opencv - 随笔分类(第2页) - python我的最爱

机器学习进阶-边缘检测-Canny边缘检测 1.cv2.Canny(进行Canny边缘检测)

摘要：1. cv2.Canny(src, thresh1, thresh2) 进行canny边缘检测参数说明: src表示输入的图片， thresh1表示最小阈值，thresh2表示最大阈值，用于进一步删选边缘信息 Canny边缘检测步骤：第一步：使用高斯滤波器进行滤波，去除噪音点第二步：使用sob 阅读全文

posted @ 2019-02-18 19:48 python我的最爱阅读(24695) 评论(0) 推荐(0)

机器学习进阶-图像梯度计算-scharr算子与laplacian算子(拉普拉斯) 1.cv2.Scharr(使用scharr算子进行计算) 2.cv2.laplician(使用拉普拉斯算子进行计算)

摘要：1. cv2.Scharr(src，ddepth, dx, dy)，使用Scharr算子进行计算参数说明：src表示输入的图片，ddepth表示图片的深度，通常使用-1，这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值， dx表示x轴方向算子，dy表示y轴方向算子 2.cv2.laplacian(s 阅读全文

posted @ 2019-02-18 17:59 python我的最爱阅读(2388) 评论(0) 推荐(0)

机器学习进阶-图像梯度运算-Sobel算子 1. cv2.Sobel(使用Sobel算子进行计算) 2. cv2.convertScalerAbs(将像素点进行绝对值的计算)

摘要：1.cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) 进行sobel算子计算参数说明：src表示当前图片，ddepth表示图片深度，这里使用cv2.CV_64F使得结果可以是负值， dx表示x轴方向，dy表示y轴方向, ksize表示移动方框的大小 2.cv2.conve 阅读全文

posted @ 2019-02-18 17:24 python我的最爱阅读(3710) 评论(0) 推荐(0)

机器学习进阶-图像形态学变化-礼帽与黑帽 1.cv2.TOPHAT(礼帽-原始图片-开运算后图片) 2.cv2.BLACKHAT(黑帽闭运算-原始图片)

摘要：1.op = cv2.TOPHAT 礼帽：原始图片-开运算后的图片 2. op=cv2.BLACKHAT 黑帽：闭运算后的图片-原始图片礼帽：表示的是原始图像-开运算(先腐蚀再膨胀)以后的图像黑帽：表示的是闭运算(先膨胀再腐蚀)后的图像 - 原始图像代码：第一步：读取图片第二步：使用cv 阅读全文

posted @ 2019-02-18 13:56 python我的最爱阅读(1791) 评论(0) 推荐(0)

机器学习进阶-图像形态学操作-梯度运算 cv2.GRADIENT(梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像)

摘要：1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像梯度运算：表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像，获得了最终的边缘轮廓代码：第一步：读取pie图片第二步：进行腐蚀和膨胀操作第三步：将膨胀的图像 - 腐蚀的图像，获得相减得图像第四步：使用cv2.morpho 阅读全文

posted @ 2019-02-18 13:38 python我的最爱阅读(1229) 评论(0) 推荐(0)

机器学习进阶-图像形态学操作-开运算与闭运算 1.cv2.morphologyEx(进行各类形态学变化) 2.op=cv2.MORPH_OPEN(先腐蚀后膨胀) 3.op=cv2.MORPH_CLOSE(先膨胀后腐蚀)

摘要：1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化参数说明:src传入的图片，op进行变化的方式， kernel表示方框的大小 2.op = cv2.MORPH_OPEN 进行开运算，指的是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作 3. op = cv2.MORPH 阅读全文

posted @ 2019-02-18 13:18 python我的最爱阅读(6541) 评论(0) 推荐(0)

机器学习进阶-图像形态学操作-腐蚀操作 1.cv2.erode(进行腐蚀操作)

摘要：1.cv2.erode(src, kernel, iteration) 参数说明：src表示的是输入图片，kernel表示的是方框的大小，iteration表示迭代的次数腐蚀操作原理：存在一个kernel，比如(3, 3)，在图像中不断的平移，在这个9方框中，哪一种颜色所占的比重大，9个方格中将都阅读全文

posted @ 2019-02-18 12:10 python我的最爱阅读(12223) 评论(0) 推荐(1)

