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...
图像锐化是通过强调图像中的边缘和细节,使得图像看起来更加清晰的过程。锐化通常通过增加图像中高频信息的贡献,引入一定的高通滤波过程,常用的方法之一是通过卷积操作来实现。 安装OpenCV 在使用OpenCV之前,我们需要确保已经安装了相关库。你可以使用下列命令安装OpenCV。 pipinstallopencv-python 1. 图像锐化的步骤 导入所...
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...
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...
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,...
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; ...
首发于Opencv 切换模式写文章 登录/注册 OpenCV-Python(八) 图像锐化 结发授长生 1 人赞同了该文章 目录 收起 Sobel算子 Laplacian 算子 Code Theory: 图像锐化是突出图像中灰度变化的部分。 应用: 查找图像梯度,边缘,cv.Sobel , cv.Laplacian()。 Sobel算子 Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算,...
该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~ 由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷,文物...