图像处理与识别学习小结数字图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。

转自https://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/82926751.本文大部分内容来自：http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/43752282.有些内容待添加，特别是opencv相关的算法实现。目录一、数字图像基础...3二、数字图像存储与显示...3三、图像变换...41.卷积...42.梯度和S

花了点时间整理了一下数字图像处理知识体系，从宏观上把握图像处理，使自己的学习思路就更加清晰。

图像滤波是数字图像处理中常用的一种技术，用于降低图像中的噪声和增强图像的特定特征。其中，均值滤波和中值滤波是两种常见的滤波方法。本文将详细介绍这两种滤波方法，并提供相应的MATLAB源代码。

如果没有，我推荐中科院研究生院刘定生老师的数字图像处理与分析（视频），这位老师上课引人入胜，值得推荐。其次，在这

深度学习自学学习路径别人推荐的学习的路径：快速上手：1.理论基础:吴恩达的机器学习和深度学习2.代码基础：Python3.框架基础：pytorch4.搭建模型：霹雳叭啦/Bubbliiing/深度学习麋了鹿进阶：1.opencv数字图像处理夯实图像处理基础

ACDSeePhotoStudio9是一款由ACDSystems开发的功能强大的照片管理和编辑软件，专为Mac用户提供一站式解决方案，方便用户轻松浏览、管理和编辑照片。该软件提供了许多实用的工具和功能，包括高效的导入和排序工具、强大的编辑工具、智能组织和搜索功能，以及灵活的输出选项等。具体来说，ACDSeePhotoStudio9具有以下特点：提供了大量实用的工具和功能，例如高效的导入和排序工具、

OpenCV-Python图像融合：cv2.addWeighted()权重加法函数详解图像融合是数字图像处理中的一项重要任务，它可以将多张图像进行合成，产生一幅新的图像。

数字图像处理技术与图象处理系统是七十年代末期形成一个独立学科，当时只能处理静止图象，主要用于军事、科研医学等领域。图象处理系统是为了加快处理速度而设计的专用系统，在中小型计算机控制下运行。

Python实现图像直方图均衡化图像直方图均衡化（HistogramEqualization）是一种用于增强图像对比度的方法，也是数字图像处理中最基本的图像增强方法之一。

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述图像处理研究是一门涉及数字图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的学科。

自适应直方图均衡化1.自适应直方图均衡化（AHE）2.限制对比度自适应直方图均衡化（CRHE）3.读取图片4.自适应直方图均衡化5.限制对比度自适应直方图均衡化6.可视化显示结果三、对比总结前言均衡化是数字图像处理中常用的一种技术

图像处理-003图像阈值图像阈值化是一种基于像素亮度的图像二值化方法，二值化在数字图像处理中具有重要意义，尤其在计算机视觉应用中占据机极其重要的位置。阈值化是二值化中一种有效的技术。

原因分析：nan意为：notanumber,影像中出现nan值得情况有好几种，譬如：数字图像处理结果导出到本地时、数据格式问题、还有就是原始数据就他喵

LightroomClassic2022mac是一款专业级数字图像处理软件，主要用于数字照片的后期处理和管理。它提供了丰富的工具和功能，可以帮助用户对照片进行调整、修饰、管理和分享。

目录1：数字图像处理的层次：（处理-分析-理解）顺序不能错：2：图像处理（图像处理过程）：3：图像分析（特征提取）：4：图像理解（识别）：5：图像分类（核心问题）：6：目标检测（目标位置的输出一般使用（

一、背景图像在传输或处理过程中会引入噪声或使图像变模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特征给分析带来困难，因此要增强特征，进行处理图像增强按特定的需要突出一幅图像中的某些信息同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法处理方法二、灰度直方图2.1定义灰度直方图是一种统计图表，用于表示图像中每个灰度级别的像素数量。它可以显示图像中不同灰度级别的分布情况，从而帮助我们了解图像的亮度分布。灰度直方图通常以

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述图像处理研究是一门涉及数字图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的学科。

1.1什么是数字图像处理图像处理的界限比较难界定。下图可能是一个较为清晰的分界指标。本课程定义的数字图像处理，界定为其输入和输出都是图像的处理。

数字图像处理主要有两种方法：空域法和变换域法1.2数字图像的表示一幅

该技术应用光学成像原理，对现实世界的物体进行扫描，通过复杂的数据分析、数字图像处理得到目标物体的三维形态数据。该技术几乎不受目标物体的形状限制，经过处理的虚拟数据具有广泛的应用价值。

