随笔分类 -  python_opencv使用

16-图象阈值
摘要：1.图像阈值的5种用法及结果： 阅读全文

posted @ 2023-12-12 23:01 与太阳肩并肩 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

15-高斯与中值滤波
摘要：1.高斯滤波_进一步处理模糊点： 2.中值滤波_几乎将噪音点全部处理掉： 3.同时查看均值滤波，高斯滤波，中值滤波： 阅读全文

posted @ 2023-12-12 20:20 与太阳肩并肩 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

14-图像平滑处理
摘要：1.均值滤波处理后,模糊图片上的点位： 2.方框滤波，基本和均值滤波相同： 阅读全文

posted @ 2023-12-12 09:43 与太阳肩并肩 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

13-scharr与lapkacian算子
摘要：1.scharr与lapkacian算子： 2.Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子不同的描述： 阅读全文

posted @ 2023-12-11 15:42 与太阳肩并肩 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)

12-梯度计算方法
摘要：1.图像梯度-Sobel算子流程： 2.计算绝对值dx为1水平方向： 3.计算绝对值dy为1竖直方向： 4.求出x和y以后，再进行求和： 5.不建议直接设置dx为1，dy为1会造成图像不饱和： 6.推荐使用，dx和dy分别计算进行梯度计算处理： 7.不推荐使用，直接将dx(水平方向)和dy(竖直方向 阅读全文

posted @ 2023-12-10 20:53 与太阳肩并肩 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)

11-Sobel算子
摘要：1.Sobel算子： # 处理前 # 处理后 阅读全文

posted @ 2023-12-10 19:48 与太阳肩并肩 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

10-礼帽和黑帽
摘要：1.礼帽的用法，原始输入减运算的结果，去掉字体： 2.黑帽的用法，闭运算减原输入，删除字体得到字体轮廓： 阅读全文

posted @ 2023-12-10 12:34 与太阳肩并肩 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)

9.梯度运算
摘要：1.膨胀和腐蚀放在一起展示： 2.梯度运算，膨胀减腐蚀： 阅读全文

posted @ 2023-12-10 11:54 与太阳肩并肩 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

8-开运算和闭运算
摘要：1.开运算，先腐蚀，再膨胀，可以去掉文字多余的线条： 2.闭运算，先膨胀，再腐蚀，不能去掉文字多余的线条： 阅读全文

posted @ 2023-12-09 13:15 与太阳肩并肩 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)

7-膨胀操作
摘要：1.cv2.dilate执行膨胀操作： 2.cv2.dilate膨胀操作iterations膨胀三次并将三张图片合并成一张： 阅读全文

posted @ 2023-12-06 00:53 与太阳肩并肩 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)

6-腐蚀操作
摘要：1.原图查看带有线条的文字： 2.经过代码的腐蚀操作，将多出的线条清理完整： 3.iterations的值越大，腐蚀程度越打，理解为字体变细： 4.iterations腐蚀三次并将三张图片合并成一张： 阅读全文

posted @ 2023-12-06 00:26 与太阳肩并肩 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

5-数值计算
摘要：1.读取图片_像素整体增加10： 2.像素想加和cv2中的add方法： 3.图像的尺寸融合： 4.两张图图片合并重合： 5.1.缩小的图片的尺寸： 5.2.放大图像尺寸： 阅读全文

posted @ 2023-12-05 23:15 与太阳肩并肩 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

4-边界填充
摘要：1.边界填充用法： 2.效果图： 阅读全文

posted @ 2023-12-05 23:12 与太阳肩并肩 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)

3-ROI区域
摘要：1.汲取部分图像数据_图片路径需注意的点使用相对路径： 2.1.颜色通道的提取_b像素点输出： 2.2.颜色通道的提取_g像素点输出： 2.3.颜色通道的提取_r像素点输出： 3.b,g,r三者的shape值一样不会改变： 4.bgr三者使用merge组合到一起： 5.1.只保留R： 5.2.只保留 阅读全文

posted @ 2023-12-03 13:44 与太阳肩并肩 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)

2-视频的读取与处理
摘要：1,.读取图片的高，宽和彩色图: 2.读取图像生成灰度图: 3.生成灰度图片并保存图片: 4.打开视频，处理灰度视频: 灰度效果录制 https://www.bilibili.com/video/BV1iC4y1y7fU/?spm_id_from=top_right_bar_window_dynam 阅读全文

posted @ 2023-11-30 23:51 与太阳肩并肩 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)

1-计算机眼中的图像
摘要：1.读取图像生成矩阵: 2.根据矩阵数据显示图像窗口: 阅读全文

posted @ 2023-11-30 23:41 与太阳肩并肩 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

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