7、convertScaleAbs图像增强 convertScaleAbs可以用于快速的图像增强,可以为图片中的每个点进行线性运算。 调用方式如下: convertScaleAbs(src, dst, theta, b); 1. 其中,src为源图,dst为目标图,图片中所有点的值都会*theta+b。 具体应用方式如下: int main() { Mat src = imread("./Lena.jpg"); imshow(...
sobel_X = cv2.convertScaleAbs(sobelx) # sobel-y方向 sobel_Y = cv2.convertScaleAbs(sobely) # sobel-xy方向 sobel = cv2.addWeighted(sobel_X, 0.5, sobel_Y, 0.5, 0) 2. Scharr算子 scharr_x = cv2.Scharr(img, cv2.CV_8U, 1, 0) scharr_y = cv2.Scharr(img, cv2.CV_8U, 0, 1...
作用:将图像进行开方变换，变换之后的数据类型为浮点型或双精度型，如果需要显示变换之后的图像，需要用到convertScaleAbs函数将其转为8位无符号数，如果有必要，还可能进行归一化操作将像素值变换到[0,255]区间。使用案例 #python codeimg=cv2.imread('xxx.jpg')img_32 = np.float32(img) sqrtImage = cv2....
dx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,dx=1,dy=0,ksize=3) dx=cv2.convertScaleAbs(dx)#对计算出的梯度取绝对值,把梯度为负数的边缘保留下来 convert 转换 scale 缩放 dy=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,dx=0,dy=1,ksize=3) dy=cv2.convertScaleAbs(dy) dst=cv2.add(dx,dy)#sobel算子要把x,y方向结果合并...
sobely=cv2.convertScaleAbs(sobely) cv_show(sobely,"sobely") cv2.imwrite("sobely.png", sobely) 2.Roberts算子实现代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import plot,savefig img =cv2.imread("lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ...
python cv边缘增强 opencv强化边缘 1、基于OpenCV的边缘检测步骤 滤波:边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但是导数对于噪声很敏感,因此需要采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。简言之,消除噪声。 增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将灰度点邻域强度值有显著...
通过函数y=ax+b对灰度值进行处理,例如对于过暗的图片,其灰度分布在[0,100], 选择a=2,b=10能将灰度范围拉伸到[10, 210]。可以通过np或者opencv的convertScaleAbs()函数来实现,对应参数列表如下: cv2.convertScaleAbs(src,alpha,beta) src: 图像对象矩阵 ...
2.convertScaleAbs函数使用线性变换转换输入数组元素成8位无符号整型。函数原型:convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst src参数表示原数组。 dst参数表示输出数组 (深度为 8u)。 alpha参数表示比例因子。 beta参数表示原数组元素按比例缩放后添加的值。
gradx=cv2.convertScaleAbs(grad_x)grady=cv2.convertScaleAbs(grad_y)cv2.imshow("gradient_x",gradx)cv2.imshow("gradient_y",grady)# 计算两个数组的加权和 gradxy=cv2.addWeighted(gradx,0.5,grady,0.5,0)cv2.imshow("gradient_xy",gradxy)if__name__=="__main__":src=cv2.imread(r"./test/018...
Sobelxy =CV2.convertScaleAbs(Sobelxy) # 对计算结果取绝对值 Sobelxy_my =CV2.addWeighted(Sobelx, 0.5, Sobely, 0.3, 0) # 利用加权函数addWeighted对Sobel算子水平和垂直方向上进行加权计算 # 显示图像 CV2.imshow("image", image) # 显示原始图像 ...