在机器视觉等领域，最基本的图像处理处理操作，可以通过opencv这个库来实现。opencv提供了python的接口，所需安装的库为opencv-python，但是在库的导入的时候一般用的是import cv2，因此很多也把opencv-python简称为cv2。
灰色图像的所有颜色通道的值相等，所以要想将彩色图像变为灰色图像，只需将他们颜色通道的值相等即可。
均值滤波：blur 高斯滤波：GaussianBlur 中值滤波：medianBlur 双边滤波：bilateralFilter
经过采样和量化之后，图像I已经称为空间位置和响应值均离散的数字图像。图像上的每个位置（x,y）以及其对应量化响应值称为一个像素。
在我之前的工作中，我尝试过用自己的图像在PyTorch中训练一个图像分类器，然后用它来进行图像识别。现在，我将向你们展示如何使用预训练的分类器在一张图像中检测多个目标，之后在整个视频中跟踪他们。
摘要： 每到情人节、七夕节，不少小伙伴大伙伴们都会遇到这样一个世纪问题——怎么给女朋友/老婆一个与众不同的节日惊喜。今天给大家分享一个独特的表白方法——用“我爱你”拼出心爱人的模样！
算法：最大值灰度化方法将彩色图像中像素的R分量、G分量和B分量3个数值的最大值作为灰度图的灰度值。灰度图像能以较少的数据表征图像的大部分特征，因此在某些算法的预处理阶段需要进行彩色图像灰度化，以提高后续算法的效率。将彩色图像转换为灰度图像的过程称为彩色图像灰度化。在RGB模型中，位于空间位置(x,y)的像素点的颜色用该像素点的R分量R(x,y)、G分量G(x,y)和B分量B(x,y)3个数值表示。灰度图像每个像素用一个灰度值（又称强度值、亮度值）表示即可。
我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。
数据扩充是一种增加数据集多样性的技术，无需收集更多真实数据，但仍有助于提高模型精度并防止模型过度拟合。在这篇文章中，我们将学习使用 Python 和 OpenCV 为对象检测任务实现最流行和最有效的数据扩充过程。
一般情况下，不同的图像任务和模型有不同的数据增强方法。然而比较通用的有图像的仿射变换，颜色抖动，水平/垂直翻转， 随机crop。
数据扩充是一种增加数据集多样性的技术，无需收集更多的真实数据，但仍然有助于提高模型的准确性和防止模型过度拟合。在这篇文章中，你将学习使用Python和OpenCV实现最流行和最有效的对象检测任务的数据扩充过程。
最近天气好冷，感觉整个人都是冰冰的！程序员如何用python表白自己的女神呢？我想用最近学的图像处理知识，在照片上加隐藏字（手机正常浏览是一张照片，放大才可以看到里面的文字） 大家也可以用这个代码去表白自己的对象呀。
算法：平均值灰度化方法将彩色图像中像素的R分量、G分量和B分量3个数值的平均值作为灰度图的灰度值。灰度图像能以较少的数据表征图像的大部分特征，因此在某些算法的预处理阶段需要进行彩色图像灰度化，以提高后续算法的效率。将彩色图像转换为灰度图像的过程称为彩色图像灰度化。在RGB模型中，位于空间位置(x,y)的像素点的颜色用该像素点的R分量R(x,y)、G分量G(x,y)和B分量B(x,y)3个数值表示。灰度图像每个像素用一个灰度值（又称强度值、亮度值）表示即可。 设f(x,y)表示位于空间位置(x,y)处的像素（该像素的R分量、G分量、B分量值分别为R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)）的灰度化：
算法：加权平均值灰度化方法将彩色图像中像素的R分量、G分量和B分量3个数值的加权平均值作为灰度图的灰度值。灰度图像能以较少的数据表征图像的大部分特征，因此在某些算法的预处理阶段需要进行彩色图像灰度化，以提高后续算法的效率。将彩色图像转换为灰度图像的过程称为彩色图像灰度化。在RGB模型中，位于空间位置(x,y)的像素点的颜色用该像素点的R分量R(x,y)、G分量G(x,y)和B分量B(x,y)3个数值表示。灰度图像每个像素用一个灰度值（又称强度值、亮度值）表示即可。 设f(x,y)表示位于空间位置(x,y)处的像素（该像素的R分量、G分量、B分量值分别为R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)）的灰度化：
首先利用arcgis对landsat影像打点云样本和非云样本点图层，转为csv，用作机器学习检测样本
[[1, 0, 100], [0, 1, 200]] 转变为2个矩阵： [[1, 0], [0, 1]] 和 [[100], [200]] 分别对应A和B矩阵，原图像为C[x, y] A * C + B = [[1x+0y], [0x+1y]] + [[100], [200]]
频域乘法表现在空域中等效于卷积计算，但是计算量会大大降低，本文记录 OpenCV 实现频域操作图像的相关内容。 概述 图像处理一般分为空间域处理和频率域处理，空间域处理是直接对图像内的像素进行处理。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后通过反变换将图像变为空间域。傅里叶变换可以将图像变换为频率域， 傅立叶反变换再将频率域变换为空间域。 在频域里，对于一幅图像，高频部分代表了图像的、纹理信息；低频部分则代表了图像的轮廓信息。如果图像受到的噪声恰好在某个特定的频率范围内
算术平均滤波器是最简单的均值滤波器，与空间域滤波中的盒式滤波器相同。 计算公式如下：
算法：心形模糊是生成圆形模糊虚化遮罩，应用在对人脸（物体）检测后，进行人脸（物体）模糊虚化处理，通过适当的旋转、平移和缩放图像之后即可适当地遮住人脸（物体）。
今天使用 NumPy 和 PIL 处理一幅图像，先介绍 3 种最基本的玩法，目的是希望通过此文建立图像处理的基本概念，算是一个图像处理的基本入门。
文章目录 一、test.pyc 二、答题步骤 1.下载附件 2.ARCHPR 3.盲水印 4.得到图片 总结 ---- 一、test.pyc 题目链接：https://adworld.xctf.org
OpenCV中图像读入的数据格式是numpy的ndarray数据格式。是BGR格式，取值范围是[0,255].
