MATLAB--数字图像处理第23页

python数字图像处理——边缘检测算子(Laplacian算子、Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子)

1.Laplacian算子拉普拉斯（Laplacian）算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，常用于图像增强领域和边缘提取。它通过灰度差分计算邻域内的像素，基本流程是：判断图像中心像素灰度值与它周围其他像素的灰度值，如果中心像素的灰度更高，则提升中心像素的灰度；反之降低中心像素的灰度，从而实现图像锐化操作。在算法实现过程中，Laplacian算子通过对邻域中心像素的四方向或八方向求梯度，再将

小白不白`·2022-12-18 16:45

【python】数字图像处理

目录基本概念图像增强整体代码线性变换分段线性变换对数变换幂律变换直方图图像滤波平滑图像锐化图像基本概念数字图像定义:对于一幅图像，我们可以将其放入坐标系中，这里取图像左上定点为坐标原点，x轴向右，和笛卡尔坐标系x轴相同；y轴向下，和笛卡尔坐标系y轴相反。这样我们可将一幅图像定义为一个二维函数f(x，y)，图像中的每个像素就可以用(x，y)坐标表示，而在任何一对空间坐标(x，y)处的幅值f称为图像在

可乐大牛·2022-12-18 15:37

error: (-5:Bad argument) image is empty or has incorrect depth (!=CV_8U) in function ‘cv::SIFT_Impl:

张三的《数字图像处理》课程运行OpenCV的SIFT算法，在运行代码keypoints,describe=sift.detectAndCompute(image,None)后出现以下错误信息：error

假怪咖·2022-12-18 15:03

【计算机视觉】数字图像处理基础知识题

本文是计算机视觉课程的平时练习汇总，所用到的图片和实验报告的获取方式见文末题11、产生下图所示亮块图像f1(x,y)(128×128大小，暗处=0，亮处=255)，对其进行FFT。（1）同屏显示原图f1和FFT(f1)的幅度谱图；（2）若令f2(x,y)=（-1）x+yf1(x,y)，重复以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由；（3）若将f2(x,y)顺时针旋转45度得到f3(x,y)，试显示F

zstar-_·2022-12-18 12:28

经典数字图像处理2-边缘检测和图像分割

传统图像处理可以简单分为这四大部分，其中图像增强和图像滤波已经介绍，以下部分将介绍边缘检测和图像分割技术。边缘检测边缘一般是指图像中一段连续的像素值发生变化明显的地方。检测边缘可以用于检测物体或者提取特征的参考。一阶导数sobel计算相邻像素值的变化程度，一般有水平、垂直两个方向，也有斜方向使用的卷积核，可有效检测到对应物体的边缘。二阶导数拉普拉斯得到结果：candy边缘检测算法1.图像去噪（高斯

helloworld_Fly·2022-12-18 12:58

《数字图像处理》笔记

目录第1章绪论1.1图像概述1.1.1基本概念和术语1.1.2不同波段的图像示例1.1.3不同类型的图像示例1.2图像工程概述1.2.1图像工程的三个层次1.3图像表示和显示1.3.1图像和像素的表示1.3.2图像显示1.4图像存储与格式1.4.1图像存储器件1.4.2图像文件格式第2章图像采集2.1几何成像模型2.1.1投影成像几何2.1.2基本成像模型2.2亮度成像模型2.3采样和量化2.3.

宁静_致远_·2022-12-18 07:55

数字图像处理（冈萨雷斯）_数字图像处理笔记总结

数字图像基础视觉感知要素人眼视觉基础感光器锥状体：主要集中在中央凹，对颜色高度敏感（白昼视觉/亮视觉）杆状体：主要分布在视网膜表面，给出总体图像（暗视觉/微光视觉）光强度与主观亮度的关系曲线长实现是代表视觉系统能够适应的光强范围在0.001-0.1mL范围中由暗视觉逐步过渡到亮视觉BaB_aBa交叉线为眼睛能够适应这一强度级别时人眼所能感知的主观亮度范围低于==BbB_bBb交叉线==则被感知为不

CR7CODE·2022-12-18 07:20

【图像处理】数字图像处理笔记

文章目录直方图处理滤波器图像复原形态学图像处理灰度形态学——多使用平坦结构元（SE）【数字图像处理P428图像分割1、canny边缘检测【数字图像处理P463】图像的表征特征描述子目标检测分类器AdaBoost

