使用cv.addWeighted函数创建一个文件夹中图片的幻灯片,并在图片之间平滑过渡。
我们通过cv2.Sobel()函数使用它,可以定义两个不同的方向:垂直方向(sobel_x)和水平方向(sobel_y)。dx和dy表示导数。当dx = 1时,通过计算像素值沿水平方向的导数,从而进行图像滤波。 通过函数cv2.addWeighted()对sobel_x和sobel_y的两种过滤器加权求和,可以实现两个方向上的梯度求解及图像滤波。上述代码中两种过滤...
cv.addWeighted()函数是进行线性加权的,其公式为: alpha*src1 + beta*src2 + gamma, 也可利用此函数进行调节对比度和亮度。 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np def contrast_brightness(image,c,b): blank=np.zeros_like(image,image.dtype) # 计算两个数组的加权和(dst = alpha*src1 + ...
9 10 11 12 13 importcv2 # Load the image img=cv2.imread('20230222100736979.jpg') # Adjust the brightness brightness=50 adjusted=cv2.addWeighted(img,1, img,0, brightness) # Display the original and adjusted images cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Adjusted', adjusted) cv2.waitKey(0...
python cv边缘增强 opencv强化边缘 1、基于OpenCV的边缘检测步骤 滤波:边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但是导数对于噪声很敏感,因此需要采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。简言之,消除噪声。 增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将灰度点邻域强度值有显著...
# opencv中的实现图像加权的函数 dst=cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma) 参数alpha和beta分别是src1和src2所对应的系数,它们的和可以等于1,也可以不等于1。gamma是必选项。 import cv2 import numpy as np flower = cv2.imread("flower.jpg") dollar = cv2.imread("dollar.jpg") # 进行...
可以根据这个公式尝试实现一下融合技术，利用 OpenCV 的 cv2.addWeighted() 函数，代码如下：import cv2import numpy as npfile_path1 = "E:/data_ceshi/1.jpg"file_path2 = "E:/data_ceshi/2.jpg"img1 = cv2.imread(file_path1)img2 = cv2.imread(file_path2)morph_img = cv2.addWeighted(img1,...
opencv求contours交并比python opencv图像相加 算术操作 进行图像的加法混合操作。 图像的加法 使用OpenCV的cv.add()函数把两幅图像相加,或者可以简单地通过numpy操作添加两个图像,如res = img1 + img2。 两个图像应该具有相同的大小和类型,或者第二个图像可以是标量值。
importnumpyasnpimportcv2# 使用sobel获取图像的边缘信息o=cv2.imread('jing.png',-1)sobelx=cv2.Sobel(o,cv2.CV_64F,1,0)sobely=cv2.Sobel(o,cv2.CV_64F,0,1)sobelx=cv2.convertScaleAbs(sobelx)sobely=cv2.convertScaleAbs(sobely)# 使用函数cv2.addWeighted()对两个方向的边缘进行叠加sobelxy=cv2....