《数字图像处理-OpenCV/Python》连载（10）图像属性与数据类型本书京东优惠购书链接：https://item.jd.com/14098452.html本书CSDN独家连载专栏：https:/

转载请注明出处-jasnei一些基本的灰度变换函数如下图显示了在图像处理中频繁使用的3类基本函数：线性（反转和恒等变换）函数对数（对数和反对数变换）函数幂律（次幂和次根变换）函数#灰度变换函数为了图像好看，归一化后再乘于255，缩放到相同的数值范围x=np.arange(0,256,1)x1=x+1equal=normalize(x)*255revers=(1-normalize(x))*255l

1.什么是数字图像处理,图像处理的目的、内容和特点1.1数字图像的定义图1-4(a)是一幅包含简单图形的模拟图像。

文章目录图像增强空间域图像增强变换域图像增强伪彩色处理图像融合图像分割阈值分割法均匀性度量法最大类间距离法最大类间方差法最大熵法边界分割法边缘检测基于微分算子的边缘检测基于形态学梯度的边缘检测边缘连接直线的哈夫变换区域提取分割法区域生长法区域分裂合并法形态学分水岭分割法图像增强通过一定手段对原图像进行变换或附加一些信息，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相

《OpenCV轻松入门：面向Python》读书笔记作者：李立宗出版社：电子工业出版社出版时间：2019-05莱娜一、莱娜图  莱娜图在数字图像处理学习与研究中非常著名，常被用作数字图像处理各种实验的例图

下面是一张哈勃望远镜拍摄的星空原始图像(来自冈萨雷斯的《数字图像处理)，我们将这张图像和使用平滑滤波器后生成的图像进行一

一提到数字图像处理编程，可能大多数人就会想到matlab，但matlab也有自身的缺点：1、不开源，价格贵2、软件容量大。一般3G以上，高版本甚至达5G以上。3、只能做研究，不易转化成软件。

基础上的数据分析库Matplotlib数据可视化库Scikit-learn机器学习库StatsmodelScipy统计函数的补充库NetworkX图论和复杂网络库cvxpy凸优化库NLTK自然语言库PIL数字图像处理库

实验：1.向图像添加椒盐噪声；2.利用2个3×3模板的均值滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处。主要函数：voidSaltNoise(IplImage*src,IplImage*dst);//产生椒盐噪声voidFilterAverage1(IplImage*src,IplImage*dst);//3*3均值滤波voidFilterAverage2(IplImage*src,IplImage*dst

数字图像处理基础知识随计算机技术的发展，20世纪50年代，人们应用计算机处理一些图形和图像信息，这是最早的图像处理；20世纪60年代，人们应用计算机改善图像的质量，这时形成了数字图像处理这门学科。

计算机视觉技术发展及应用计算机视觉技术发展及应用摘要：计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体，其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、

在图像处理上，常常使用各种指数，例如：归一化差分植被指数归一化差分水体指数如何通过MATLAB实现通过各类指数提取对应地物，是遥感图像处理中常见的问题。使用各类指数时，一般先对整幅图像求归一化差分指数，之后通过设定阈值来对目标与非目标进行区分。如果在已经知道经验阈值的前提下，可以直接使用循环嵌套来提取目标。这里举例说明，以建筑物提取为例。在大面积遥感影像中，使用NDBI区分裸土与建筑略显困难，计算

实验6颗粒物计数一．实验要求利用最小值滤波、图像形态学处理提取图像背景，通过图像减去背景得到待分割图像，由于去除了背景非均匀性因素，可采用阈值分割算法有效提取颗粒物，再对颗粒物进行计数处理。二．设备及材料1.PC机一台2.pycharm3．玉米、大米或枸杞等颗粒图像。三．设计思路这个程序实现了对颗粒图像进行处理和计数的功能。程序使用Python语言和OpenCV库实现了中值滤波、最小值滤波、二值化

编译环境：MATLAB2018B1、tiff文件（1）图像读取im=imread('D:\GF2.tif');%读取图像或[A,R]=geotiffread('D:\GF2.tif');%读取带地理参考的遥感影像读取结果：（2）图像显示%拉伸A=double(A);%将数据转换为double类型A=mat2gray(A);%将im归一化到[0,1]区间内，且im中的最大值和最小值赋值为1和0A=i

噪点检测在图像中加入一个孤立噪声点，选择合适的算子将之检测出%点检测img=imread('flower.jpg');img(60,60)=0;figure,subplot(121),imshow(img),title('原图');n=3;[width,height]=size(img);img_1=double(img);img2=img_1;fori=2:width-n+1forj=2:hei

3.数字图像处理所谓数字图像处理（DigitalImageProcessing），就是指用数字计算机及其他相关的数字技术，对数字图像施加某种或某些运算和处理，从而达到某种预期的处理目的。4.