秋天的波·2022-12-18 07:17

数字图像处理第三章-1

chap03灰度变换和空间滤波空间域指图像平面本身，空间域中的图处方法直接对图像中的像素进行操作。主要用于图像增强，图像增强是主观的，基于问题的。灰度变换和空间滤波基础直方图MATLABTutorial读取图像img=imread('imgPath')将图像读入矩阵img。显示图像imshow(img)图像数据类型MATLAB中灰度图读入后是uint8类型，但是有时候处理需要先将数据类型转为dou

明光桥北修狗·2022-12-17 20:05

数字图像处理第二章数字图像基础

第二章数字图像基础本章全都不是重点，了解就好目标人体视觉感知光和电磁波谱成像模型图像取样与量化一些基本概念和数学处理方法人体视觉感知人眼结构上图为人眼剖面图。人眼是一个直径约为20mm的球体，从外到内由三层膜包裹，分别是角膜，巩膜共同组成第一层，脉络膜，视网膜。角膜角膜坚硬且透明，覆盖人眼前表面巩膜巩膜不透明，包裹角膜未包裹到的地方脉络膜位于巩膜正下方，含有大量血管，供给眼球营养。脉络膜颜色很深，

明光桥北修狗·2022-12-17 20:04

数字图像处理第三章part2

chap03-空间滤波基础本节对应原书第三章的后半部分，第三章主讲图像增强，借机引入空间滤波，空间域分析和频率域分析后都会涉及。从时域信号引入频率和空间频率前面说过信号可以理解为函数。由于时间只有一个维度，时域信号自然就是一个只有一个自变量的函数：比如一个声波在0∼2π0\sim2\pi0∼2π上有两个波形，那么频率为1/πHz1/\pi\Hz1/πHz，振幅为2。在2π∼4π2\pi\sim4\

明光桥北修狗·2022-12-17 20:59

Python图像处理库PIL中图像格式转换（一）

在数字图像处理中，针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以，在做图像处理之前，我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。

BBTime_·2022-12-17 16:11

第4章 Python 数字图像处理(DIP) - 频率域滤波8 - 二维DFT和IDFT的一些性质 - 二维离散卷积定理

目录二维DFT和IDFT的一些性质二维离散卷积定理二维离散傅里叶变换性质的小结二维DFT和IDFT的一些性质二维离散卷积定理二维循环卷积表达式：(f⋆h)(x,y)=∑m=0M−1∑n=0N−1f(m,n)h(x−m,y−n)(4.94)(f\starh)(x,y)=\sum_{m=0}^{M-1}\sum_{n=0}^{N-1}f(m,n)h(x-m,y-n)\tag{4.94}(f⋆h)(x,

jasneik·2022-12-17 11:59

7/26 opencv-python学习笔记

什么是掩膜（mask）数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程，在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采

用吉他弹奏摇滚乐·2022-12-17 05:11

FPGA实现直方图均衡（一）

那么这里参考《基于FPGA的数字图像处理原理及应用》这本书，也推荐大家看一看这本书，讲解了许多图像处理在FPGA中实现的方法。首先，很显然，需要用一个ram来缓存统计数据。

满城風絮·2022-12-16 21:33

FPGA实现灰度直方图均衡

目录前言1、概述2、FPGA实现直方图均衡化参考文献前言关于数字图像处理方面的学习，不要仅关注于书籍、博客等其他人是如何用FPGA实现的。算法原理仅有一种，但实现方式可以多种多样。

工作使我快乐·2022-12-16 21:03

Python计算机视觉实现特征提取与匹配

https://codeload.github.com/Li-Shu14/PCV/zip/master打开Anaconda3的prompt窗口，切换到下载好的PCV包所在的路径下cd"C:\ai_class\数字图像处理

常用常新·2022-12-16 19:29

Python数字图像处理重采样算法

1.最邻近法，在进行采样后的原图像的每个坐标变为浮点型，先进行四舍五入寻找整数值然后利用公式寻找原图像对应的像素，采样后的（i，j）对应原图像中的（（i/l），（j/l））取整。row=image.shape[0]col=image.shape[1]channels=image.shape[2]l=2.0#放大缩小系数'''重采样三种方法最邻近法双线性内插法三次卷积内插法'''defNearest

