# 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...
因为感知机是这样一个二元分类模型(区分2个东西),所以我们使用它来进行0、1图像的区分。 在本篇中,感知机就是一个数组w和一个数b而已。我们要做的就是训练计算机来寻找这样的w和b使其代入感知机模型函数中能够区分0、1图像。 下面给出两幅图给出神经网络与感知机的区别,直观感受一下-- 神经网络 感知机 ...
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...
cv2.COLOR_BGR2RGB)#灰度化处理图像grayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Sobel算子x=cv2.Sobel(grayImage,cv2.CV_16S,1,0)#对x求一阶导y=cv2.Sobel(grayImage,cv2.CV_16S,0,1)#对y求一阶导absX=cv2.convertScale
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...
#等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如图2所示,左边表示原图,右边是腐蚀处理后的图像,可以发现图像中的干扰细线(噪声)被清洗干净。 如果腐蚀之后的图像仍然存在噪声,可以设置迭代次数进行多次腐蚀操作。比如进行9次腐蚀操作的核心代码如下: ...
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)、...
Sobel = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示图形 titles = ['原始图像', 'Sobel算子'] images = [lenna_img, Sobel] for i in range(2): plt.subplot(1,2,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray') ...
#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: ...
matplotlib的图形都位于Figure(画布)中,Subplot创建图像空间。不能通过figure绘图,必须用add_subplot创建一个或多个subplot。 figsize可以指定图像尺寸。 #创建画布 fig = plt.figure <Figure size 432x288 with 0 Axes> #创建subplot,221表示这是2行2列表格中的第1个图像。