opencv图像处理

Python-OpenCV图像处理-04-像素运算

学图像这几天，其实发现图像没有我们想象的那么高大上，其实通俗理解bgr图像就是三张单色的图像进行加合。而单色的图像其实就是一个二维的数组，在数组中的数组元素代表的就是每个元素点的bgr的值的多少。importcv2ascvimportnumpyasnp图像的加减乘除：图像的加减乘除其实就是每个数组的元素进行加减乘除加减乘除后返回到np的图像数组中，然后反映出对应的颜色defadd_demo(m1,
Vuko-wxh·2020-08-17 16:09

openCV图像处理常用算法总结

一、直方图和滤波器1、直方图：在灰度图中，每个点的像素范围为0~255，密度是具有该值的图像像素数量。2、色彩均衡：色彩均衡的目的是获得分布更加均匀的直方图。其结果将会导致图像的对比度增加。3、LUT色彩空间转换表：生成一个256个元素的矩阵，取得要从源空间变换到目标色彩空间的变换函数f(x)。从0到255，对每个数字带入到f(x)中，将得到的结果存入到矩阵中对应的位置。然后，对要处理的图像使用这
lucky0han·2020-08-17 16:34

Python+OpenCV图像处理之Canny边缘提取

Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：(1)最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；(2)最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小；(3)检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应Canny边缘检测算法可
放错位的天才·2020-08-17 16:03

Python+OpenCV图像处理之轮廓发现

轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。python实现importcv2importnumpyasnp__author__="boboa"defcontours_demo(image):dst=cv2.GaussianBlur(image,(3,3),0)gray=cv2.cvtColor(dst,cv2.COLOR_BGR2GRAY)r
weixin_30419799·2020-08-17 15:30

【第二部分-图像处理】第1章 Opencv图像处理入门

1.1基础图像容器Mat类的使用1.1.1基本图像容器Mat在正式讲解OpenCV之前，首先要介绍的就是Mat。在2001年刚刚出现的时候，OpenCV基于C语言接口而建。为了在内存（memory）中存放图像，当时采用名为IplImage的C语言结构体，时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。但这种方法必须接受C语言所有的不足，这其中最大的不足要数手动内存管理，其依据是用户要为开辟和销毁内存
Bruceoxl·2020-08-17 15:32

OpenCV图像处理算法——开篇（一）

OpenCV图像处理算法——初窥（一）简介本人也是新兵，一边学一边写，所以称为一篇入门笔记更恰当。但我觉得起个更能突出数学在编程中的重要性的名字也不是不可以，（绝非标题党）。
df-Eric·2020-08-17 15:55

OpenCV图像处理 图像的点运算 ( 灰度直方图 )

Theory:从图形上看，灰度直方图是一个二维图：图像的灰度直方图是一个离散函数，它表示图像每一灰度级与该灰度级出现频率的对应关系。假设一幅图像的像素总数为N，灰度级总数为L，其中灰度级为g的像素总数为Ng，则这幅数字图像的灰度直方图横坐标即为灰度g(0≤g≤L-1)，纵坐标则为灰度值出现的次数Ng。实际上，用N去除各个灰度值出现的次数Ng即可得到各个灰度级出现的概率Pg=Ng/N=Ng/∑Ng，
天使之梦魇·2020-08-17 15:25

opencv实现旋转文本矫正

includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;//旋转文本图像矫正intmain(){//imread中0表示灰度返回，1表示原图返回Matsrc=imread("E:\\研究生\\学习材料\\学习书籍\\OpenCV
love_image_xie·2020-08-17 13:05

Python+OpenCV图像处理（五）—— 像素运算

最近在忙毕业设计，只能偶尔更新博客........一、像素的算术运算像素的算术运算涉及加减乘除等基本运算（要进行算术运算，两张图片的形状（shape）必须一样）代码如下：#像素的算术运算(加、减、乘、除)两张图片必须shape一致importcv2ascvdefadd_demo(m1,m2):#像素的加运算dst=cv.add(m1,m2)cv.imshow("add_demo",dst)defs
aiyizou6070·2020-08-17 11:07

python + opencv图像处理——轮廓发现

轮廓发现使基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以便于提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果API介绍：findContours发现轮廓drawContours绘制轮廓frommatplotlibimportpyplotaspltfromcv2importcv2ascvimportnumpyasnp#canny边缘提取defedge_demo(image):blurred=cv.Gaussi
xiao黄·2020-08-17 11:06

