# Import the image and convert toRGBimg=cv2.imread('text.jpg')img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)# Plot the imagewithdifferent kernel sizes kernels=[5,11,17]fig,axs=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(20,20))forind,sinenumerate(kernels):img_blurred=cv2.blur(img,ksize=(s,s)...
基于灰度图像实现3D表面绘制的完整代码如下: Mat image = imread("D:/images/skin.png"); // resize Mat src; float rate = 256.0 / max(image.rows, image.cols); resize(image, src, Size(image.cols*rate, image.rows*rate)); // 转换为灰度图像 Mat gray; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY)...
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
# 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) ...
cv2.plot()函数用于绘制直方图。 需要导入的库 # 1 导入库importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp 灰度直方图 创建两个工具函数 显示图片和显示直方图 # 2 方法:显示图片defshow_image(image, title, pos):# 顺序转换:BGR TO RGBimage_RGB = image[:,:,::-1]# shape : (height, width, cha...
# Plot the image plt.figure(figsize = (20, 20)) plt.subplot(1, 2, 1); plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.subplot(1, 2, 2); plt.imshow(img_2) plt.axis('off') 下方是Shi-Tomasi角点检测的代码实现。使用函数cv2.goodFeaturesToTrack()实现。通过maxCorners参数指定最大角点个数。相应地...
img = cv.imread('./image/cat.jpeg',0) # 2 统计灰度图 histr =cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256]) # 3 绘制灰度图 plt.figure(figsize=(10,6),dpi=100) plt.plot(histr) plt.grid() plt.show() 1.3 掩膜的应用 掩膜是用选定的图像、图形或物体,对要处理的图像进行遮挡,来控制...