其中L(x,t)表示的是一幅图像在不同解析度下的表示,其本质表示的就是原始图像在不同尺度高斯核平滑之后的高斯平滑图像,可以利用高斯核G(t)和图像函数I(x)在点x的卷积来实现,其中的高斯核G(t)的计算公式为:高斯函数g(x)对变量x的二阶导数。 为了方便应用,Herbert Bay提出用近似值代替L(x,t)。为了平衡准...
我们建议创建一个文件夹(子目录)来存储要用于处理的图像(例如,对于 Python 代码示例,我们使用了名为images的文件夹中存储的图像),然后提供文件夹的路径来访问图像,以避免file not found异常。使用Matplotlib 读取、保存和显示图像下一个代码块显示如何使用matplotlib.image中的imread()函数读取浮点numpy ndarray中的图像。
我们建议创建一个文件夹(子目录)来存储要用于处理的图像(例如,对于 Python 代码示例,我们使用了名为images的文件夹中存储的图像),然后提供文件夹的路径来访问图像,以避免file not found异常。 使用Matplotlib 读取、保存和显示图像 下一个代码块显示如何使用matplotlib.image中的imread()函数读取浮点numpy ndarray中的图...
高斯模糊本质上是具有高斯函数的卷积。 卷积的优点之一是它们的关联属性。 这意味着我们先反转图像然后对其进行模糊处理,还是先模糊图像然后对其进行反转都没有关系。 “那有什么关系呢?” 你可能会问。 好吧,如果我们从模糊的图像开始并将其逆数传递给dodgeV2函数,则在该函数内,图像将再次反转(255-mask部分),实质...
在图像上运行一些转换(采样和操作;例如,灰度转换) 增强图像质量(过滤;例如,去模糊) 恢复图像不受噪声影响 分割:为了提取感兴趣的对象,需要对图像进行分割。 信息提取/表示:图像需要以某种替代形式表示;例如,以下选项之一: 可以从图像中计算一些手工制作的特征描述符(例如,使用经典图像处理的 HOG 描述符) 一些特征可...
其次,NumPy 数组(Python 中 OpenCV 图像的基本格式)已针对数组计算进行了优化,因此分别访问和修改每个image[c,r]像素将非常慢。相反,我们应该认识到<<8操作与将像素值乘以2 ^ 8 = 256相同,并且可以通过cv2.divide函数实现按像素划分。 因此,我们的淡化函数的改进版本可能如下所示:...
将高斯模糊应用于步骤 2 中的负片。 使用彩色减淡功能将步骤 1 的灰度图像与步骤 3 的模糊负片混合。 第1 步到第 3 步很简单,而第 4 步可能有些棘手。 让我们先解决这个问题。 注意 OpenCV 3 附带了铅笔素描效果。 cv2.pencilSketch函数使用由 Eduardo Gastal 和 Manuel Oliveira 在 2011 年论文《域变换中...
图像滤波的作用 滤波函数又叫做卷积核、卷积模板;滤波器、滤波模板 滤波是处理图像数据的常用基础操作 滤波操作可以去除图像中的噪声点,由此增强图像的特征可以根据卷积核的不同把图像滤波分为好多种。如中值滤波,高斯滤波和均值滤波。 滤波/卷积概念 卷积可以看成是一种结合了矩阵运算的计算方法 ...
SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。 高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核,于是一副二维图像的尺度空间定义为: ...
原理:首先对图像做高斯滤波,然后再求其拉普拉斯(Laplacian)二阶导数。即图像与 Laplacian of the Gaussian function 进行滤波运算。最后,通过检测滤波结果的零交叉(Zero crossings)可以获得图像或物体的边缘。因而,也被业界简称为Laplacian-of-Gaussian (LoG)算子。