(1)cv2.normalize函数是 OpenCV 库中用于规范化图像数据的函数,它可以将输入数组的值(通常是图像像素值)标准化到一个指定的范围内。标准化过程可以是线性标准化,也可以是其他复杂的统计过程。这种转换常用于改变图像的对比度或将其移动到一个特定的数值范围内,有助于后续处理或显示。 函数的通用形式如下: dst = cv2.
在这个 Python 程序中,我们使用最小-最大范数规范化二进制输入图像。归一化后的图像像素值为 0 或 1。 # import required library import cv2 # read the input image as grayscale image img = cv2.imread('jeep.jpg',0) print("Image data before Normalize:\n", img) # Apply threshold to create a...
在以下所有 Python 示例中,所需的 Python 库是OpenCV和Matplotlib。确保您已经安装了它们。 使用cv2.imread()函数读取输入图像。传递输入图像的完整路径。 使用cv2.calcHist()计算两个输入图像的直方图。 使用cv2.normalize()对上面为两个输入图像计算的直方图进行归一化。 使用cv2.compareHist()比较这些归一化直方图。...
cv2.normalize(src[, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]) → dst cv2.equalizeHist(image) cv2.createCLAHE(clipLimit, tileGridSize)#创建clahe对象,限制对比度 1.图像直方图 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) images,必须用方括号括起...
均值滤波函数:dst=cv2.blur(src,ksize) src:原图像; ksize:核大小,核为全为1的矩阵。 原理:核内所有像素的均值,替换核的中心元素 特点:核尺寸越大,滤波效果越好,但图像越模糊。 方框滤波函数:dst=cv2.boxFilter(src,ddepth,ksize,anchor,normalize,borderType) ...
cv2.imshow('coins',img) cv2.imshow('erode',erode) cv2.imshow('bit_img',bit_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 结果如下: 可以基本实现前景硬币提取,但是硬币连接处边缘过度不平滑,用分水岭算法进行处理。 分水岭算法的关键是标记出前景,背景和未知区域,利用形态学的知识找出前景,背景和未知区...
cv2.normalize(src, dst, alpha=None, beta=None, norm_type=None, dtype=None, mask=None) src:输入数组 dst:输出与src相同大小的数组,支持原地运算。 alpha:range normalization模式的最小值 beta:range normalization模式的最大值,不用于norm normalization(范数归一化)模式。
cv2.bitwise_not(binary, binary) dist := cv2.distanceTransform(binary, cv2.DIST_L2, 3) cv2.normalize(dist, dist, 0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX) cv2.imshow("dist", dist) dist := cv2.threshold(dist, 0.4, 1.0, cv2.THRESH_BINARY)[2] cv2.normalize(dist, dist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) di...
cv2.watershed(image,markers) image:输入图像 markers:标记 二、基于距离的分水岭分割流程 输入图像,有噪声的话,先进行去噪。 转成灰度图像 二值化处理、形态学操作 距离变换 寻找种子、生成marker 实施分水岭算法、输出分割后的图像 三、python代码实现
img = cv2.imread(图片路径) #将图片的颜色空间转换到HSV hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 通过读取滑条数值调整颜色区间 while True: h_min = cv2.getTrackbarPos("Hue Min","TarckBars") h_max = cv2.getTrackbarPos("Hue Max","TarckBars") ...