# 因为图像是8位伪彩色图像,所以一个像素点占一个字节,即8位 img = np.empty(shape=[self.f_height, self.f_width, 4], dtype=int) cout = 0 for y in range(0, self.f_height): for x in range(0, self.f_width): cout = cout + 1 index = struct.unpack('B', f.read(1))[0] im...
cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 总结 本文介绍了三种常用的线性滤波器:均值滤波、方框滤波和高斯滤波。这些滤波器在图像平滑处理中发挥着重要作用,可以根据具体需求选择合适的滤波器。通过Python代码示例,我们可以轻松实现这些滤波器的应用,并对图像进行平滑处理。在实际应用中,还可以根据需要对滤波器参数进行调...
灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中每种灰度级像素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。假设存在一幅6×6像素的图像,接着统计其1至6灰度级的出现频率,并绘制如图1所示的柱状图,其中横坐标表示灰度级,纵坐标表示灰度级出现的频率[1-2]。 如果灰度级为0-255(最小值0为黑色,最大值255为白色),同样可以...
图像腐蚀主要包括二值图像和卷积核两个输入对象,卷积核是腐蚀中的关键数组,采用Numpy库可以生成。卷积核的中心点逐个像素扫描原始图像,被扫描到的原始图像中的像素点,只有当卷积核对应的元素值均为1时,其值才为1,否则将其像素值修改为0。在Python中,主要调用OpenCV的erode()函数实现图像腐蚀。 其函数原型如下: dst...
1. 背景介绍 图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分,它涉及到图像的获取、显示、处理和分析。利用Python语言和相关库,我们可以轻松地实现图像的读取、显示以及各种处理操作,如图像滤波、边缘检测、特征提取等。 2. Python库介绍 在Python中,有多个强大的库可用于图像处理,其中包括OpenCV、PIL(Python Imaging Library)、...
–anchor表示内核的基准点,其默认值为(-1,-1),位于中心位置 –delta表示在储存目标图像前可选的添加到像素的值,默认值为0 –borderType表示边框模式 在进行Roberts算子处理之后,还需要调用convertScaleAbs()函数计算绝对值,并将图像转换为8位图进行显示。其算法原型如下: ...
–anchor表示内核的基准点,其默认值为(-1,-1),位于中心位置 –delta表示在储存目标图像前可选的添加到像素的值,默认值为0 –borderType表示边框模式 在进行Roberts算子处理之后,还需要调用convertScaleAbs()函数计算绝对值,并将图像转换为8位图进行显示。其算法原型如下: ...
#等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 运行结果如图3所示: 二.图像闭运算 图像闭运算是图像依次经过膨胀、腐蚀处理的过程,先膨胀后腐蚀有助于过滤前景物体内部的小孔或物体上的小黑点。其原理如图4所示: 设A是原始图像,B是结构元素图像,则集合A被结构元素B做开运算,记为A·B,其定义为: ...
读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示,这种方法完全不会对图像质量造成损失 np.save('lena_new_sz', lena_new_sz)#会在保存的名字后面自动加上.npyimg= np.load('lena_new_sz.npy')#读取前面保存的数组 二、PIL 1. 显示图片
borderType表示边框模式,用于推断图像外部像素的某种边界模式,默认值为BORDER_DEFAULT,可省略 常见的模糊内核包括(3,3)和(5,5),如公式(2)和(3)所示: 图像均值滤波的Python实现代码如下所示,需要注意的是,代码中使用的是3×3的模板,plt.rcParams是用于设置中文汉字正常显示。