞后性阈值 threshold2表示第二个滞后性阈值 apertureSize表示应用Sobel算子的孔径大小，其默认值为...LOG算子该综合考虑了对噪声的抑制和对边缘的检测两个方面，并且把Gauss平滑滤波器和Laplacian锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果会更好。...计算机工程与应用，2003 [数字图像处理] 七.MFC图像增强之图像普通平滑、高斯平滑、Laplacian、Sobel、Prewitt锐化详解 图像边缘检测——一阶微分算子 Roberts、Sobel
具体操作过程如下： 文字解释为：原图像A 经过拉普拉斯变换（二阶微分）得到图像B；图像A、B相加得到锐化后的图像C； 图像A经过sobel梯度处理（一阶微分）得到图像D；图像D经过平滑处理(3x3...根据这个性质，用梯度算子抑制laplace噪声（保留灰度变换激烈部分的细节，抑制灰度变换平缓区域的噪声） 代码 from sklearn import preprocessing import cv2...("sobel_img", sobel_img) cv2.waitKey(0) # 使用5*5均值滤波器平滑后的Sobel图像 average_img = cv2.blur(sobel_img, (3...进行灰度幂律变换 power_img = sharp_img ** 0.5 cv2.imshow("power_img", power_img) cv2.waitKey(0) 结果 图片 图片 注意：不同的第三方库...如 cv2 和 plt，它们的show函数显示的处理后的图像是不一样的，但效果相同。
自适应阈值处理 计算图像小区域的阈值。所以我们对同一幅图像的不同区域得到不同的阈值，这给我们在不同光照下的图像提供了更好的结果。...高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现）。从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。...顶帽（Top Hat）——“礼帽” 原图像和开运算的结果之差 开运算的效果是放大了裂缝或者局部地亮度的区域，顶帽的效果突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域，该操作与内核的选择有关。...: 边界处理参数 当内核为 3 时，Sobel 内核可能产生比较明显的误差，为此， OpenCV 提供了 Scharr 函数，该函数只作用与大小为 3 的内核，与 Sobel 函数一样快，但是精度更高。...sobelx8u: 图像是经过 cv2.CV_8U 变换后的图像，一边的边缘消失了 sobel_8u: 图像经过 cv2.CV_64F 变换后再取绝对值 Canny 边缘检测 学习目标： Canny 边缘检测的概念
在实际业务中我们经常会碰到这种情景：一个选择屏幕界面需要根据用户点击的按钮不同来动态显示不同的界面元素，本文就来详细讲解一下实现的过程。...SELECTION-SCREEN BEGIN OF BLOCK 和 SELECTION-SCREEN END OF BLOCK： 这些语句定义了三个不同的屏幕块（Block）。...USER-COMMAND uc定义了PAI事件，如果没有该语句则点击按钮将毫无作用。 3....如果 P1 被选中，将禁用与 ‘TY1’ 组相关联的选择选项和参数；如果 P2 被选中，将禁用与 ‘TY2’ 组相关联的选择选项和参数。这样可以根据用户的选择，动态地配置选择屏幕的可用选项。...写在最后的话 本文花费大量时间介绍了如何实现点击不同按钮动态显示不同的选择屏幕，希望能帮助到各位小伙伴，码文不易，还望各位大佬们多多支持哦，你们的支持是我最大的动力！
作者：磐怼怼 转自：深度学习与计算机视觉 未经允许不得二次转载 目标 在本节中，我们将学习 使用OpenCV查找图像的傅立叶变换 利用Numpy中可用的FFT函数 傅立叶变换的某些应用程序 我们将看到以下函数...np.fft.fft2()为我们提供了频率转换，它将是一个复杂的数组。它的第一个参数是输入图像，即灰度图像。第二个参数是可选的，它决定输出数组的大小。...如果您仔细观察结果，尤其是最后一张JET颜色的图像，您会看到一些伪像（我用红色箭头标记的一个实例）。它在那里显示出一些波纹状结构，称为振铃效应。这是由我们用于遮罩的矩形窗口引起的。...更好的选择是高斯窗口。 OpenCV中的傅里叶变换 OpenCV为此提供了cv.dft()和cv.idft()函数。它返回与前一个相同的结果，但是有两个通道。...在上一节中，我们创建了一个HPF，这次我们将看到如何删除图像中的高频内容，即我们将LPF应用到图像中。它实际上模糊了图像。为此，我们首先创建一个高值(1)在低频部分，即我们过滤低频内容，0在高频区。
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