博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_从这一场（第382场周赛）周赛开始记录，目标是尽快达到准确快速AC前三道题，每场比赛稳定在前1000名，故总结每场比赛的前三个题目

引言：出于一个很偶然的机会，最近开始进入计算机视觉的领域之中，故因此对这个领域进行一些总结记录。总的来说，这是一个十分复杂且年轻的领域，尚有许多问题有待解决。1.研究生物视觉工作原理早在二战结束后20年，就有很多科学家开始研究生物的视觉是如何进化而来的，它的运作原理是什么。其实眼睛的进化过程目前也是一个未解之谜（目前研究发现出了多个不同进化分支，最终都进化成眼睛的模样），它是如何和大脑连接并有效运

文档介绍：计算机图像处理论文.doc浅谈计算机图像处理技术摘要:介绍了数字图像处理技术的背景和意义,从几个方面说明了图像处理的过程和技巧,并分析了在大学《计算机图像处理》课程中,传统教学法的不足和实例教学法的特点

灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理，涉及到5个常用的处理：灰度化模糊处理Canny边缘检测膨胀腐蚀1、测试图像lena.jpg本例中我们采用数字图像处理中经常用到的一副标准图像

目录一方案二实践通过计算两张图像像素值的均方误差(MSE)来比较两张图像。差异大的两张图片具有较大的均方差值，相反，相似的图片间则具有较小的均方差值。需要注意的是。待比较的两张图像要具有相同的高度、宽度和通道数。一方案①导入依赖库importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

目录1涉及的函数2实践1涉及的函数⒈setWindowProperty()用于设置GUI应用程序的属性cv2.setWindowProperty(windowsName,prop_id,prop_value)参数：①

在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而

目录1方案2实践1方案①检测矩形和正方形⒈检测图像中的所有轮廓。⒉循环检查所有检测到的轮廓。⒊为每个轮廓找到近似的轮廓。如果近似轮廓中的顶点数为4，则计算宽高比用来区分矩形和正方形。如果宽高比在0.9到1.1之间，则认为为正方形，否则的话，则为矩形。

原理像处理中的腐蚀和膨胀是形态学操作的两个基本概念，它们广泛应用于图像预处理、特征提取和其他图像分析任务。腐蚀（Erosion）腐蚀操作可以看作是图像中形状的"收缩"。其基本原理是使用一个结构元素（通常是一个小的矩阵，例如3x3、5x5的矩阵），该结构元素在输入图像上滑动，并将结构元素覆盖区域内的像素与结构元素进行比较。二值图像：对于二值图像，如果结构元素与图像在该区域的像素完全匹配（通常意味着所

目录1方案2实践1方案①导入依赖库importcv2importmatplotlib.pyplotasplt②读取输入图片和水印图片im=cv2.imread(img_path)wm=cv2.imread(watermarkImg_path)③计算roi

Opencv-python库pipinstallopencv-python然后在PyCharm或者VScode等IDE中输入对应的Python代码一、使用opencv-python读取图像比如说我们要显示上面这幅数字图像处理中的

原理彩色图像分割是图像处理领域的一个重要技术，它旨在将一幅彩色图像划分为多个区域或对象。其基本原理包括以下几个方面：像素特征的提取：彩色图像分割首先涉及到像素级的特征提取。在彩色图像中，常用的特征包括颜色、纹理和强度。这些特征可以帮助区分图像中不同的对象或区域。相似性度量：根据提取的特征，分割算法会计算像素之间的相似性。像素间的相似性通常根据颜色、纹理或其他特征来判断。相似性高的像素被认为属于同一

酉变换酉变换可以由如下方式定义，其中输入和输出之间的关系可以写成矩阵相乘的形式，矩阵A称为酉矩阵，A满足A的逆矩阵等于A的共轭对称矩阵DFT变换就是一个酉变换，系数矩阵A满足每一列的模是1并且由于不同频率正弦信号之间的正交性，列之间是相互正交，因此A也是一个酉矩阵对于二维DFT我们可以看做两次一维的DFT，因此我们也可以写成矩阵相乘的形式基我们表达一个二维图像或者是一个一维向量，我们都是用基的形式

图像分割图像分割是数字图像处理领域的一种技术，其主要目的是将数字图像划分成多个部分或区域，以便于更简单、有效地分析和理解图像内容。

目录最近matlab数字图像处理课程需要，对上千张训练集测试集图片进行批量的特征提取，作为SVM的输入。所以就有了用matlab来批量提取图像特征向量，并保存，方便后续使用。

