print(color_img.shape) cv.namedWindow('color_img',cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow("Flower",color_img) 1 2 3 4 5 #读取单通道灰度图 gray_img = cv.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/New_Study/IMAGE/flower.jpg",cv.IMREAD_GRAYSCALE) print(gray_img.shape) cv.namedWindow('gray_img',cv....
ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 自适应阈值, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:小区域内取均值 th2 = cv2.adaptiveThreshold( img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 4) # 自适应阈值, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:小区域内加权求和,权重是个高斯核 th3...
importcv2vc = cv2.VideoCapture('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Minions_banana.mp4')#创建vidoe对象buer,frame = vc.read()#buer是一个布尔值,读取视频成功为 1,frame为读入的一帧whilebuer:gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度读取cv2.imshow('stn',gray)buer,frame = vc.read()...
本节为opencv数字图像处理(4):频率域滤波的第一小节,频率域滤波的基础概念,主要包括:复数定义的回顾、傅里叶级数的形式、冲激及其取样特性以及连续函数的傅里叶变换。 1. 基本概念 1.1 复数 复数C的定义如下:C=R+jI,其共轭表示为C∗=R−jI。其中R和I是实数,j=−1。 复数从几何的角度可以被看做复平面...
如果有物理电学基础的话，可以去学电子电路，然后走C语言的路子，搞单片机开发。如果有Linux与电气工程...