随笔分类 - win10+Python3.6+opencv3.4.0
摘要：简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。 代码如下： 运行结果： 注意： 1.Opencv发现轮廓的函数原型为：findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offs
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摘要：简介： 1.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似，只是点对应的二维极径、极角空间被三维的圆心和半径空间取代。在标准霍夫圆变换中，原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示，其对应一条三维空间的曲线。对于多个边缘点，点越多，这些点对应的三维空间曲线交
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摘要：简介： 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。 2.Hough变换的原理是将特定图形上的
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摘要：简介： 1.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。 2.Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。 好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽
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摘要：简介：图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。 Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。 以下各种算子的原理可参考：https://blog.csdn.net/poem_qi
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摘要：简介：图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说，图像金字塔就是用来进行图像缩放的。 进行图像缩放可以用图像金字塔，也可以使用resize函数进行缩放，后者效果更好。这里只是对图像金字塔做一些简单了解。 两种类型的金字塔： ①
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摘要：简介：图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。 一、普通图像二值化 代码如下： 运行结果： 注意： 1.全局阈值 ①OpenC的threshold函数进行全局阈值。其函数原型为：threshold(src, thresh, maxval,
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摘要：百度百科：模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。 简单来说，模板匹
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摘要：直方图简介：图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素.还不明白?就是统计一幅图某个亮度像素数量.比如对于灰度值12,一幅图里面有2000 个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推。参考：https://bl
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摘要：过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，
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摘要：一、ROI ROI（region of interest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。 代码如下： 运行结果： 注意：COLOR_RGB2GRAY是把三通道RGB对象转换为单通道灰度对象 二、泛洪
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摘要：最近在忙毕业设计，只能偶尔更新博客........ 一、像素的算术运算 像素的算术运算涉及加减乘除等基本运算（要进行算术运算，两张图片的形状（shape）必须一样） 代码如下： 运行结果： 注意： 1.这里的的像素运算指的是多维数组对应的值进行加减乘除运算，前提是两张图片必须shape、size一样
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摘要：一、色彩空间的转换 代码如下： #色彩空间转换 import cv2 as cv def color_space_demo(img): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转换为GRAY 这里的GRAY是单通道的 cv.imshow("gra
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摘要：一.改变图片每个像素点每个通道的灰度值 （一） 代码如下： 运行结果： 注意： 1.image[i,j,c] i表示图片的行数，j表示图片的列数，c表示图片的通道数（0代表B，1代表G，2代表R 一共是RGB三通道）。坐标是从左上角开始 2.每个通道对应一个灰度值。灰度值概念：把白色与黑色之间按对数
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摘要：python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类型不必相同的，而array的中的数据类型必须全部相同。 numpy中封装的array有很强大的功能，里面存放的都是相同的数据类型。 list代码如下： 运行结果： [[1, 2], [1, 2]] 2 注意：上述代码中读取二维列
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摘要：一. 打印图片属性、设置图片存储路径 代码如下： 二.电脑摄像头的调取和显示 代码如下：
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摘要：先在此处先声明，后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?，我只是复现和稍微修改一下代码，加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理，在这里再一次感谢这位博
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摘要：一、安装opencv 借鉴的这篇博客已经写得很清楚了 https://blog.csdn.net/u011321546/article/details/79499598 ，这里我只是记录一下自己的安装过程 按理说这里安装opencv应该有两种办法，一种方法是python的pip安装，另外一种方法是直
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