Python+OpenCV图像处理之边缘提取

一、简介在图像处理中，边缘提取是一种基础的图像处理算法，常用于图像识别以及跟踪领域，为进一步分析和理解图像做准备，下面介绍两种不同的图像边缘检测方法。二、边缘检测方法本文介绍的边缘检测方法包括直接使用高斯滤波器检测和Canny边缘检测两种方法。1.高斯滤波器提取边缘特征高斯滤波是一种线性平滑滤波，可以用于消除图像中的高斯噪声。简言之，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由
weixin_42709563·2020-08-17 11:20

opencv图像处理学习（八）——对opencv图像处理（三）的补充——图片的批量读取

本来是想把这个放在第三章里面的，后来想想这个还是很有用，还是单独开一个新章节吧。在进行图片序列处理是，我们常常需要读取文件下的每一个图片，然后再进行分析处理，因此需要对文件名连续及无规则分开讨论。对于文件名连续的情况，文件读取就简单得多，可以利用sprintf函数实现在窗口连续读取同一文件夹下的图片序列，而对于无规则的情况则可以采用基于VC下WIN32_FIND_DATA文件的读取方式。e.g：文
光电的一只菜鸡·2020-08-17 10:55

python + opencv图像处理（十九）——边缘提取

canny算法（在opencv中有相应的API）边缘检测算法一个很好的边缘检测器canny算法介绍——5步1、高斯模糊——GaussianBlur2、灰度变换——cvtColor3、计算梯度——Sobel/Scharr4、非最大信号抑制5、高低阈输出二值图像：T1，T2都为阈值，凡是高于T2的都保留，凡是小于T1的都丢弃，从高于T2的像素出发，凡是大于T1的而且相互连接的都保留，最终得到一个输出二
xiao黄·2020-08-17 10:48

OpenCV图像处理——判断图像是否失焦模糊

前言在图像处理中，避免不了会碰到一些失焦模糊的图像，特别在读取和初始化摄像头的时候，对失焦模糊判断是避免不了的一步，那么如何使用opencv去判断一张图像是否模糊呢？判断是否失焦失焦的图片和对焦准确的图片最大的区别就是正常图片轮廓明显，而失焦图片几乎没有较大像素值之间的变化，对图像的横向，以及纵向，分别做差分，累计差分可以用来作为判断是否失焦的参考。代码//简单设定阈值判断是否失焦boolfocu
知来者逆·2020-08-16 19:22

OpenCV图像处理---RGB与BGR相互转化

方法1cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB||cv2.COLOR_RGB2BGR)importcv2frame=cv2.imread("test.jpg")RGBFrame=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)BGRFrame=cv2.cvtColor(RGBFrame,cv2.COLOR_RGB2BGR)方法2numpy#
HHH_LLL·2020-08-16 18:41

OpenCV图像处理视频教程——入门篇(一)

OpenCV图像处理视频教程---------------------------------------------------------------------------------------
霖烨·XF·2020-08-16 14:39

OpenCV图像处理—— 色彩空间

一、色彩空间的转换cv2.cvtColor1.RGB就是指Red,Green和Blue,一副图像由这三个channel(通道)构成2.Gray就是只有灰度值一个channel3.HSV即Hue(色调),Saturation(饱和度)和Value(亮度)三个channel二、利用inRange函数过滤视频中的颜色，实现对特定颜色的追踪HSV颜色对应的RGB分量范围表如下：（这里是三通道的）三、通道分
ziyonghong·2020-08-16 10:31

Opencv图像处理之平滑(Smoothing)模糊(Blurring)操作

写作参考（1）OpenCV（2）OpenCV中文论坛（3）RichardSzeliski写的ComputerVision:AlgorithmsandApplications我对Opencv平滑的理解（1）就一幅数字图像来说，大多区域内都是较为平坦的，如果领域内有一两个点像素突然变化，一般认为是噪点。如果一些连续相近的点变化，认为是边缘。（2）而滤波旨在消除噪声对于图像的影响，例如取中值或者均值不就
zhangyuexiang123·2020-08-16 10:03

OpenCV图像处理篇之图像平滑

图像平滑算法图像平滑与图像模糊是同一概念，主要用于图像的去噪。平滑要使用滤波器，为不改变图像的相位信息，一般使用线性滤波器，其统一形式如下：其中h称为滤波器的核函数，说白了就是权值。不同的核函数代表不同的滤波器，有不同的用途。在图像处理中，常见的滤波器包括：归一化滤波器（Homogeneousblur）也是均值滤波器，用输出像素点核窗口内的像素均值代替输出点像素值。高斯滤波器（Guassianbl
xiahouzuoxin·2020-08-16 10:58

