这是膨胀1次迭代(第二个图像)和3次迭代(第三个图像)的图像。原始灰度图像在顶部。 如果我们将顶部的原始图像与经过一次膨胀的第二个图像进行比较,会有一些微小的差异,经过3次迭代后,差异变得更加显著。根据你的项目,你可以使用尽可能多的迭代次数。 开运算 开运算也是从图像...
OpenCV 中,可在图像的边缘检测之后,使用 findContours() 寻找到轮廓,该函数参数如下: image 一般为二值化图像,可由 compare, inRange, threshold , adaptiveThreshold, Canny 等函数获得。 Mat src, src_gray; int thresh = 100; int max_thresh = 255; RNG rng(12345); void thresh_callback(int, void*)...
上图中的图像示例,可以更直观的理解不同阈值化类型之间的区别。 只取一个阈值并将其应用于图像的所有部分并不能满足我们的全部需求。如果我们有一张在多个不同区域亮度差异较多的图片这种情况,将一个值应用于整个图像一般不利于我们的图像处理任务。其对应更好的方法是对图像的每个部分使用不同的阈值。对应这种情况...
要缩小图像,OpenCV建议使用INTER_AREA插值法,而放大图像时,可以使用INTER_CUBIC(慢速)或INTER_LINEAR(更快,但效果仍然不错)。最后,这是质量和时间之间的权衡。 我对升级进行了快速比较: 前两个图像似乎质量更高(但是您可以观察到一些压缩伪像)。线性方法的结果显然更平滑(没有对比度)并且噪点更少(黑白图像证明)。
conda install -c conda-forge opencv pip install opencv-python 1. 2. 读取图片 我将以我最喜欢的一本书的第一版的封面为例。让我们首先读取图像,指定要读取图像的颜色类型,这将读取图像的默认颜色格式为 OpenCV 中的 BGR (即蓝绿红)。然后我们将颜色空间转换为更常见的 RGB 顺序(为了可视化) ,最后,编写...
图像预处理通常来说非常简单,只需执行几个简单的步骤即可轻松完成。但为了提高模型的准确性,这也是一项非常重要的任务。对于这些问题,我们可以使用OpenCV完成:一个针对(实时)计算机视觉应用程序的高度优化的开源库,包括C ++,Java和Python语言。 接下来我们将...
//小角度旋转函数floatget_one_small_angle(cv::Mat&img,intmax_angle)//传入图像img,倾斜校正允许的最大旋转角度max_angle{cv::Mat m,gray,bi;floatscale_v=resize_img(img,m);m=img.clone();//图像预处理(根据需要选择预处理方式)cv::cvtColor(m,gray,CV_BGR2GRAY);trans_bright(gray);//转换明亮...
OpenCV是一个图像处理和计算机视觉库,支持多种编程语言,如C++、Python等。以下是OpenCV的常规使用: 读取和显示图像:可以使用cv::imread()函数读取图像,使用cv::imshow()函数显示图像。 图像预处理:OpenCV提供了很多图像处理函数,如模糊化、滤波、边缘检测等,可以通过这些函数对图像进行预处理。
conda install -c conda-forge opencvpip install opencv-python 读取图片 我将以我最喜欢的一本书的第一版的封面为例。让我们首先读取图像,指定要读取图像的颜色类型,这将读取图像的默认颜色格式为 OpenCV 中的 BGR (即蓝绿红)。然后我们将颜色空间转换为更常见的 RGB 顺序(为了可视化) ,最后,编写一个小函数...