09 2020 档案
摘要：目录： （一）样本空间与随机事件 （二）事件间的关系与运算 （三）频率与概率的统计定义 （四）古典概型 （五）几何概型 （六）概率的公理化定义与性质 （七）条件概率 （八）乘法公式 （九）全概率公式与贝叶斯公式 （十）事件的独立性 （十一）n重伯努利实验 正文： （一）样本空间与随机事件 （1）确定
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摘要：目录： （一）原理 （二）代码实现和几种常见的模板匹配算法 正文： （一）原理 在待检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。 作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性。模板匹配是一种最原始、最
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摘要：目录： （一）直方图的使用 正文： （一）直方图的使用 1 from matplotlib import pyplot as plt 2 def plot_demo(image): 3 print(image.ravel()) 4 plt.hist(image.ravel(),256,[0,256]
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摘要：目录： （一）调节图片对比度（均衡化） （1）全局直方图均衡化 equalizeHist （2）自适应的局部的直方图均衡化 createCLAHE （二）图片的相似度比较 （三）直方图反向投影（实现对有颜色物体的跟踪） （1）原理 （2）二维直方图的表示 A.直接显示 B.使用matplotlib
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摘要：目录： （一）模糊或平滑与滤波的介绍 （二）均值模糊 （1） 原理 （2）代码实现 均值模糊函数blur() （三）中值模糊 mediaBlur函数 （四）高斯模糊 GaussianBlur函数 （五）方框滤波 boxFliter函数 （六）双边滤波 bilateralFilter()函数 （七）自
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摘要：目录： （一）ROI操作 （1）获取感兴趣区域（2）还原操作 （二）泛洪填充floodFill 正文： （一）ROI操作 感兴趣区(Region of Interest,ROIs) 是图像的一部分，它通过在图像上选择或使用诸如设定阈值(thresholding) 或者从其他文件(如矢量> 转换获得等
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摘要：目录： （一）数值运算(加减乘除) （二）逻辑运算(与或非异或) 正文： （一）数值运算(加减乘除) opencv自带图片色素的处理函数 相加：add() 相减：subtract() 相乘：multiply() 相除：divide() 原理就是：通过获取两张（一次只能是两张）个图片的同一个位置的色素
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摘要：目录： （一）调用转换函数实现图像色彩空间转换 cv2.cvtColor函数 （二）色彩空间转换，利用inrange函数过滤视频中的颜色，实现跟踪某一颜色 正文： （一）调用转换函数实现图像色彩空间转换 cv2.cvtColor函数 cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=
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摘要：目录： （一）调用摄像头或打开视频文件代码实现 （二）说明和补充 （一）调用摄像头或打开视频文件代码实现 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 4 5 #打开摄像头获取图片 6 def video_demo(): 7 capture = cv.Vid
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摘要：目录： （一）图像加载与保存 （二）图像显示窗口创建与销毁 （三）图片的常用属性的获取 （四）生成指定大小的矩形区域（ROI） （五）图片颜色通道的分离与合并 （六）两张图片相加，改变对比度和亮度 （一）图像加载与保存 1 cv2.imread(filename, flags) ：读取加载图片 2
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摘要：目录： （一）图像的深度和图像的通道 （1）图像的深度 （2）图像的通道 （二）自定义一张多通道的图片 （1）zeros 函数 （2）ones 函数 （三）自定义一张单通道的图片 （四）像素操作 （1）numpy操作数组 （2）调用库函数 （五）opnecv 利用getTickCount()和get
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摘要：目录： 问题：分水岭算法对图像分割很有作用,怎么把对象分割开来的？分水岭算法是比较完美的分割，跟前面的讲的轮廓不一样！ （一）原理 （二）实现 （一）原理 opencv中的分水岭算法是基于距离变换的,分水岭算法就是把图片的像素高低看成山的高低，慢慢寻找变（海拔）得界限。 一开始那些是高山那些是平地，
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摘要：目录： (一) 顶帽（原图像与开操作图像的差值）(二) 黑帽（原图像与闭操作图像的差值）(三) 形态学梯度 （1）基本梯度（膨胀后的图像与腐蚀后的图像差值） （2）内部梯度（原图像减去腐蚀后的图像差值） （3）外部梯度（膨胀后图像与原图差值） (一) 顶帽（原图像与开操作图像的差值） 1 impor
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摘要：目录： 开闭操作的作用 （一）开操作 （二）闭操作 （三）开操作完成其他任务 （1）提取水平垂直线 （2）消除干扰线 （3）提取满足要求的形状 开闭操作的作用： （一）开操作（特点作用：消除噪点 去除小的干扰块，而不影响原来的图像。先腐蚀后膨胀） 1 import cv2 as cv 2 impor
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摘要：目录： （一）膨胀 （二）腐蚀 (三)腐蚀代码（erode） (四)膨胀代码（dilate） （一）膨胀（或） （二）腐蚀（与） (三)腐蚀代码（erode） 1 def erode_demo(image): #腐蚀 2 print(image.shape) 3 gray = cv.cvtColor
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摘要：目录： 问题，轮廓找到了，如何去计算对象的弧长与面积（闭合），多边形拟合，几何矩的计算等 （一）对象的弧长与面积 （二）多边形拟合 （三）几何矩的计算 （四）获取图像的外接矩形boundingRect和几何距moments （五）多边形逼近approxPolyDP （一）对象的弧长与面积 1.步骤：
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摘要：目录： （一）轮廓发现的介绍 （二）代码实现 （1）使用直接使用阈值方法threshold方法获取二值化图像来选择轮廓 （2）使用canny边缘检测获取二值化图像 （一）轮廓发现的介绍与API的介绍 操作步骤： 1.转换图像为二值化图像：threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图
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摘要：目录： （一）霍夫圆检测原理 （二）代码实现 （一）霍夫圆检测原理 （二）代码实现 1 #霍夫圆检测 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 def detect_circles_demo(image): 6 dst = cv.pyrMeanShift
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摘要：目录： （一）原理 (二)代码（标准霍夫线变换，统计概率霍夫线变换） （一）原理 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
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摘要：一，定义与概述 使用图像梯度的算法，在有些场景不适用，如检测大量头发边缘，边缘不够细腻。所以有人提出了Canny算法！ 非极大值抑制，保留极大值 参考：https://www.cnblogs.com/mightycode/p/6394810.html
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摘要：一，定义与作用 图像梯度作用：获取图像边缘信息 二，Sobel 算子与函数的使用 （1）Sobel 算子 来计算变化率 （2）Sobel函数的使用 （3-1）代码实现（分别）： （3-2）代码实现（合起）： 三，scharr算子与函数的使用 (1) scharr算子 近似求取每个像素的变化率，近似求
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摘要：一，定义 二，代码： 要求：拉普拉斯金字塔时，图像大小必须是2的n次方*2的n次方，不然会报错 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 4 5 #高斯金字塔 6 def pyramid_image(image): 7 level = 3#金字塔的层数
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摘要：一，定义 核是：3 *3 均值滤波 二，高斯函数 Y方向的方差与X方向的一致。处理后图像看起来更模糊（滤波明显）的话，核要更大。 （三）代码实现 （四）核计算 （五）图像产生高斯噪声循环代码实现 1 def clamp(pv): #使我们的随机值在0-255之间 2 if pv > 255: 3 r
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