【快乐阿辉】·2022-12-16 16:19

比特平面分层（位图切割）

《数字图像处理（中卫第3版）》http://blog.csdn.net/zqckzqck/article/details/47148465比特平面分层比特平面分层，代替突出灰度级范围，突出特定比特来为整个图像外观做出贡献

weixin_33827590·2022-12-16 16:16

数字图像处理实验之比特平面分层

其实书本里讲的不是很清楚，我在这里用大白话的形式介绍一个比特平面分层的意思。这里用书中例子，100美元的图像来说明。图像是256级灰度图像，其中一个像素点是由8比特组成的，8比特图像由8个1比特平面组成，每个比特平面都是二值图像。例如灰度为194的像素点a，转换成二进值为11000010，其中从左往右分别对应为87654321比特平面。每个比特平面中a像素点的值取决于a的灰度的二进制在该比特位的取

Space_walk·2022-12-16 16:15

数字图像处理冈萨雷斯（第四版）比特平面分层，图像重建

比特平面分层：例如，在一幅256级灰度图像中，图像值是由8比特（1字节）组成的。8比特的二进制表示中为：********，其中*代表一个二进制位，从二进制高位到低位切割成8份，分别对每份二进制位的图像二进制形式的值进行变换，通过一个变换函数阈值处理成一个二值图像，比如高位的十进制形式的图象值早0-127之间的灰度值映射到0，将128到255之间的灰度值映射为1，0表示成二值图像中的黑色，1表示成二

小哈蒙德·2022-12-16 16:43

MATLAB--多项式与拟合与插值

多项式连续可导，可积的。用行向量表示>>p=[97-2004];>>F=poly2sym(p)F=9*x^5+7*x^4-2*x^3+4poly2sym：转化为手写多项式形式四则运算（加减要最高次等长；conv卷积-多项式乘法；多项式除法-反卷积deconv）>>p1=[3-52-756];p2=[00035-3];f1=poly2sym(p1+p2)f1=3*x^5-5*x^4+2*x^3-4*

m0_46973820·2022-12-16 09:39

（学习笔记）计算机视觉（上）

前言记录一下课程学习过程（主要）以及个人对课程的评价，课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/26281环境windows10+python3.7另外，之前在学校上过数字图像处理的课程

1、、·2022-12-16 08:18

数字图像处理实验五

5.5实验五图像的边缘检测和分割（综合性）一、实验目的1.学会使用编程实现不同算法的边缘检测。2.学会使用编程实现不同算法的图像分割。3.能够根据实验结果分析各种算法的特点及其应用场合，培养处理实际图像的能力。二、实验要求1.实验课前需要写预习实验报告，内容为本次实验要求中的所有程序清单。2.实验课对预习报告中的编程代码进行上机调试，完成实验指导书中全部实验要求内容。3.实验课后写出实验报告。报告

别动我de二哈·2022-12-16 00:16

数字图像处理实验二

一、实验目的1.了解和掌握图像增强的方法。2.掌握MATLAB中的图像的代数和几何运算函数的使用方法。3.掌握MATLAB中的图像的增强函数的使用方法。4.掌握MATLAB中的图像的滤波函数的使用方法。5.用MATLAB函数和编程实现图像的几何变换、灰度变换和直方图变换，分析和比较不同系数、不同函数情况下的图像增强效果。二、实验要求1.实验课前需要写预习实验报告，内容为本次实验要求中的所有程序清单

别动我de二哈·2022-12-16 00:15

数字图像处理实验一

一、实验目的1.了解MATLAB图像处理工具箱函数中的基本功能及操作方法。2.掌握MATLAB中图像读写和显示函数的使用方法。3.掌握如何利用MATLAB函数获取图像大小、颜色、高度、宽度等信息。4.熟悉常用的图像类型的相互转换。二、实验内容和步骤1.利用imread()函数分别读入图像trees.tif和ngc6543a.jpg，存入两个数组中，用“whos”命令获取图像的基本信息。实验代码：c

别动我de二哈·2022-12-16 00:45

数字图像处理实验四

5.4实验四图像的频率域滤波（综合性）一、实验目的1.掌握数字图像傅里叶变换；2.掌握基于频率域的图像滤波算法；3.能够基于MATLAB实现基于频率域的图像滤波；4.能够根据实验结果分析各种算法的特点以及应用场合，培养处理实际图像的能力。二、实验要求1.实验课前需要写预习实验报告，内容为本次实验要求中的所有程序清单。2.实验课对预习报告中的编程代码进行上机调试，完成实验指导书中全部实验要求内容。3

别动我de二哈·2022-12-16 00:02

图片处理-图片在计算机的显示

图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。

木叶csdn·2022-12-15 19:34

【数字图像处理】前期准备工作，库的安装（skimage库的安装！）

从3:30搞到5：30，我终于把skimage搞好了呜呜呜呜。安装matplotlib、numpy等库，打开pycharm，点击setting——>pythonInterpreter，点击左下角的加号，添加所需要的的库。安装skimage库。用pipdebug--verbose来查看python可以安装的文件。然后从链接:lhttps://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pytho