OpenCV图像处理---模糊原理

模糊原理Smooth/Blur（平滑和模糊）是图像处理中最简单和常用的操作之一使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时候降低噪声，把噪声与周围的数值平均一下就可以平滑噪声。使用Smooth/Blur操作背后是数学的卷积计算卷积:通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分的面积。其中：f()表示一副图像，i、j表示图像的行和列，h(k,l)表示卷积算子(
不安分的少年·2020-08-16 09:40

OPENCV图像处理提高(一）图像增强

在图像处理学习中会涉及到直方图，直方图很好地表现了图像的灰度信息；同时我们注意到在暗图像中，直方图的分量集中在灰度级的低端；亮图像的灰度值集中在直方图灰度值的高端；低对比度的图像有较窄的直方图，并集中于直方图的中间部分；高对比度的图像中直方图的分量覆盖很宽的范围，而且像素的分布没有太不均匀，只能看到少量垂线比其他高许多。通过图像增强可以有效地减弱这些缺陷图1图2如图1，细胞表面的一些地方较为模糊，
weixin_34185512·2020-08-16 09:59

python+OpenCV图像处理（二）图像像素的访问、通道的合并与分离

图像像素的访问、通道的合并与分离（一）像素访问在第一篇博客中，向大家介绍了，所谓的图像在计算机看来就是一个矩阵，对于RGB图像矩阵一共有三层，分别代表着RGB通道，矩阵中每一个数的大小代表着不同通道的亮度，范围在0~255之间。访问图像的像素，就如同对矩阵元素的访问，很好理解。print(img[0][0][0])输出为：34也可以对所读取的图像矩阵的像素进行赋值foriinrange(400):
Jumping boy·2020-08-16 07:24

【OpenCV图像处理】色彩空间变换

图像色彩空间变换OpenCV官网文档目标：通过本文，你可以学习如何将图像从一种彩色空间转换到另外一种，比如BGR和GRAY，BGR和HSV互换在此基础上，我们会创建一个能从视频图像中提取特定色彩目标的应用你将会学到下函数：cv2.cvtColor(),cv2.inRange()等转换色彩空间在OpenCV里总共有150种色彩空间转换方法，但是我们只探索其中最常用的两种，BGR和Gray，BGR和H
jackkee·2020-08-16 06:10

OPENCV图像处理提高（二）：模糊

模糊是基本的图像处理方法。在介绍这两种方法之前先来介绍两种常见的噪声：椒盐噪声椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声分为两种即胡椒噪声和盐噪声，胡椒噪声是黑色的，属于低灰度噪声，盐噪声是白色的，属于高灰度噪声，一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。去除椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。高斯噪声高斯噪声是一种随机噪声，其幅度的统计规律服从高斯分布（正
weixin_34239592·2020-08-16 05:10

OpenCV图像处理实际案例（一）---图像倾斜矫正（仿射变换）和去边（轮廓查找+ROI提取）

本博客算法及代码参考自贾志刚老师的《OpenCV图像处理-小案例实战》，若涉及侵权问题，望通知，会第一时间删除。
人间凑数·2020-08-15 15:42

opencv图像处理（2020.4.2）

图像处理1.平滑处理cvSmooth//平滑处理类型CV_BLUR//简单处理CV_MEDIAN//中值模糊CV_GAUSSION//高斯模糊CV_BILATERAL//双边滤波2.图像形态学//膨胀cvErode//腐蚀cvDilate//自定义核IplConvKernel//形状取值CV_SHAPE_RECT//核是矩形CV_SHAPE_CROSS//核是十字交叉型CV_SHAPE_ELLIP
人海中的偶遇·2020-08-15 07:07

OpenCV图像处理算法——5（《Real-time adaptive contrast enhancement for imaging sensors》论文解读及实现）

《Real-timeadaptivecontrastenhancementforimagingsensors》论文解读及实现以下内容参考：https://mp.weixin.qq.com/s/aPi7haF7eTDabbYi4c75cA前言这个ACE算法是用来做图像对比度增强的算法。图像对比度增强的算法在很多场合都有用处，特别是在医学图像中，这是因为在众多疾病的诊断中，医学图像的视觉检查时很有必要
Delv_Peter·2020-08-14 21:31

python+OpenCV图像处理（十二）车牌定位中对图像的形态学组合操作处理

车牌定位中对图像的形态学组合操作处理所谓的车牌定位，其中最关键的部分就是对图片的处理，参数的设置，并使之拥有泛化能力。首先传入图片，在进行大规模的图片处理时，因为无法确定图片的尺寸，所以需要将原始图片进行等比例的缩放。orgimg=cv2.imread('chepai3.jpg')#压缩图像img=cv2.resize(orgimg,(400,int(400*img.shape[0]/img.sh
Jumping boy·2020-08-14 05:54

