在 OpenCV 中，cv2.dft 和 cv2.idft 分别用于执行图像的离散傅里叶变换（DFT）和逆离散傅里叶变换（IDFT）。这些变换在图像处理中非常有...

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析、特征检测、机器学习...

在OpenCV中，轮廓检测和轮廓筛选是图像处理中常用的技术，用于识别和分析图像中物体的形状。以下是详细的分步说明：

在 OpenCV 中，坐标还原通常指将经过变换（如旋转、缩放、仿射/透视变换）后的图像中的坐标点，反向映射回原始图像中的对应位置。这在目标检测、图像配准、几何校...

这里的cv2是：opencv-contrib-python 3.4.2.16，3.4.3以上的版本有算法保护，无法直接调用SIFT算法

opencv-contrib-python只能是这个版本，3.4.3以上的版本有算法保护。 然后SIFT算法完美运行。

        目标识别是数字图像处理的核心应用之一，广泛应用于安防监控、自动驾驶、医学影像分析等领域。本文基于《数字图像处理》第 12 章内容，从基础概念到实...

        在数字图像处理中，完成图像分割后，我们得到了目标区域和边界，但这些原始像素集合难以直接用于后续的分析、识别和分类。第 11 章的表示与描述正是解...

        图像分割是数字图像处理的核心技术之一，简单来说就是把图像中具有特殊含义的不同区域分离开来，这些区域通常是我们关注的目标、背景或其他感兴趣的部分。...

        形态学图像处理是数字图像处理中基于形状的图像处理方法，核心是利用结构元素对图像进行操作，广泛应用于图像分割、边缘检测、噪声去除、特征提取等场景。...

        彩色图像处理是数字图像处理领域的核心内容之一，相比灰度图像处理，彩色图像能携带更丰富的视觉信息，广泛应用于医疗影像、遥感监测、工业检测、计算机视...

        大家好！今天给大家分享《数字图像处理》中最核心的章节之一 —— 灰度变换与空间域滤波。这一章是图像增强的基础，不管是图像的对比度调整、去噪还是锐...

        在数字图像处理和计算机视觉领域，特征提取是连接图像预处理与高层任务（如目标识别、图像匹配、场景理解等）的核心桥梁。简单来说，特征就是图像中具有辨...

图像分割是数字图像处理的核心技术之一，它的本质是将图像划分为具有语义意义的多个区域，使得每个区域内部的像素具有相似的特征（如灰度、颜色、纹理等）...

形态学图像处理是数字图像处理领域的核心技术之一，它基于集合论和几何形状分析，通过一系列基本运算（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等）实现对图像的形状特...

在数字图像处理领域，空间域滤波是我们最开始接触的基础操作，但面对复杂的图像增强、去噪等需求时，频率域滤波往往能展现出更强大的优势。频率域的核心思...

        在数字图像处理领域，灰度变换与空间滤波是图像增强的核心手段，也是入门数字图像处理的关键知识点。灰度变换通过直接修改像素灰度值实现对比度调整、亮度...

大家好！今天开始更新《数字图像处理》系列笔记，第一章是绪论，也是打好基础的关键。本文会从数字图像处理的定义、起源、应用领域到基本步骤、系统组成全...

在计算机视觉领域，图像预处理是连接原始图像与高阶任务（如目标检测、图像分类、语义分割）的关键桥梁。原始图像往往存在噪声、光照不均、尺寸不一等问题...