轩轩是只橘猪猪·2022-12-15 19:20

国科大数字图像处理（复习与整理）

图像处理复习笔记：1、证明一个系统是线性系统2、证明函数卷积的傅里叶变换等于函数傅氏变换后的乘积3、采样定理与混叠4、直方图均衡化第一节课知识点第二节课知识点第三节课知识点第四节课知识点第五节课知识点第六节课知识点第七节课知识点第八节课知识点第九节课知识点1、证明一个系统是线性系统如二维连续傅里叶变换F(u,v)=∫−∞+∞∫−∞+∞f(x,y)e2πj(ux+vy)dxdyF(u,v)=\int

北山杉林·2022-12-15 18:01

数字图像处理——高斯低通、高通滤波算法

通过代码来分析如何对图像进行高斯滤波先放镇楼图：1.读取图像,转灰度图像I=imread('lena.bmp');%读取原图像I=rgb2gray(I);%原图像转灰度图像i_size=512;%原图像大小fillsize=1024;%填充后图像大小I=imresize(I,[i_size,i_size]);figure(1);subplot(241);imshow(I);title('原始图像'

Lei W.·2022-12-15 15:08

数字图像处理第三章 Python图像编辑基础

目录一、图像处理的常用开发方法传统VC++图像处理的方法传统VC++的处理方法——设计CDIB类传统VC++的处理方法——开发流程Python开发工具Python有关图像处理的库二、PIL/Pillow图像处理库PIL图像处理库的用途PIL/Pillow库的核心类保存图像创建缩略图几何变换裁剪、合并、粘贴、拷贝点处理与滤波器颜色模式变换像素操作图像增强子类——ImageEnhance三、我们的基本

拔牙不打麻药·2022-12-15 15:30

数字图像处理 OpenCV 快速入门

OpenCV（C++），OpenCV（Python），MATALAB，三种工具如何选择？【转载】OpenCV（C++与Python的比较）与MATLAB的比较我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑。工具能够帮助你锻炼技能，但它们并不能使你成为一位能者（Craftsman）。真正的能者并不与工具产生挂钩，而是自身的技能。能者，在他们的口袋中往往会拥有许多不同的工具。另外，他们还能明智地挑选一个

__阿健__·2022-12-15 15:56

TensorFlow2.1入门学习笔记(3)——Pillow数字图像处理

个人博客：wyxogo.top在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础，对numpy，matplotlib等库有基本的了解，笔者还是AI小白，通过写博客来记录自己的学习过程，同时对所学的东西进行总结。主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记博客从tf常用的库开始，需要学习python

Wang Yuexin·2022-12-15 15:55

python数字图像处理（1）：环境安装与配置

1.python数字图像处理(1)：环境安装与配置：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5121501.html下载并安装anacondaanaconda自带了一款编辑器

cxscode·2022-12-15 15:54

数字图像处理快速入门（python&&windows）

目录一.前期准备工作二.基础函数1.图像的读取与存储2.图像的展示三.数字图像处理1.图像对比度变换2.图像平滑（1）空域滤波（2）低通滤波（频率滤波）3.图像锐化（1）空域滤波（2）高通滤波（频率滤波

Goobaid·2022-12-15 15:19

数字图像处理艺术化效果——彩色图像转化为灰度图像（黑白照片）

灰度图像（黑白照片）我们通常说的黑白照片并不是数字图像中的二值图，而是灰度图。由彩色图像转化为灰度图像的过程叫做灰度化处理。一般情况下彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度（红、绿、蓝），转换后的灰度图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0～255之间，数值越大，该点越白，即越亮，越小则越黑。转换关系为：其中Gray(i,j)为转换后的灰度图像在(i,j)点

雪野Solye·2022-12-15 09:39

python图像的几何运算_数字图像处理之python篇二：图像通道\几何变换\裁剪

一、图像通道1、彩色图像转灰度图fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimg=Image.open(‘d:/ex.jpg‘)gray=img.convert(‘L‘)plt.figure("beauty")plt.imshow(gray,cmap=‘gray‘)plt.axis(‘off‘)plt.show()使用函数convert()来进行转

