Matlab的plot函数非常的强大,进行数据显示的效果非常的好,但是经常使用Opencv的同学如果每次将计算之后的数据导入到Matlab里显示又比较麻烦,因此决定写一类似于plot的C函数,用于在OpenCV中进行数据显示。设计一个Plot类,项目位于github上https://github.com/libing64/CPlot 主要参数 private://窗口大小intwindow_height;i...
Matlab的plot函数非常的强大,进行数据显示的效果非常的好,但是经常使用Opencv的同学如果每次将计算之后的数据导入到Matlab里显示又比较麻烦,因此决定写一类似于plot的C函数,用于在OpenCV中进行数据显示。设计一个Plot类,项目位于github上https:///libing64/CPlot 主要参数 private: //窗口大小 int window...
opencv 频谱图像解读 opencv plot 学习目录 (一)使用matplotlib库绘制图表 (二)使用秘钥加密图像 1:加密 2:解密(二合一) (三)位平面分解 (四)色彩空间 1:色彩空间基本内容 2:色彩空间类型转换 (五)结束语 (一)使用matplotlib库绘制图表 简介:matplotlib是Python最常用的绘图库,提供了一整套十分适合交互式绘图的命...
cv.imshow('Bitwise XOR',bitwise_xor)bitwise_not= cv.bitwise_not(circle)cv.imshow('Circle NOT',bitwise_not) 2、降噪滤波方式 首先打开一张图片,采取平均滤波的方式,结果如下图 importcv2ascv img = cv.imread('../Resources/Photos/cats.jpg') cv.imshow('Cats', img)# Averagingaverage = cv.blur...
或者我们可以用常规的matplotlib的plot函数绘制直方图,适合绘制BGR图像直方图。为此,我们需要首先找到直方图的数据,代码如下: import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('cat.jpg') color = ('b', 'g', 'r') for i, col in enumerate(color): histr ...
[plotx,ploty2]))])# 得到二次曲线对应的点集pts_fited3=np.array([np.transpose(np.vstack([plotx,ploty3]))])# 得到三次曲线对应的点集cv2.polylines(img1,[pts],False,(0,0,0),5)# 原始少量散点构成的折线图cv2.polylines(img1,np.int_([pts_fited2]),False,(0,255,0),5)# 绿色 ...
5-3 使用plot()函数将5-1的结果画出来 # 计算其统计量直方图信息并用plot函数画出来 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt image = cv2.imread("a.jpg") # 导入一幅图像 hist = cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0,255]) # 计算其统计量直方图信息 plt.plot(hist) # 显示...
import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv.imread('wiki.jpg',0)hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])cdf = hist.cumsum()cdf_normalized = cdf * float(hist.max()) / cdf.max()plt.plot(cdf_normalized, color = 'b')plt.hist(img....
img=cv.imread('wiki.jpg',0)hist,bins=np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])cdf=hist.cumsum()cdf_normalized=cdf*float(hist.max())/cdf.max()plt.plot(cdf_normalized,color='b')plt.hist(img.flatten(),256,[0,256],color='r')plt.xlim([0,256])plt.legend(('cdf','histogram'),loc...