图像内插内插通常在图像放大、缩小`旋转和几何校正等任务中使用。内插是用已知数据来估计未知位置的值的过程°下面用—个简单的例子开始这—主题的探讨。假设大小为500×500像素的—幅图像要放大1.5倍即放大到750×750像素。一种简单的放大方法是，创建—个大小为750×750像素的假想网格’网格的像素间隔完全与原图像的像素间隔相同,然后收缩网格’使它完全与原图像重叠。显然’收缩后的750×750网格

首先使用imread函数读入一个图像，读入成功；赋值给A，A成为一个矩阵；size按资料是查看A的大小；精简版不支持；使用whosA查看A的信息，如下；输入A，回车，查看A的数据；这是图像包含的数据；imshow，显示图像；精简版不支持；figure，新开一个窗口；可以在新窗口显示图像；但精简版不支持imshow；画图像直方图,imhist；精简版不支持；旋转图像，之后赋值给B;45是角度；第三个

我在原论文介绍的方法根据自己对于数字图像处理的一些经验

目录1颜色量化2实践在某些时候，不可避免的某些设备只能生成有限数量的颜色。因此需要执行颜色量化。选择使用cv2.kmeans()函数对颜色量化应用k-means聚类。1颜色量化使用K-means聚类在图像中实现颜色量化的步骤如下：①导入依赖库

目录1安装cvlib2涉及的函数3实践4其他cvlib一个简单，高级，易于使用的开源Python计算机视觉库。1安装cvlib#安装依赖pipinstallopencv-pythontensorflow#安装cvlibpipinstallcvlib</

《寻梦环游记》由华特•迪士尼电影工作室、皮克斯动画工作室联合出品，李•昂克里奇执导，安东尼•冈萨雷斯、盖尔•加西亚•贝纳尔、蕾妮•维克多、本杰明•布拉特等主要配音的3D动画电影。

彩色图像的直方图处理是一种重要的图像处理技术，用于改善图像的视觉效果，增强图像的对比度，或为后续的图像处理任务（如图像分割、特征提取）做准备。彩色图像通常由红色（R）、绿色（G）、蓝色（B）三个颜色通道组成，因此彩色图像的直方图处理相比单色图像更为复杂。直方图的构建：首先，对于彩色图像的每个颜色通道（R、G、B），分别计算其直方图。直方图是一个图表，显示了每个像素强度值（通常是0-255）在图像中

中文翻译：xizero00常熟理工学院(CSLG)下一代互联网实验室NGIL在翻译的过程中遇到很多不懂的知识点，同时也恶补了相关的知识，包括《数字图像处理》，《统计学习基础》，《机器学习》TomMitchell

目录一、基础知识二、相邻像素间基本关系三、图像增强方法1、直方图求解2、直方图均衡化3、直方图规定化4、图像平滑5、邻域平均法（线性）6、中值滤波法（分线性）7、中值滤波与领域平均的异同8、4-邻域平滑法9、超限像素平滑法10、灰度最相近的K个邻点平均法11、3*3模板中值滤波四、图像锐化1、微分法（梯度算子）2、微分法（Roberts算子）3、微分法（sobel算子）五、腐蚀与膨胀1、腐蚀2、膨

原理RGB图像：RGB图像就是常见的数字图像,它采用红色®、绿色(G)、蓝色(B)三原色的强度来表示每个像素的颜色信息。RGB图像的几个关键特征和原理:颜色空间:RGB图像使用RGB三原色颜色空间来描述图像中的颜色信息。每个像素用红色、绿色、蓝色三个颜色通道的强度值来表示。像素表示:图像由一定大小的矩阵描述,每一个矩阵元素称为一个像素,每个像素用三个颜色通道(R、G、B值)来表示该位置的颜色。色度

原理将RGB全彩色转换为RGB稳定色涉及到对颜色空间的理解和操作。RGB全彩色是指在RGB颜色模型中，可以通过组合红色、绿色和蓝色这三种颜色的不同强度来生成各种颜色。而RGB稳定色通常指的是一组在特定环境下表现出视觉稳定性的颜色，这些颜色在不同的显示设备或不同的观看条件下保持一致的视觉效果。原理主要包含以下几点颜色校正:考虑到不同显示设备（如显示器、打印机等）有不同的颜色表现能力，颜色校正是确保在

