图像课程学习 - 随笔分类 - Bambo0

中值滤波（椒盐）

摘要：#选取周围几个像素点，并对其进行排序，选取中间那个值import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/noise.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = cv2.cvtColor(img,cv2.CO 阅读全文

posted @ 2019-09-07 16:36 Bambo0 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)

高斯均值滤波（椒盐）

摘要：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/noise.jpg',1)gauss = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1.5)#高斯滤波#均值滤波：将每个像素取周围像素的平均值imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = im 阅读全文

posted @ 2019-09-07 16:34 Bambo0 阅读(340) 评论(0) 推荐(0)

双边滤波（磨皮美白）

摘要：#双边滤波函数：bilateralFilter（src,d,sigmaColor,sigmaSpace）# src：输入图像# d：过滤时周围每个像素领域的直径# sigmaColor：在color space中过滤sigma。参数越大，临近像素将会在越远的地方mix。# sigmaSpace：在coordinate space中过滤sigma。参数越大，那些颜色足够相近的的颜色的影响越大。imp 阅读全文

posted @ 2019-09-07 16:33 Bambo0 阅读(786) 评论(0) 推荐(0)

亮度增强

摘要：原理：将所有像素点的值加上一个常数阅读全文

posted @ 2019-09-07 16:29 Bambo0 阅读(356) 评论(0) 推荐(0)

彩色直方图均衡化（源码实现）

摘要：原理：计算每个通道像素级别（0-255）的累加概率，然后用累加概率乘以255代替原来的像素阅读全文

posted @ 2019-09-07 15:10 Bambo0 阅读(710) 评论(0) 推荐(0)

灰度直方图均衡化（源码）

摘要：#计算灰度级别的累加概率，然后：当前像素值 = 当前像素的累加概率 * 255import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/flower.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = cv2.cvtCo... 阅读全文

posted @ 2019-09-07 14:34 Bambo0 阅读(367) 评论(0) 推荐(0)

彩色直方图（源码实现）

摘要：原理：和灰度直方图一样，只是将一个灰度通道换成了三个的RGB通道import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/flower.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = im... 阅读全文

posted @ 2019-09-07 14:27 Bambo0 阅读(441) 评论(0) 推荐(0)

灰度图像直方图（源码实现）

摘要：原理：统计每个像素灰度出现的概率import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/flower.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = c 阅读全文

posted @ 2019-09-07 12:58 Bambo0 阅读(881) 评论(0) 推荐(0)

图像修复

摘要：原理:利用opencv库的API，函数cv2.inpaint（原图像，蒙版，修复算法（cv2.INPAINT_TELEA/cv2.INPAINT_NS）） 1、基于快速行进算法 cv2.INPAINT_TELEA。 2、基于流体动力学并使用了偏微分方程 cv2.INPAINT_NS。蒙版是一个标出阅读全文

posted @ 2019-09-06 15:54 Bambo0 阅读(545) 评论(0) 推荐(0)

直方图均衡化

摘要：#直方图均衡化函数：equalizeHist（图像）,只能对单通道进行均衡化import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/flower.jpg',1)gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)grayEq = cv2.equalizeHist(gray... 阅读全文

posted @ 2019-09-06 12:57 Bambo0 阅读(310) 评论(0) 推荐(0)

彩色图像直方图

摘要：API实现#计算直方图函数：cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]])#imaes:输入的图像# channels:选择图像的通道# mask:掩膜，是一个大小和image一样的np数组，阅读全文

posted @ 2019-09-06 12:55 Bambo0 阅读(675) 评论(0) 推荐(0)

图片文字绘制

摘要：图片效果图：阅读全文

posted @ 2019-09-05 11:51 Bambo0 阅读(197) 评论(0) 推荐(0)

图形绘制

摘要：#线段绘制函数：cv2.line(原图像，起始点，终点，线条粗细，线头圆滑）#矩形绘制函数：cv2.rectangle（原图像，左上角，右下角，颜色，线条宽度(值为-1时表示填充)）#圆形绘制函数：cv2.circle（原图像，圆心位置，半径，颜色，线条宽度(值为-1时表示填充)）#圆弧绘制函数：cv2.cllise（原图像，圆心位置，(长轴，短轴)，偏转角度，起始角度，终止角度，颜色，线条宽度( 阅读全文

posted @ 2019-09-05 11:17 Bambo0 阅读(293) 评论(0) 推荐(0)

图像油画

摘要：原理： 1、获取图像的灰度(gray)图片2、设计一个小方框（4x4 or 8x8 or 10x10等），统计每个小方框的像素值3、将0-255的灰度值划分成几个等级，并把第二步处理的结果映射到所设置的各个等级中，并计数4、找到每个方框中灰度等级最多的所有的像素，并且求取这些像素的均值5、用统计出来阅读全文

posted @ 2019-09-04 17:04 Bambo0 阅读(190) 评论(0) 推荐(0)

浮雕效果

摘要：原理：相邻像素值相减（或当前像素值减去右下的像素值），然后加上128,得到中间值灰色因为相邻点基本上都是rgb比较相似的，所以相似的点的处理结果基本上临近128,而不相近颜色的值则偏离128较远，所以可以得到一个类似于浮雕的图像。新的像素值 = 旧的像素值 - （旧的像素值+1） + 128，如阅读全文

posted @ 2019-09-04 16:22 Bambo0 阅读(267) 评论(0) 推荐(0)

边缘检测

摘要：import cv2import numpy as npimport mathimport randomimg = cv2.imread('D:/pythonob/imageinpaint/img/zidan.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLO 阅读全文

posted @ 2019-09-04 16:10 Bambo0 阅读(208) 评论(0) 推荐(0)

图片融合

摘要：原理：图像1某部分和图像2某部分（大小一样）分别乘以一个系数（这两个系数和为一） p1*0.3 + p2*0.7 阅读全文

posted @ 2019-09-03 17:54 Bambo0 阅读(365) 评论(0) 推荐(0)

毛玻璃

摘要：原理：将所有像素点随机赋值比其大某个不大的值，如：0-8间的某个值阅读全文

posted @ 2019-09-03 17:49 Bambo0 阅读(443) 评论(0) 推荐(0)

图像添加马赛克

摘要：原理：将范围内10*10的像素全部赋值为第一个像素的值阅读全文

posted @ 2019-09-03 17:33 Bambo0 阅读(263) 评论(0) 推荐(0)

图像颜色反转

摘要：反转原理：像素值 = 255-当前像素值主要分为灰度图像反转和彩色图像反转阅读全文

posted @ 2019-09-03 17:28 Bambo0 阅读(1209) 评论(0) 推荐(0)

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