注意:彩色图像使用OpenCV 加载时是BGR 模式。但是Matplotib 是RGB模式。所以彩色图像如果已经被OpenCV 读取,那它将不会被Matplotib 正确显示。 做了点笔记 搬运自OpenCV-Python-Tutorial-中文版pdf 段力辉 译
plt.subplot(2,3, pos)# 定位图片plt.xlabel("Bins")# 横轴信息plt.ylabel("Pixels")# 纵轴信息plt.xlim([0,256])# 范围plt.plot(hist, color=color)# 绘制直方图 编写主函数 # 4 主函数 main()def main():# 5 创建画布plt.figure(figsize=(15,6))# 画布大小plt.suptitle("Gray Image Histogram"...
# Load the image file and convert the color mode avengers = cv2.imread('images/avengers.jpg') avengers = cv2.cvtColor(avengers, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect the face and plot the result detected_avengers = detect_face(avengers) display(detected_avengers, cmap = 'gray') 很明显检测结果不完...
import cv2 import numpy as np import time img=cv2.imread('image/222.jpg') #读取图片作为背景 #定义画圆事件,如果事件双击左键发生 #则以此时双击的点为原点画一个半径为100px BGR为(255,255,0)粗细为3px的圆圈 def draw_circle(event,x,y,flags,param): if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: cv2.ci...
# Plot the three channels of the image fig, axs = plt.subplots(nrows = 1, ncols = 3,figsize = (20, 20)) for i in range(0, 3): ax =axs[i] ax.imshow(img_rgb[:, :, i], cmap = 'gray') plt.show() 观察上面的图片。这三幅图像展示了每个通道是如何组成的。在R通道图中,红色...
# 导入 OpenCV 库import cv2 as cv# 导入 maplotlibimport matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread("./1.jpg",)# 定义图片显示大小top_size,buttom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)# 复制法,也就是复制最边缘像素replicate = cv.copyMakeBorder(img,top...
cv2.imshow("BGR Image",image); cv2.waitKey(0) &0xFF cv2.destroyAllWindows() 曝光过度和曝光不足的图像 然后我们可以扩展这个想法来识别曝光过度(太亮)的图像和曝光不足(太暗)的图像。 让我们看看这些图像的直方图。 使用Matplotib 和 OpenCV 绘制直方图 ...
plt.plot(hist) plt.title('Grayscale Histogram') plt.xlabel('Pixel Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() 直方图均衡化 直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法,通过重新分配像素强度值,使直方图更加均匀。 语法: equalized_image=cv2.equalizeHist(image) ...
def image_hist(image): color = ("blue","green","red") for i,color in enumerate(color): hist = cv.calcHist([image],[i],None,[256],[0,256]) plt.plot(hist,color=color) #传入直方图数据,设置显示颜色 plt.xlim([0,256]) #设定图标的上下限,默认是全选,可不用设置 ...
https://github.com/eastmountyxz/ ImageProcessing-Python 前文回顾(下面的超链接可以点击喔): [Python图像处理]一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数 [Python图像处理]二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素 [Python图像处理]三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理 ...