#cv_show("down",down) 1. 2. (2)向上采样方法(放大) 将图像在每个方向扩大到原来的两倍,新增的行和列以0填充 使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积,获取近似值 up=cv.pyrUp(image) #cv_show("up",up) 1. 2. 3.2 拉普拉斯金字塔
cv2.imshow("Original image",img)cv2.waitKey(2000) 如果在窗口显示的这个时间内,按下键盘的任意键都可以立马让窗口关闭。 程序说明 本示例,使用了OpenCV的cv.imshow() cv.imshow(),需要两个参数: 第一个参数,指的是窗口的名称; 第二个参数,指的是需要显示的图像矩阵,也就是使用cv.imread()返回的数据。
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) #OpenCV中的窗口无法显示中文,未解决 #OpenCV中读取文件路径也不能包含中文,否则会出错 cv.imshow("original", gray) #OpenCV中读取的图像形式是以数组的形式读取与PIL中的image模块的读取不一样 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY ...
import cv2 def show_image_COLOR(): # cv2.IMREAD_COLOR img = cv2.imread('./images/butterfly.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # BGR print('IMREAD_COLOR',img) cv2.imshow('cv2.IMREAD_COLOR', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": show_image_COLOR() 结...
grayImg = image.copy() # 效果展示 plt.hist(grayImg.ravel(), 256) plt.show() 如下图所示。 逆光图片 而正常图片则是中间高,两侧低,如下图所示。 正常图片 2、利用cv的inRange函数,找到图片中灰度值处于0~60和225~256的像素并把它的灰度变成255,不在区间内的变为0,然后通过numpy数组的sum函数统计出...
contour(im, origin='image') axis('equal') axis('off') title(u'图像轮廓', fontproperties=font) subplot(122) hist(im.flatten(),128) title(u'图像直方图', fontproperties=font) plt.xlim([0,260]) plt.ylim([0,11000]) show() 1.3实验结果 ...
plt.title('Original Image') plt.axis('off') plt.show() 三、图像基本操作 基本操作包括图像的裁剪、缩放和旋转等。 python 复制代码 # 图像裁剪 cropped_image = image[50:200, 100:300] plt.imshow(cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) ...
img.show() 示例代码:使用OpenCV库读取、处理和保存图像 python import cv2 # 读取图像(使用BGR色彩空间) img = cv2.imread('example.jpg') # 转换为灰度图像 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测(使用Canny边缘检测算法) ...
numpy、scipy、TensorFlow、Keras 等大多数用于处理图像数据的 Python 库都将自己视为研究通用数据数组的人的科学工具。所以它们不在乎消费者层面的问题,比如「图像自动旋转」——即使现在的所有相机拍照需要这种操作。 这差不多意味着,你用任意 Python 库加载图像时,都会得到未经旋转的原始图像数据。现在猜猜看,当你将...
以下是一个简单的 Python 代码示例,它使用 OpenCV 和 multiprocessing 模块将某个文件夹中的所有图像转换为灰度,并实时显示进度百分比。该代码假设文件夹中所有文件均为图片文件。 import os import cv2 import multiprocessing as mp def process_image(input_path, output_path, file_name): ...