在OpenCV中,对图像进行黑白色反转(即二值化反转或颜色反转)是一个常见的操作。下面我将按照你的提示,分点并包含代码片段来解答你的问题。 导入OpenCV库: 首先,我们需要导入OpenCV库。在Python中,这通常通过import cv2来完成。 python import cv2 读取图像数据: 接下来,我们使用cv2.imread()函数来读取图像文件...
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这样就把三维的空间降为二维的CrCb,肤色点会形成一定得形状,如:人脸的话会看到一个人脸的区域,手臂的话会看到一条手臂的形态,对处理模式识别很有好处,根据经验某点的CrCb值满足:133≤Cr≤173,77≤Cb≤127 那么该点被认为是肤色点,其他的就为非肤色点。C代表color,r代表红色,b代表蓝色。 当然色彩空间不止这么...
已知灰度值取值范围是[0, L-1],变换前的灰度值r与变换后的灰度值s满足s+r=L-1,反转变换函数为 s = L-1-r . 反转变换的代码实现如下: #include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp> //包含了OpenCV库的核心功能的头文件voidimageReverse(cv::Matimg,cv::Mat&output_img);//将图像img(第一个参数...
cv.imshow('Simple Thresholded', thresh)#将降噪的图片黑白反转threshold, thresh_inv = cv.threshold(gray,150,255, cv.THRESH_BINARY_INV ) cv.imshow('Simple Thresholded Inverse', thresh_inv)""" 自适应阈值化操作:adaptiveThreshold()函数 在图像阈值化操作中,更关注的是从二值化图像中,分离目标区域和背...
• cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转) • cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值) • cv2.THRESH_TOZERO • cv2.THRESH_TOZERO_INV 该函数有两个返回值,第一个retVal(得到的阈值值(在后面一个方法中会用到)),第二个就是阈值化后的图像。
首先将我们的二值化图像黑白反转过来 然后开始距离的变换 接下来再进行归一化处理并显示出来 显示的效果为 连通区域计算 首先我们先建一个8u的图并转换过来 然后我们根据上面图里面白点进行局部阈值二值化处理 显示效果为 可以看到右边基本把白色的连接区域都分割开了,只不过各别地方也有一点白点 ...
• cv2.THRESH_BINARY_INV（⿊⽩⼆值反转）• cv2.THRESH_TRUNC （得到的图像为多像素值）• cv2.THRESH_TOZERO • cv2.THRESH_TOZERO_INV 该函数有两个返回值，第⼀个retVal（得到的阈值值（在后⾯⼀个⽅法中会⽤到）），第⼆个就是阈值化后的图像。⼀个实例如下：import cv2 impor...
NOT运算是一种反转操作,该运算会将图像中的每个像素的每一个位取反。 原理:二进制位0变为1,1变为0。 图像处理应用:生成图像的负片或者用于找到亮区域的补。 1.3 OR运算(cv2.bitwise_or) OR运算可以用于合并图像,它会保留两幅图像中至少有一个像素点亮的位置。
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