第一步:安装OpenCV库 在进行图像处理之前,确保你已经安装了OpenCV库。你可以使用以下命令通过pip进行安装: pipinstallopencv-python 1. 此命令将安装OpenCV库以便后续使用。 第二步:导入所需的库 我们需要导入OpenCV库和NumPy库,NumPy在图像处理时会非常有用。 importcv2# 导入OpenCV,用于图像处理importnumpyasnp# 导...
从读取和显示图像,到颜色空间转换、图像缩放、翻转、边缘检测、高斯模糊、形态学操作以及图像平滑和绘制,本文详细介绍了 OpenCV 的基础使用方法,附带了丰富的代码示例,帮助读者更直观地理解和应用。1. 什么是OpenCV?OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个 python 读取图像 Image opencv 图像锐化 python #...
defget_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 histdefcal_equalhist(img):if len(img.shape) == 3: im...
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; ...
1:USM锐化增强方法(Unsharpen Mask) importcv2ascvimportnumpyasnp#USM锐化增强方法(Unsharpen Mask)#先对原图高斯模糊,用原图减去系数x高斯模糊的图像#再把值Scale到0~255的RGB像素范围#优点:可以去除一些细小细节的干扰和噪声,比卷积更真实#(原图像-w*高斯模糊)/(1-w);w表示权重(0.1~0.9),默认0.6src=cv....
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; ...
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,因此它更抗噪声。在使用的过程中可以指定求导的方向…
opencv模块 spyder编译器 模糊 1 给定一幅图片。2 高斯模糊。采用3*3的高斯矩阵。3 运行的时候，每隔200毫秒，模糊一次。4 模糊100次的效果图如下。锐化 1 采用如下的矩阵作为锐化模版：k = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])2 运行之后，动态截图如下。3 锐化100次之后的效果...