原理伪彩色图像处理是一种多源信息融合的可视化方法。处理对象:伪彩色图像处理的对象是多波段遥感图像,例如近红外带、红外带和可见光图像等。原理:选择不同波段的原始图像作为新的三原色通道(如近红外为红色通道),按RGB模式合成伪彩色图像。目的:利用不同波段信息融合,实现多源数据的可视化表达。特点:合成后的颜色不代表真实颜色,但能突出目标特征和反映多波段信息。处理步骤步骤:1预处理每个波段图像,如增强、匹

遥感数字图像处理空间域处理方法31空间域处理方法概述一、空间域与变换域二、常见数字图像空间域处理方法32数值运算：单波段点运算一、线性点运算二、分段线性点运算三、非线性点运算33数值运算：单波段邻域运算一

什么是边缘提取边缘提取，指数字图像处理中，对于图片轮廓的一个处理。对于边界处，灰度值变化比较剧烈的地方，就定义为边缘。也就是拐点，拐点是指函数发生凹凸性变化的点。二阶导数为零的地方。

博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_运算符是一种特殊的符号，用于表示数据的运算、赋值和比较算数运算符取模%的本质：a-（int）a/b*b//当a是小数时

1.HSI模型：h表示色调，s饱和度，l表示亮度，色调和饱和度2.RGB彩色模型：r红色，g绿色，b蓝色，对应的是xyz轴，每个为8比特，用24比特表示全彩色图像3.边缘检测中抗噪性能应该为：Canny算子>一阶算子（梯度算子）>二阶算子其中一阶算子中：Sobel>Prewitt>Roberts4.图像的去噪即模板化运算(均值滤波，中值滤波，高斯滤波)图像相减可以减低噪声，相乘或相除算计概念常见算

教程地址：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5121501.html对比这些包，PIL（现在改名叫Pillow）只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个

七、图像分割概念：把图像分解成构成它的部件和对象的过程；定位感兴趣对象在图像中的位置和范围任务：把图像分离成互不交叠的有相同性质的区域评价准则：最终测量精度UMA7.1基于边缘的分割方法：先提取区域边界，在确定边界限定的区域7.1.1边缘检测的对象：灰度或结构不连续的地方7.1.2缺陷用图像数据（二维、三维）表示实际物体（多维）有信息丢失检测出有边缘的地方并不一定是物体实际边界7.1.3边缘检测一

四、图像增强G(x,y)=T[f(x,y)]重点在于T的定义：并不以图像保真为准则，突出某些人/机器分析有意义的信息，抑制无用信息4.1空间域4.1.1点运算(针对一个个像素点的运算)灰度运算线性运算：t=T(s)=as+b：根据a,b的取值不同得到不同的处理结果分段线性运算：将感兴趣的灰度范围线性扩展，相对抑制不感兴趣的灰度区域非线性运算对数变换：增强图像暗区域，使得整个图像变亮（低灰度区域扩展

五、图像编码与压缩：核心在于找图像的冗余概念：对图像数据按照一定的规则进行变换和组合，从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的信息性能评价：客观保真度准则（均方误差和均方信噪比）、主观保真度准则5.1图像信息的冗余：编码冗余、像素冗余、视觉心理冗余、结构冗余、时间冗余图像压缩系统的一般组成：信源编码——>信道编码——>信道——>信道译码——>信源译码信源编码：完成原始数据的编码与压缩映射器（解决像

三、图像变换3.1图像空域变换几何变换平移、镜像、旋转、放缩、变形、组合变换前两个无信息损失，无像素值的变化，不需要灰度插值；后几个有像素值的变化，需要灰度插值，有信息损失，几何畸变（等比例缩放除外）灰度插值向前映射（平移镜像：由原图像坐标计算出目标图像坐标）和向后映射法（旋转、缩放、变形：由结果图像计算原图像的坐标）最近邻插值优点是计算快，简单，灰度保真性好缺点是块状效应明显（马赛克效应），误差

一、绪论：数字图像处理与分析的主要研究包括哪几方面？1.首先对图像进行一个定义：误差允许范围内对一个高维物体的二维成像，是不完全的、不精确的但在某种意义上恰当的描述。

目录harris角点检测原理函数图像尺度空间概念局部不变性局部不变特征SIFT算法harris角点检测原理Harris角点检测是一种用于在图像中检测角点的算法。角点是图像中局部区域的交叉点或者突出的特征点。Harris角点检测算法旨在寻找图像中对于平移、旋转和尺度变化具有不变性的角点。该算法通过计算图像中每个像素点的灰度值的变化，来识别角点。具体来说，Harris角点检测通过以下步骤实现：计算图像