TensorFlow+OpenCV图像处理（ 三 图片特效——边缘检测、浮雕效果、颜色风格、油画特效）

文章目录3.10Canny边缘检测（API）3.11Sobel算子边缘检测3.12浮雕效果3.13颜色效果3.14油画特效3.10Canny边缘检测（API）Canny算子应用详解importcv2importnumpyasnpimportrandomimg=cv2.imread('image0.jpg',1)info=img.shapeheight=info[0]width=info[1]cv2
菩提树下祈愿少年·2020-08-13 18:55

opencv图像处理学习（三十九）——形态学梯度与顶帽，黑帽

1.形态学梯度梯度用于刻画目标边界或边缘位于图像灰度级剧烈变化的区域，形态学梯度根据膨胀或腐蚀与原图作差组合来实现增强结构元素邻域中像素的强度，突出高亮区域的外围。最常用的形态学梯度是计算膨胀与腐蚀之间的算术差，另外两种计算形态学梯度分别是膨胀结果与原图的算术差以及原图与腐蚀结果的算术差，对于结构元素E，形态学梯度可以表示为：形态学梯度操作的输出图像像素值实在对应结构元素而非局部过渡区域所定义的邻
光电的一只菜鸡·2020-08-13 17:39

OpenCV图像处理教程C++(十一) 形态学操作--膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽

形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种，他们是：膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)膨胀：此操作将图像(A)与任意形状的内核(B)，通常为正方形或圆形,进行卷积。内核B有一个可定义的锚点,通常定义为内核中心点。进行膨胀操作时，将内核B划过图像,将内核B覆盖区域的最大相素值提取，并代替锚点位置的相素。显
gsx316·2020-08-13 16:59

python +opencv图像处理(十一)——图像直方图

Bin的大小=图像中不同像素值得个数/Bin的数目对于14位的图像，创建256个bin直方图binsize=（2＾14）/256=64h(0)←0≤I(u,v)<64h(1)←64≤I(u,v)<128…h(j)←aj≤I(u,v)
xiao黄·2020-08-13 12:02

Python+OpenCV图像处理（八）—— 图像直方图

直方图简介：图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素.还不明白?就是统计一幅图某个亮度像素数量.比如对于灰度值12,一幅图里面有2000个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推。参考：https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/52605308一、安装
weixin_34378922·2020-08-13 11:53

《OpenCv视觉之眼》Python图像处理八 :Opencv图像处理之图像阈值化处理原理及函数

本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理，通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型，在具体情况中，针对不同的图像进行不同等级的、不同方法的处理，以达到对图像进行去噪、锐化等一系列的操作。同时，希望观看本专栏的小伙伴可以理解到OpenCv进行图像处理的强大哦，如有转载，请注明出处(原文链接和作者署名)，感谢各位小伙伴啦！前文参考：《OpenCv视觉之眼》Python图
陈一月的编程岁月·2020-08-13 10:05

python + openCV图像处理（五）

文章目录引言示例图片代码引言此系列博客记录网易云课堂python+openCV图像处理课程的学习过程。本篇博客将介绍形态学操作、图像梯度两大部分。
我才是阿鑫·2020-08-12 14:26

python + openCV图像处理（四）

文章目录引言示例图片代码引言此系列博客记录网易云课堂python+openCV图像处理课程的学习过程。本篇博客将介绍阈值分割、图像平滑处理两大部分。
我才是阿鑫·2020-08-12 14:26

python + openCV图像处理（三）

文章目录引言示例图片代码引言此系列博客记录网易云课堂python+openCV图像处理课程的学习过程。本篇文章将介绍图像运算、图像融合、图像类型转换、图像缩放四个部分。
我才是阿鑫·2020-08-12 14:26

python + openCV图像处理（二）

文章目录引言示例图片代码引言此系列博客记录网易云课堂python+openCV图像处理课程的学习过程。本篇博客将介绍获取图像属性、感兴趣区域ROI、通道的拆分与合并三个部分。
我才是阿鑫·2020-08-12 14:55

