这张图存在很多的噪点，那如何对该图片进行降噪呢？学过前几节的同学可能对降噪还是挺了解的。可能有些同学会说均值模糊和中值模糊。那我们先试试中值模糊：首先获取图片：import cv2img = cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\111.png')dst=cv2.medianBlur(img,5)随后进行中值模糊，并等待：cv2.imshow("img",...
medianBlur(src,dst,5);//中值滤波imshow("medianBlur",dst); 三、示例图片比较 1.抑制椒盐噪声:从下面的图中可以看出中值滤波对椒盐噪声的抑制作用是最好的,其次是高斯滤波,再次是均值滤波 2.下面是普通的动漫图的降噪效果
只需要获取图片的宽高,对图片进行遍历即可。 首先我们读取图片后对图片进行宽高获取: import cv2 img = cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\111.png') h,w,c=img.shape 1. 2. 3. 4. 随后遍历每个像素点: for row in range(h): for col in range(w): b=img[row,col,0] g=img[row,col,1] ...
首先会用传统的C语言编写单线程升频算法,然后用OpenCL编写并行加速版本,最后用CodeXL比较两者性能差距。 OpenCL Fundamental 首先简单介绍一下OpenCL并行开发的基本思路。 OpenCL总体设计 OpenCL程序是分为Host和Device两端的,Host一般来说就是CPU,而Device可以是CPU/GPU/FPGA/ASIC加速器等。
opencv 检测图片中圆形物体(解决乱线问题) 2018-03-0418:03:12 整体代码如下: defdetect_circle_demo (image):#降噪处理dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,80) cv.imshow("jiangzao",dst) cimage= cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图转换print("正在灰度转换。。。") cv.imshow...
自适应阈值通常还需要一个参数,即“常量”( C ),用于从计算得到的阈值中减去这个值,以便在最终确定单个像素是否应为前景或背景时有更好的控制。 对于光照不均匀的图像,全局阈值可能不够用,这时就需要自适应阈值。 自适应阈值会考虑图像中的小区块,并计算各自的阈值,以此来处理不同局部的光线条件。
图像锐化与边缘检测 1.Roberts算子 Roberts算子又称为交叉微分算法,它是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像,当...
1、图片的加载 # 导入OpenCV库 import cv2 # 读取图像文件 # imread()函数用于从指定路径加载图像 image = cv2.imread('D:\\Torch\\Picture\\monkey.png') # 检查图像是否成功加载 # 如果图像未加载成功,imread()会返回None if image is None:
第二个参数很多种,常用的色彩空间也就是把BGR转成RGB或者Gray,偶尔会用HSV,因为HSV不会有很多颜色的参数,对于图片的纹理啊这些特征的提取和处理很有用。HSV三个通道分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V)。具体释义可以看维基百科的 https://zh.wikipedia.org/wiki/HSL%E5%92%8CHSV%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%...