Compass宁·2022-12-15 09:09

图像处理 --- 二、数字图像处理基础

1.色度学基础电磁光波谱组成:1.1三基色原理人眼的视网膜上存在大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、绿光、蓝光敏感。由此，红（R）、绿（G）、蓝（B）这三种颜色被称为三基色。三基色原理：自然界中的绝大部分色光都可以用特殊选定的三种基本单色光复合而成。国际照明委员会（CIE）选择红色（波长700.00nm）,绿色（波长546.1nm）,蓝色（波长435

小玖工作坊·2022-12-15 09:34

1-图像基础知识-0614

opencv1.数字图像处理1.1数字图像概念1.1.1数字图像：•数字图像，又称数码图像，一幅二维图像可以由一个数组或矩阵表示。

饮水思源123·2022-12-15 09:22

matlab的图像处理总结,MATLAB--数字图像处理频域图像分析

一、实验名称频域图像分析二、实验目的1.熟悉MATLAB软件的使用。2.掌握频域图像分析的原理及数学运算。三、实验内容1.自选一幅图像，并对其分别添加一定强度的周期噪声和高斯噪声，然后分别采用高斯模板、中值滤波的时域方法以及傅里叶变换和小波变换的频率滤波方法对该含噪图像进行去噪处理，并基于PSNR值和视觉效果这两个指标来比较这四种滤波方法对两种不同噪声的去噪能力。2.编写一个程序，要求实现下列算法

极兔·2022-12-15 08:38

Python数字图像处理-目录

weixin_37623247·2022-12-15 08:08

数字图像处理——RGB与HSV图像互相转换原理

01RGB与HSV介绍讲RGB图与HSV图的互相转换之前，我们先分别介绍一下这两种图像。首先是RGB图像RGB图像是一种三通道图像，通常用于表示彩色图，它由相同行、列的红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）这三通道的数据组成。比如对于512行512列的RGB图像，其红通道为一张512*512灰度图、绿通道为一张512*512灰度图、蓝通道为一张512*512灰度图，三通道数据合起来构成了3

萌萌哒程序猴·2022-12-15 08:06

数字图像处理（五）HSV变换

题目：从RGB色彩表示转换到HSV色彩表示。采用国际标准测试图像Lena。H（Hue）色度：就是平常所说的颜色名称，如红色、蓝色、绿色。色相与数值按下表对应：红黄绿青蓝品红红0°0\degree0°60°60\degree60°120°120\degree120°180°180\degree180°240°240\degree240°300°300\degree300°360°360\degree

做个爱笑的大男孩·2022-12-15 08:04

数字图像处理100问—05HSV 变换

提示：内容整理自：https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100WenCV小白从0开始学数字图像处理05HSV变换使用HSV表示色彩图像的色调反转HSV即使用

cv_rsrc·2022-12-15 08:59

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task2 数据读取与数据扩增

OpenCV发展的非常早，拥有众多的计算机视觉、数字图像处理和机器视觉等功能。

jxwnj_1210·2022-12-14 23:43

关于python读取图像matplotlib.image和cv2读取

刚上手python几个月，最近学数字图像处理课程，上课用matlab，我平时习惯用python，但是吧，我感觉都差不多，为了多学一点，下课后就用python。

Jia Wong·2022-12-14 19:15

数字图像处理（五）图像分类实践操作

5.1基于最大似然法的遥感图像土地覆盖分类（1）实习内容简介掌握利用ENVI软件开展基于最大似然法的遥感图像土地覆盖分类（2）实习数据数据采用Landsat8_OLl_multi_classify.dat和Google_earth_picture.dat，数据展示如下：（3）实验结果对比分析以上是分类结果图和基于随机点的监督精度评价。从原理的角度分析，最大似然法的基本思想是:首先定义一个从属于某种

「已注销」·2022-12-14 19:05

数字图像处理的加减乘除（matlab）

数字图像处理的加减乘除（matlab）图像的加减乘除(matlab)注意事项：进行加减乘除的两个图像的大小应该相同1.加：2.减注意：L=imsubstract(I,J);与加的运算K=imread(I

奋力奔跑·2022-12-14 19:34

数字图像处理概念分类

限制因素人脸识别复杂场景：比如多人物，多元素表情变化光照变化年龄变化姿态变化图像相减通常用于在生产线上检测缺失的元件。方法是存储一幅对应于正确组装的"金"图像;然后，从相同产品的传入图像中减去该图像。理想情况下，如果新产品组装正确，则差值应为零。对于缺失元件的产品，在不同于金图像的位置，差值图像将不为零。在实际中，您认为在什么条件下使用这种方法工作才是合适的?（习题2.22）（1）元件：相机与元件

Eyeui·2022-12-14 18:58

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