目录蛮力匹配（ORB匹配）RANSAC算法全景图像拼接蛮力匹配（ORB匹配）Brute-Force匹配非常简单，首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点.对于BF匹配器，首先我们必须使用**cv2.BFMatcher()**创建BFMatcher对象。它需要两个可选的参数：normType：它指定要使用的距离测量,默认情况下，

目录背景建模背景消除-帧差法混合高斯模型背景建模背景建模是计算机视觉和图像处理中的一项关键技术，用于提取视频中的前景对象。在视频监控、运动检测和行为分析等领域中，背景建模被广泛应用。其基本思想是通过对视频序列中的像素进行建模，找到视频中的静态背景，并将不同的像素标记为背景和前景，从而使后续的对象检测和跟踪更为可靠。前景-感兴趣的、运动的；背景-不变背景消除-帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像

第10章图像分割分割将一幅图像细分为其组成区域或对象。（针对不同问题有不同的细分需求）单色图像分割算法通常基于图像亮度值的两个特性：不连续性（图像边缘）和相似性（相似区域）。1.点、线和边缘检测采用图像掩膜运算（卷积），如图像做的掩膜运算表示如下：3x3掩膜1.1点检测通过掩膜运算，使满足，点检测模板如下：点检测掩膜点检测的要求是：当掩膜的中心位于一个孤立点时，掩膜的响应必须最强，而在亮度不变的区

博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_JAVA概述程序：计算机执行操作或者解决问题的一系列有序指令的集合JAVA重要特点1.JAVA是面向对象的（oop

博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_变量变量是程序的基本组成单位，是内存中的一个数据存储空间。变量有三个基本要素：类型+名称+值。

目录直方图均衡化均衡化原理均衡化效果标准直方图均衡化自适应直方图均衡化傅里叶变换原理低通滤波高通滤波直方图均衡化均衡化原理图像均衡化是一种基本的图像处理技术，通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度。这样做可以使低对比度的区域在输出图像中获得更高的对比度。简单理解：改变图像对比度，让色彩更丰富，灰度值直方图：瘦高->均衡本质上，直方图均衡化的工作原理是:1.计算图像像素强度的直方图2

目录图像平滑处理（滤波操作）1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作2.膨胀操作3.开运算cv2.morphologyEx()4.闭运算cv2.morphologyEx()5.梯度运算6.礼帽与黑帽计算图像梯度1.Sobel算子2.Scharr算子3.laplac

目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?梯度就是变化的最快的那个方向edge=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])第一个参数是需要处理的原图像，该图像必须为单通道的灰度图；第

目录图像读取与显示读取视频与查看属性图像保存保存视频图像属性打印遍历图像的所有像素点的RGB值图像边界填充数值计算图像大小变化图像窗口滑动条的创建和使用鼠标操作importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt图像读取与显示图像读取cv2.MREAD_COLOR:彩色图像或用1cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像或用0img=cv

目录整体架构流程(1)阴影区域检测①LAB颜色空间②阴影检测③代码(2)阴影去除①在LAB空间上对单独目标区域去除阴影②处理每个阴影区域③代码(3)阴影边缘校正①中值滤波器的实现②调用中值滤波器③代码效果展示①环境图片②文档上的阴影全部代码基于CNN的进阶方法参考文献概要阴影检测和去除是许多计算机视觉应用中的一项重要的预处理任务。在图像分割过程中，阴影可能会产生错误的片段。此外，在对象检测算法中，

在数字图像处理中，抠图是一项常见的任务，它涉及到将图片中的某个对象与背景分离。如今，随着技术的发展，我们不再需要复杂的软件和专业技能，就可以使用在线工具轻松完成这一任务。

原理图像表示：图像通常是由像素组成的二维矩阵。对于彩色图像，通常有三个通道（红、绿、蓝），每个通道都有一个矩阵。颜色空间：RGB（红、绿、蓝）是最常见的颜色空间，其中每个像素由三个分量表示。其他颜色空间包括灰度（只有一个通道表示亮度）、HSV（色相、饱和度、亮度）等。**通道合并与分离：**图像的颜色通道可以合并成一个多通道图像，也可以从多通道图像中分离出各个通道。代码实现下图提示生成3个RGB分