OpenCV-python中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀和腐蚀 使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理,涉及到5个常用的处理: 代码语言:txt AI代码解释 1. 灰度化 2. 模糊处理 3. Canny边缘检测 4. 膨胀 5. 腐蚀 本例中我们采用数字图像处理中经常用到的一副标准图像 资源 具体
图像的基本运算有很多种,比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等;图像也可以放大、缩小、旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。 bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not四个按位操作函...
1. cv.waitKey() 函数说明 cv.waitKey() 是一个键盘绑定函数。 cv.waitKey() 的参数是以毫秒为单位的时间。 如果您在这段时间内按下任何键,程序将继续运行。 如果0被传递,它将无限期地等待一次敲击键。 cv.waitKey() 也可以设置为检测特定的按键。 注意:除了键盘绑定事件外,此功能还处理许多其他GUI事件...
cv.rotate是一个用于执行各种几何变换的函数,其中包括旋转操作。该函数接受两个参数:输入图像和变换类型。变换类型可以是cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE(顺时针旋转90度)、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE(逆时针旋转90度)等。示例代码: import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 执行旋转操作(顺时针旋转...
( dst = cv2.perspectiveTransform(pts,H) 该函数可以根据输入的坐标获取透视变换后的坐标) 通过输入变换矩阵得到透视图片。 参数说明: src 输入图片;dst 输出图片。 M 输入的透视变换矩阵,大小是3*3 dsize 输出图片的大小 flags 插值方法(INTER_LINEAR或INTER_NEAREST)与可选标志WARP_INVERSE_MAP的组合,将M设置...
opencv中查找轮廓的函数 findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy 参数说明: mode 查找轮廓的模式: RETR_EXTERNAL=0,只检测外围轮廓; RETR_LIST=1,检测的轮廓不建立等级关系,检测所有轮廓(常用); ...
OpenCV C++的图像对象Mat有一个函数convertTo可以把图像数据在不同的精度类型之间来回切换比如从字节到浮点数之间来回切换。非常方便,该函数的官方说明如下: 其中参数alpha可以让数据放缩到指定的范围内,比如从字节到浮点数类型 CV_8U 转换为CV_32Falpha=1.0/255.0时表示从0～255切换到0～1之间 ...
np.zeros函数(默认生成浮点型的0,要改成整型可以加上dtype=np.uint8属性) import numpy as np histogram=np.zeros(256,dtype = np.uint8) np.arange函数:生成等差数组 max函数,对于数组返回数组中的最大值。对于字典,返回字典中键值对中键的最大值(键是字符的话按照ascii码顺序找最大) 判断图像是灰度图像还...
在OpenCV中，我们可以使用cv2.cvtColor()函数来将彩色图像转化为灰度图。cv2.cvtColor(src, code) -> dst 该函数接受两个参数：原始图像src这个src就是我们使用cv2.imread()读取出来的图像数据。转换的颜色空间code对于灰度图转换，我们将颜色空间参数设置为cv2.COLOR_BGR2GRAY 实例代码 import cv2# 读取彩色图像...