机器学习进阶-阈值与平滑-图像平滑操作(去噪操作) 1. cv2.blur(均值滤波) 2.cv2.boxfilter(方框滤波) 3. cv2.Guassiannblur(进行高斯滤波) 4. cv2.medianBlur(进行中值滤波)

摘要：1.cv2.blur(img, (3, 3)) 进行均值滤波参数说明：img表示输入的图片， (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波，参数说明当normalize=True时，阅读全文

posted @ 2019-02-17 17:28 python我的最爱阅读(18635) 评论(2) 推荐(0)

机器学习进阶-阈值与平滑-图像阈值 1. cv2.threshold(进行阈值计算) 2. 参数type cv2.THRESH_BINARY(表示进行二值化阈值计算)

摘要：1. ret, dst = cv2.thresh(src, thresh, maxval, type) 参数说明， src表示输入的图片， thresh表示阈值， maxval表示最大值， type表示阈值的类型 2. type的类型 1.cv2.THRESH_BINARY 表示阈值的二值化操作，大阅读全文

posted @ 2019-02-17 16:24 python我的最爱阅读(2063) 评论(0) 推荐(0)

机器学习进阶-图像基本操作-数值计算 1.cv2.add(将图片进行加和) 2.cv2.resize（图片的维度变换） 3.cv2.addWeighted(将图片按照公式进行重叠操作)

摘要：1.cv2.add(dog_img, cat_img) # 进行图片的加和参数说明： cv2.add将两个图片进行加和，大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414)) # 根绝给定的维度进行变化 cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, f 阅读全文

posted @ 2019-02-17 12:23 python我的最爱阅读(6085) 评论(0) 推荐(0)

机器学习进阶-图像基本操作-边界补全操作 1.cv2.copyMakeBoder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE) 进行边界的补零操作 2.cv2.BORDER_REPLICATE(边界补零复制操作)...

摘要：1.cv2.copyMakeBoder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE) 参数说明： img表示需要补零的图片， top_size, bottom_size, left_size, rig 阅读全文

posted @ 2019-02-17 11:40 python我的最爱阅读(2962) 评论(0) 推荐(1)

机器学习进阶-图片基本处理-ROI区域 1.img[0:200, 0:200]截取图片 2.cv2.split(对图片的颜色通道进行拆分) 3. cv2.merge(将颜色通道进行合并) 4 cur_img[:, :, 0] = 0 使得b通道的颜色数值为0

摘要：1. 截取图片的部分区域img[0:200, 0:200], 读入的图片是ndarray格式 2. b, g, r = cv2.split(img) # 对图片的颜色通道进行拆分 3.img = cv2.merge((b, g, r)) #对图片的颜色通道进行合并 4. 对其他通道置零，只显示单个通阅读全文

posted @ 2019-02-17 11:00 python我的最爱阅读(5263) 评论(0) 推荐(1)

机器学习进阶-图像基本处理-视频的读取与处理 1.cv2.VideoCapture(视频的载入) 2.vc.isOpened(载入的视频是否可以打开) 3.vc.read(视频中一张图片的读取) 4.cv2.cvtColor(将图片转换为灰度图)

摘要：1.vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') #进行视频的载入 2.vc.isOpened() # 判断载入的视频是否可以打开 3.ret, frame = vc.read() #进行单张图片的读取，ret的值为True或者Flase， frame表示读入的图片 4.cv2 阅读全文

posted @ 2019-02-17 10:16 python我的最爱阅读(1797) 评论(0) 推荐(1)

机器学习进阶-图像基本操作-图像数据读取 1.cv2.imread(图片读入) 2.cv2.imshow(图片展示) 3.cv2.waitKey(图片停留的时间) 4.cv2.destroyAllWindows(清除所有的方框界面) 5.cv2.imwrite(对图片进行保存)

摘要：1. cv2.imread('cat.jpg'， cv2.IMGREAD_GRAYSCALE) # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图， 2. cv2.imshow('cat', img) # imshow表示展示图片，第一个参数阅读全文

posted @ 2019-02-17 09:38 python我的最爱阅读(3547) 评论(0) 推荐(0)

跟我学算法-opencv加载，修改，保存

摘要：#include #include #include using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/1.png", IMREAD_ANYCOLOR); if (src.empty()) { printf... 阅读全文

posted @ 2018-09-26 09:23 python我的最爱阅读(340) 评论(0) 推荐(0)

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