在Python中使用OpenCV进行图像增强是一个常见的图像处理任务。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像处理函数,可以帮助我们实现各种图像增强技术。以下是一些常用的图像增强技术和相应的Python代码示例: 1. 对比度增强 对比度增强可以通过线性变换、直方图均...
融合图像:最后,将经过反差保留处理的图像与原始图像进行融合。这样,原始图像中的低反差区域(如平滑过渡的色彩或亮度区域)会保持不变,而高反差区域(如边缘和细节)则会得到增强。 高反差保留的效果是使图像的细节更加突出,而不会显著改变图像的整体色调。这种技术在图像增强、锐化处理以及艺术效果制作中非常常用 代码如下...
，像素值大的变得越大，像素值小的变得越小，从而达到图像增强的效果，这里利用 Numpy 的数组进行操作；需要注意的是，像素值最大为255，因此在数组相乘之后需要进行数值截断操作，最终代码如下：defline_trans_img(img,coffient):if len(img.shape) == 3: img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
在缩放时我们推荐使用 cv2.INTER_AREA,在扩展时我们推荐使用 v2.INTER_CUBIC(慢) 和 v2.INTER_LINEAR。默认情况下所有改变图像尺寸大小的操作使用的插值方法都是 cv2.INTER_LINEAR。 # 缩小 -- 宽和高都缩小为原来的scale倍 def zoom_down(img,scale): img = cv2.resize(img,None,fx= scale,fy= scale,...
1,线性变换 线性变换的原理是对所有像素值乘上一个扩张因子factor,像素值大的变得越大,像素值小的变得越小,从而达到图像增强的效果,这里利用 Numpy 的数组进行操作; 为输出像素值、为输入像素值;O(x,y)=I(x,y)∗factorO(x,y)为输出像素值、I(x,y)为输入像素值; 需要注意的是,像素值最大为255,因此...
为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理,比如使用对比度增强的方法来处理图像,对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度,获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式,通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。 灰度直方图### ...
这些不同类型的阈值化操作可根据具体的图像处理需求来选择,用于实现图像的分割、增强、提取和分析等任务。使用效果如下: import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('gradient.png',0) ret,thresh1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY) ...
简介:在计算机视觉中,图像增强是一个重要的预处理步骤,它可以改善图像的视觉效果或突出某些特征,使图像更适合于机器视觉系统进行分析和处理。在Python中,OpenCV库提供了丰富的图像增强方法。本文将介绍一些常用的图像增强技术,包括直方图均衡化、对比度增强、噪声去除和锐化等。
,像素值大的变得越大,像素值小的变得越小,从而达到图像增强的效果,这里利用 Numpy 的数组进行操作; 需要注意的是,像素值最大为255,因此在数组相乘之后需要进行数值截断操作,最终代码如下: def line_trans_img(img,coffient):if len(img.shape) == 3:img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)out = 2...