随着计算机视觉技术的发展，基于视频的目标跟踪算法成为研究热点。目标跟踪技术通常依据视频中目标及背景的信息，对目标的形状、大小、位置、轨迹等运动状态进行预测。目标跟踪技术的应用领域非常广泛，包括视频监控、无人驾驶等多个领域，具有重要的研究价值。
本篇文章要使用OpenCV、Numpy 和Math这3个工具包实现一个简单的滤镜编辑器。在这个滤镜编辑器中，包含了3种滤镜效果，它们分别是浮雕滤镜、雕刻滤镜和凸透镜滤镜。本篇文章将对目标图像（如图1所示）进行处理，使得目标图像分别呈现浮雕滤镜（如图2所示）、雕刻滤镜（如图3所示）和凸透镜滤镜（如图4所示）的视觉效果。
算法：圆形模糊是生成圆形模糊虚化遮罩，应用在对人脸（物体）检测后，进行人脸（物体）模糊虚化处理，通过适当的旋转、平移和缩放图像之后即可适当地遮住人脸（物体）。
如果直接套用PIL和OpenCV3图像处理库的旋转函数，旋转后保存的图像会留黑边，下面给出我实际测试后旋转图像不留黑边的代码：
文章目录 一、4-1 二、答题步骤 1.binwalk 2.盲水印 总结 一、4-1 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?type=misc
今天小编来和大家分享一下Python在图像处理当中的具体应用，那既然是图像处理，那必然要提到opencv模块了，该模块支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且应用领域正在日益扩展，大致有以下几种领域
当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。
lenna小姐姐作为图像领域中的hello world，20世纪的跨界达人，几代人的战斗对象。对于入门Python的你如果了解了lenna小姐姐，那可相当于半根脚趾头踏入了图像处理的大门，所以今天从下面几个方面给大家介绍一下lenna小姐姐
Caffe2 提供了对图片进行加载、裁剪、缩放、去均值、batch 等处理的函数 - helper.py.
在某些情况下，使用 ML/DL 库中已经存在的模型可能会很便捷。但为了更好地控制和理解模型，你应该自己去实现它们。本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。
如果图片背景复杂一点怎么办？万变不离其宗，只要将你想要保留的部分的Alpha通道对应部分灰度值变为255，不想保留的部分Alpha通道对应部分灰度值变为0，然后保存为PNG图片即可。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
HAOCHENYE、xiaohu2015、zhiqwang、HsLOL、shinya7y
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 了解图像分割 当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？ 想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？ 首先，我们会看道路两旁，以确定接近的车辆等环境对象，然后我们会对接近的车辆的速度做出一些快速的估计，并决定何时以及如何过马路。所有这些都发生在很短的时间内，非常
作者：Akula Hemanth Kumar deephub翻译组：孟翔杰 目录 1.缩放 2.平移 3.旋转 4.仿射变换 5.透视变换 缩放 图像缩放是指调整图像的大小 magnification
Caffe2 模型加载与测试 Model Zoo 这里以 squeezenet 模型为例，对图片中的 object 分类. 下载训练好的模型： python -m caffe2.python.models.download -i squeezenet 模型加载： 读取 protobuf 文件： with open("init_net.pb") as f: init_net = f.read() with open("predict_net.pb") as f: predict_net
牛顿第一运动定律：物体加速度的大小跟作用力成正比，跟物体的质量成反比，且与物体质量的倒数成正比；加速度的方向跟作用力的方向相同。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。
算法：图像正转是通过原始图像中被展开的圆形区域参数构造顺时针展开后的矩形区域，然后根据坐标映射关系将像素值依次填充进去即可。一个标准的圆形区域展开为矩形区域，而展开后的矩形区域高度即是圆形区域的半径r，展开后的矩形区域长度自然是2Πr。
算法：图像反转是通过原始图像中被展开的圆形区域参数构造逆时针展开后的矩形区域，然后根据坐标映射关系将像素值依次填充进去即可。一个标准的圆形区域展开为矩形区域，而展开后的矩形区域高度即是圆形区域的半径r，展开后的矩形区域长度自然是2Πr。 注意：加入了捕获异常代码防止超出原始图像的边界的情况发生。
牛顿第三运动定律的常见表述是：相互作用的两个物体之间的作用力和反作用力总是大小相等，方向相反，作用在同一条直线上。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。牛顿第三运动定律和第一、第二定律共同组成了牛顿运动定律，阐述了经典力学中基本的运动规律。
OpenCV提供了两个变换函数，cv.warpAffine和cv.warpPerspective，用它们可以进行各种变换。cv.warpAffine需要一个2x3变换矩阵，而cv.warpPerspective需要一个3x3变换矩阵作为输入。
算法：图像复制是把一幅图像内的像素点放置到另外一幅图像内指定位置。映射函数的作用是查找新图像像素在原始图像内的位置，新图像像素来源于原始图像。
OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵，而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入。
Caffe 使用的是 OpenCV 的 Blue-Green-Red (BGR)，而不是通用的 Red-Green-Blue (RGB).
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