Opencv图像处理——边缘处理Sobel、拉普拉斯算子

Opencv图像处理——边缘处理Sobel、拉普拉斯算子边缘是什么——是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。
走过，莫回头·2020-08-12 12:39

python+opencv图像处理——图像梯度——scharr算子

sobel算子不怎么用，一般scharr算子运用的比较多importcv2importsysimportnumpyasnpo=cv2.imread("C:\\Users\\fujingming\\Pictures\\rs.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)scharrx=cv2.Scharr(o,cv2.CV_64F,1,0)scharry=cv2.Scharr(o,cv2.CV
海康威视-符景名·2020-08-12 10:54

OpenCV图像处理教程C++（二十二）基于距离变换与分水岭的图像分割

图像分割是图像处理最重要的处理手段之一图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干个cluster集合每个集合包括一类像素根据算法分为监督学习和无监督学习，图像分割的算法多数都是无监督学习-KMenas距离变换常见算法有两种-不断膨胀/腐蚀得到-基于倒角距离分水岭变换常见的算法基于浸泡理论实现，假设颜色数据为一个个山头，在山底不停加水，直到各大山头之间形成了明显的分水线API：watersh
gsx316·2020-08-11 17:08

Opencv图像处理---基于距离变换和分水岭算法的图像分割

代码#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(int,char**argv){//LoadtheimageMatsrc=imread(argv[1]);//Checkifeverythingwasfineif(!src.data)return-1;//Showsourceimageimshow("SourceImage",
铿锵的玫瑰·2020-08-11 16:59

学习日记2

★★★《算法竞赛进阶指南》~（）★★★☆☆《算法之美》~（）★★★☆☆《deeplearning深度学习笔记v5.1》~（）★★★☆☆《算法笔记》~（）★★★☆☆《学习OpenCV》~（）★★★☆☆《OpenCV
weixin_30505485·2020-08-10 22:21

OpenCV学习书籍（免费网盘自取）

编程入门_毛星云编著_电子工业出版链接：https://pan.baidu.com/s/1kebQ47CQc6dZ6HRXut-IyA提取码：sja7复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦OpenCV
挑食de猪队友·2020-08-10 08:15

opencv书籍调研

开发实战(涉及相机和开源ocr模型)深入OpenCVAndroid应用开发机器视觉技术（涉及SDK）深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（看起来比较实用）Java图像处理基于OpenCV与JVMOpenCV
Applied Sciences·2020-08-10 06:53

OpenCV图像处理篇之采样金字塔

转载请注明出处：http://xiahouzuoxin.github.io/notes图像金字塔图像金字塔是通过将原始图像经过平滑、下采样所生成一系列具有不同分辨率的图像的集合。金字塔结构(Pyramid)适于多分辨率处理的一种图像存储数据结构。最常用的生成图像金字塔的方法是采用高斯函数平滑图像，每次将分辨率降低为原来的一半，由此得到一个图像序列{ML，ML-1，……，M0}，图像金字塔的存储量为
xiahouzuoxin·2020-08-09 02:34

OpenCV图像处理：图像锐化操作

操作系统Win10工具：VS2019、OpenCV4.0.0核心算法：saturate_cast(5*current[j]-current[j-channels]-current[j+channels]-previous[j]-next[j])测试结果：测试代码#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidSharpen(constM
倒车不入库·2020-08-09 02:19

Python+OpenCV图像处理（七）—— 滤波与模糊操作

过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或降低）其他频率波段的操作。低通滤波器是消除图像中高
weixin_34275734·2020-08-09 00:46

opencv图像处理学习（三十三）——轮廓检测

图像中目标物体的形状检测是图像识别中重要的技术之一，对物体进行检测并提取首先需要做的就是提取物体的轮廓信息，然后再通过轮廓点集特征选择相应的算法进行处理，最后可得到物体的形状信息。轮廓形状是我们看到物体最开始的印象，轮廓提取的原理是通过对原图像进行二值化，利用边缘点连接的层次差别，提取位于数结构特征高的区域点集构成的集合，这部分最可能是物体的轮廓。OpenCV中提供了函数findContours(
光电的一只菜鸡·2020-08-08 19:48

opencv图像处理05-高斯模糊和均值模糊

模糊原理：1.模糊原理和上几节说的图像掩模矩阵有很多相似的地方，都是拿一个矩阵（3X3,5X5）等，和原图从左向右从上到下分别进行卷积，将卷积值最后赋值个当前卷积的中心像素。2.那么其最关键的参数，也就在于矩阵的大小和矩阵的值，我们通常称矩阵为卷积核。3.模糊操作的重要原因之一也是为了给图像预处理时降低噪声。卷积示意图：均值模糊：均值模糊，也称为均值滤波，相当于卷积核的矩阵值全部为1/(卷积SIZ
qinchao315·2020-08-08 18:39
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