opencv的基础图片的读取cv2.imshow()图片的颜色转换颜色转换二值化自适应二值化cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2BGR)_,threshold_img=cv2.threshold(img,150,255,cv.THRESH_BINARY)cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIA 边缘检测 二值化 双边滤波 cv机器视觉 【OpenCV】OpenCV指南:图像处理基...
1if q >= 0: output_q[p] = math.floor(q)else: output_q[p] = 0 equalhistimage = np.zeros(img.shape,np.uint8)for i in range(h):for j in range(w): equalhistimage[i][j] = output_q[img[i][j]]# 第二种方法，opencv 库函数自带一种：#equalhistimage = cv2.equal...
def get_imghist(img):# 判断图像是否为三通道;if len(img.shape) == 3:img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 无 Mask,256个bins,取值范围为[0,255]hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255])return histdef cal_equalhist(img):if len(img.shape) == 3:img= cv2.cvtC...
equalhistimage[i][j] = output_q[img[i][j]] # 第二种方法,opencv 库函数自带一种: #equalhistimage = cv2.equalizeHist(img) return equalhistimage 结果如下,看起来还是不错的!(这里图片失真是因为灯光的原因) 小总结 根据以上几个增强方法来看,针对于本案例选取的图像,线性增强方法相对效果并不太好,...
equalhistimage[i][j] = output_q[img[i][j]] # 第二种方法,opencv 库函数自带一种: #equalhistimage = cv2.equalizeHist(img) return equalhistimage 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29....
本文将对每种方法 简单介绍一下,并借助于 Python 、OpenCV 进行代码实现,提前说一下哈,下面处理的图像对象都是单通道灰度图,不是三通道彩色图! 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 ,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; ...
dtype:可选参数,输出图像数组的深度,即图像单个像素值的位数(如RGB用三个字节表示,则为24位),选默认值None表示与源图像保持一致。 效果如下: 2:Canny边缘检测器 importcv2ascvimportnumpyasnp#Canny边缘检测器,有效的噪声抑制,更强的完整边缘提取#五个步骤#1:高斯模糊,降噪#2:梯度提取得到边缘候选#3:角度计算与...
Python+OpenCV图像处理之模糊操作 模糊操作是图像处理中最简单和常用的操作之一,该使用的操作之一原因就为了给图像预处理时减低噪声,基于数学的卷积操作 均值模糊,函数 cv2.blur(image,(5,5)),这是一个平滑图片的函数,它将一个区域内所有点的灰度值的平均值作为这个点的灰度值。像该函数对领域点的灰度值进行权重...
opencv-python 卷积操作和图像滤波 1 图像卷积 图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程,卷积可以用来提取特征,去噪,平滑等。 如下图: 常用概念: 1)步长:卷积核在图像上移动的步幅(每次移动一个像素步长,两个像素步长。。。) 2)padding:通过卷积后图片的长宽都会变小,如果要保持图片...
OpenCV(python)一键入门--第十篇(图像梯度与锐化) 【摘要】 图像梯度与锐化 1:索贝尔算子 主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测。索贝尔算子是把图像中每个像素的上下左右四领域的灰度值加权差,在边缘处达到极值从而检测边缘。