opencv python 对数变换 1.sum求和 >>> x=2 >>> sum(x*y for y in range(1,101)) 10100 >>> 5050*2 10100 >>> sum(i for i in range(1,101)) 5050 >>> sum(3+i for i in range(1,101)) 5350 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. >>> sum(3+i for i in range(1,101))+...
在 OpenCV 中,可以使用cv2.log()函数进行对数变换。 具体实现代码如下: ```python import cv2 import numpy as np 读取图片并转为灰度图 img = cv2.imread('image.jpg') grayimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLORBGR2GRAY) 对数变换 c = 255 / np.log(1 + np.max(grayimg)) logtransformed = c * ...
数字图像处理 OpenCV 对数变换 python 基于opencv的数字识别,问题:我试图在OpenCV-Python(cv2)中实现“数字识别OCR”。它只是为了学习目的。我想在OpenCV中学习KNearest和SVM功能。我有每个数字的100个样本(即图像)。我想和他们一起训练OpenCV示例附带的示例letter_re
I= cv2.imread(r'clock2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #dst= cv2.linearPolar(I,(390,370),390,cv2.INTER_LINEAR) #opencv3.0线性极坐标变换, M=100#系数,越大越好 dst= cv2.logPolar(I,(390,370),M,cv2.WARP_FILL_OUTLIERS) #opencv3.0对数极坐标变换 dst= cv2.rotate(dst,2) #0:0度,1:90度...
灰度化处理,二值化处理,伽马变换,对数变换,反向变换 电脑环境准备 Python版本: Python3.7 OpenCV版本: OpenCV4.1 知识准备 一张图片是由像素点矩阵构成,我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置,比如第x行,第y列。所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置...
参考链接: 使用OpenCV在Python中进行图像处理 在上一篇中记录了,如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。 一张图片是由像素点矩阵构成,我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置,比如第x行,第y列,所以这个像素点在这个像素点矩阵...
灰度化处理,二值化处理,伽马变换,对数变换,反向变换 电脑环境准备 Python版本: Python3.7 OpenCV版本: OpenCV4.1 知识准备 一张图片是由像素点矩阵构成,我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置,比如第x行,第y列。所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置...
基于对象Log变换的图像增强 对数变换可以将图像的低灰度值部分扩展,显示出低灰度部分更多的细节,将其高灰度值部分压缩,减少高灰度值部分的细节,从而达到强调图像低灰度部分的目的。变换方法: 对数变换对图像低灰度部分细节增强的功能过可以从对数图上直观理解: ...
Python Opencv FFT 变换: np工具箱中有fft2函数可以对图像做二维快速傅里叶变换,但是要让输出的频谱图更有视觉效果,需要把四个角的中心点移动到矩阵中心,并做对数变换. 如下代码: import numpy as np import...