目录一、原理二、参考文献三、代码示例  使用FAST特征检测器来检测图像中的特征点，这些特征点可以用于后续的匹配、识别等任务。一、原理CV_WRAPstaticPtrcreate(intthreshold=10,boolnonmaxSuppression=true,inttype=FastFeatureDetector::TYPE_9_16);优点：FAST算法比其它角点检测算法都快。（这是因为其

目录1：计算机视觉：编辑2：计算机视觉应用：编辑3：计算机视界核心问题：编辑4：相关学科：5：计算机视觉与人工智能：最成熟的技术方向是图像识别6：虚像和实像的区别：1.承接方式不同：实像能呈现在光屏上，虚像不能呈现在光上。2.成像角度不同：凸透镜成像实像都是倒立的，虚像都是正的。3.成像原理不同：实际光线会聚形成的像是实像，实际光线反向锥柱体对颜色灵敏度很高，贰杆状体没有颜色视觉，复制暗视觉7：图

图像预处理预处理的具体操作是将车牌彩色图像灰度化，利用直方图均衡化、中值滤波、边缘提取、形态学运算等数字图像处理方法，确定车牌位置，提高车牌定位精确度及识别正确率。

实验代码结果展示此代码使用的编译器为MATLAB2018b及以上的版本求1到10的阶乘之和sum=0;fori=1:10sum=sum+factorial(i);enddisp(sum);输出100-999之内的所有“水仙花数”。“水仙花数”是指一个3位数，其各位数字立方和等于该数本身form=100:999m1=fix(m/100);m2=rem(fix(m/10),10);m3=rem(m,1

在数字图像处理中，我们可以使用盒子计数方法来测量图像中对象的分形维数。这种方法的基本思想是使用不同大小的“盒子”来覆盖图像，并计算需要多少盒子来完全覆盖图像中的对象。随着盒子大小的变化，我们可以得

文章目录背景知识&一些基础的变换直方图处理★均值滤波器中值滤波器锐化空间滤波器增强的首要目标是处理图像，使其更适合某些应用图像质量的视觉评价是一种高度主观的过程背景知识&一些基础的变换直方图处理★均值滤波器中值滤波器锐化空间滤波器

在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。

图像配准是数字图像处理中的重要技术之一，它的目标是将多幅图像进行准确的对齐，使得它们在空间上保持一致。图像配准在许多领域都有广泛的应用，如医学影像、遥感图像、计算机视觉等。

目录1、腐蚀2、膨胀3、通用形态学函数4、开运算5、闭运算1、腐蚀腐蚀（Erosion）是数字图像处理中的一种形态学操作，用于消除图像中边界附近的细小区域或缩小对象的大小。

文章目录图像几何变换的一般思路图像平移图像镜像图像转置图像缩放图像旋转插值算法最近邻插值双线性插值高阶插值包含相同内容的两幅图像可能由于成像角度，透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真而呈现截然不同的外观。通过适当的几何变换可以最大程度地消除这些几何失真所产生的负面影响，有利于在后续的处理和识别工作中将注意力集中于图像的内容本身。图像几何变换的一般思路一个几何变换需要两部分运算：首先是空间变换所

文章目录人类视觉系统构造数字图像生成采样和量化像素之间的基本关系人类视觉系统构造锥状体：明亮的视野杆状体：微光或暗视野图像成像原理：类似照相机亮度适应现象：人的视觉不能同时在一个范围内工作同时对比现象：数字图像生成采样和量化像素之间的基本关系

知识点及例题总结一、导论1.图像处理与图像分析2.数字图像处理相关概念二、数字图像处理基础1.图像数字化的概念2.点处理、局部处理、大局（全局）处理的相关算法3.直方图的概念和性质三、图像变换1.图像平滑

第一章数字图像处理基本概念P3图形采用矢量结果，而图像采用栅格结构P3根据图像的产生方法分为3类：可见图像、物理图像、数学图像P3可见图像：指视觉系统可以直接看见的图像。