glnz1 = cv2.cvtColor(dlrb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) retval0, dst1 = cv2.threshold(glnz1, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY) retval1, dst2 = cv2.threshold(glnz1, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) retval2, dst3 = cv2.threshold(glnz1, 80, 255, cv2.THRESH_TRUNC) retval3, dst4 = cv2.th...
sobel_x=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,dx=1,dy=0,ksize=5)sobel_y=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,dx=0,dy=1,ksize=5)blended=cv2.addWeighted(src1=sobel_x,alpha=0.5,src2=sobel_y,beta=0.5,gamma=0)laplacian=cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) Sobel运算同时使用高斯平滑和微分。我们通过cv2.Sobel()函...
# opencv中的实现图像加权的函数 dst=cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma) 参数alpha和beta分别是src1和src2所对应的系数,它们的和可以等于1,也可以不等于1。gamma是必选项。 import cv2 import numpy as np flower = cv2.imread("flower.jpg") dollar = cv2.imread("dollar.jpg") # 进行...
importcv2 # Load the image img=cv2.imread('20230222100736979.jpg') # Adjust the brightness brightness=50 adjusted=cv2.addWeighted(img,1, img,0, brightness) # Display the original and adjusted images cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Adjusted', adjusted) cv2.waitKey(0) ###...
函数 cv2.addWeighted() 可以按下面的公式对图片进行混合操作。 这里的 \gamma 取值为 0。 img1=cv2.imread('ml.png') img2=cv2.imread('opencv_logo.jpg') dst=cv2.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0) cv2.imshow('dst', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindow() 1.3 图像缩放 cv2....
img2= cv2.imread('opencv-logo-white.png') res= cv2.addWeighted(img1, 0.6, img2, 0.4, 0) cv2.imshow('res', res) cv2.waitKey(0) 当α和β都等于1时,就相当于图片相加 三、按位操作 如果将两幅图片直接相加会改变图片的颜色,如果用图像混合,则会改变图片的透明度,所以我们需要按位操作。首先需...
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...
学习函数cv2.add(),cv2.addWeighted() 加法: 使用cv2.add()将两个图像相加,可以使用numpy中的矩阵加法来实现。但是在opencv中加法是饱和操作,也就是有上限值,numpy会对结果取模。 综上,使用opencv的效果更好 img1=cv2.imread('1.jpg') img2=cv2.imread('2.jpg') ...
cv2.addWeighted表示计算两个数组的权重和,即dst = src1*alpha + src2*beta + gamma。 用Scharr: scharr要比sobel得到的结果强,因为白色区域多了。 因为有三个通道,所以是三个通道分别来做的,最后的dx,dx,d都是三个通道的彩色图像。 如果ksize=5, ...
首先需要新建一个python文件,导入cv2的库(OpenCV2的python库),并显示一张图片,代码为: import cv2 # 读取本相对路径下的initial.bmp文件 image = cv2.imread ("initial.bmp") #将image对应图像在图像窗口显示出来 cv2.imshow('initial'...