平滑滤波平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。空间域滤波技术即不经由傅立叶转换，直接处理影像中的像素，它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。-- 整理自《维基百科》与《百度百科
转载
2024-08-08 11:26:38
117阅读
目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
OpenCV视频防抖 AIS智能防抖 图形学
视频防抖有很多种技术，各有优劣，主流的目前分为三种：EIS电子防抖EIS电子防抖是通过软件算法实现防抖的。其技术运作原理是通过加速度传感器和陀螺仪模块侦测手机抖动的幅度，从而来动态调节整ISO、快门以及成像算法来做模糊修正。优点：成本低缺点：画面会被裁切，牺牲图像分辨率OIS光学防抖OIS光学防抖是通过处理器
转载
2024-01-09 16:37:41
196阅读
实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
转载
2024-02-25 13:23:56
236阅读
在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
转载
2024-04-13 11:22:52
155阅读
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
转载
2023-11-24 16:42:28
124阅读
目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
“抖动”是印刷行业和出版业中常用的一种工艺，老式的针式打印机只能打印出来黑点和白点，可是黑白图片是有灰度级的，那么如何打印出来图片呢？“抖动”由此而生，抖动试图通过在白色背景上生成黑色的二值图像来给出色调变化的直观印象，可以假想一下，黑点越密，那么远距离观察就越黑，如何控制黑点的分布就是“抖动”算法的核心，在此就不再讨论，在matlab中通过函数dither()可以将灰度图像或者彩色图像经抖动处理
转载
2023-10-11 21:01:32
452阅读
视频稳像技术中最核心的技术是运动估计，其实就是对图像抖动的估计啦，因为你只有估计了视频是怎么抖动的，你才可能去补偿和消除抖动嘛！具体的估计原理以后有需要的时候我再去研究并写成博文吧，现在暂时不需要，所以直接分享代码给大家！OpneCV3.x中提供了专门应用于视频稳像技术的模块，该模块包含一系列用于全局运动图像估计的函数和类。结构体videostab::RansacParams实现了RANSAC算法
转载
2024-05-08 12:01:26
216阅读
配置这个防抖动算法的环境根据它的github上面的提升，但是问题是：这个鬼东西，下载pip install -r requirements_CVPR2020.txt这个先要类似于一个解压命令pip freeze > requirements.txt，才能开始pip install。而且安装过程中，它有很多问题，就是里面很多包的版本不对。这时候要参考ERROR: Cou
转载
2024-05-27 20:36:31
58阅读
1、图像相关知识 1.1、模拟图像和数字图像 模拟图像又称连续图像，它通过某种物理量（如光、电等）的强弱变化来记录图像亮度信息，所以是连续变换的，容易受干扰。 数字图像亮度用离散数值表示。 1.2、数字图像的表示 计算机采用0/1编码的系统，数字图像也是利用0/1来记录信息，我们平常接触的图像都是8 ...
转载
2021-09-05 11:00:00
995阅读
2评论
1.图像的缩放：就是按照所给的图像将图像方法缩小 #缩放有两种：一种是绝对尺寸，一种是相对尺寸 import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt #读取图像 img1 = cv.imread('image1.jpg
原创
2022-10-21 10:11:33
188阅读
经过前面的讨论，我对Image类进行了优化，代码如下：//C#灰度图像处理类，作者：wmesci
//unsafe class Image :CriticalHandle, IDisposable
{
[DllImport("kernel32.dll")]
static extern IntP
转载
2024-08-29 16:38:12
107阅读
文章目录10 膨胀与腐蚀(1)形态学操作(morphology operators)——膨胀、腐蚀(2)相关API(3)动态调整结构元素大小TrackBar11 形态学操作(1)开操作- open(2)闭操作- close(3)形态学梯度- Morphological Gradient(4)顶帽- Tophat(5)黑帽- Blackhat(6)API12 形态学操作应用——提取水平与垂直线(1
转载
2023-08-20 22:41:53
248阅读
文章目录一、图像的基础操作1. 图像的IO操作1.1 读取图像1.2 显示图像1.3 保存图像1.4 总结2. 绘制几何图形2.1 绘制直线2.2 绘制圆形2.3 绘制矩形2.4 向图像中添加文字2.5 效果展示3. 获取并修改图像中的像素点4. 获取图像的属性5. 图像通道的拆分与合并6. 色彩空间的改变二、算数操作1. 图像的加法2. 图像的混合 一、图像的基础操作1. 图像的IO操作这里我
转载
2024-03-05 13:14:52
127阅读
1 前言在计算机视觉技术中，阈值处理是一种非常重要的操作，它是很多高级算法的底层处理逻辑之一。比如在使用OpenCV检测图形时，通常要先对灰度图像进行阈值（二值化）处理，这样就得到了图像的大致轮廓，以便于识别图形。在阈值处理中，会将图像的每一个像素值与阈值进行比较，如果小于阈值，则将像素值置为0（黑色），若大于或等于阈值，将像素值置为最大值255（白色）。下边我们一起了解一下OpenCV中的三种阈
转载
2024-05-12 18:02:24
82阅读
图像预处理对于整个图像处理任务来讲特别重要。如果我们没有进行恰当的预处理，无论我们有多么好的数据也很难得到理想的结果。本篇是视觉入门系列教程的第二篇。整个视觉入门系列内容如下： 1. 理解颜色模型与在图像上绘制图形（图像处理基本操作）。 2. 基本的图像处理与滤波技术。 3. 从特征检测到人脸检测。 4. 图像分割与分水岭（Watershed）算法（TBU）在边缘和轮廓检测中，噪声对检测的精度有很
转载
2024-08-22 16:01:22
177阅读
5、图像滤波（平滑） 图像滤波（平滑），即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 &nb
转载
2023-11-27 06:20:50
105阅读
1、blur 2、GaussianBlur 3、medianBlur 4、bilateralFilter 5、腐蚀和膨胀
转载
2023-08-13 10:10:34
160阅读
文章目录图像的基本表示方法二值图像灰度图像彩色图像像素处理二值图像及灰度图像彩色图像使用 numpy.array 访问像素二值图像及灰度图像彩色图像感兴趣区域（ROI）通道操作通道拆分通过索引拆分通过函数拆分通道合并获取图像属性 本章主要介绍图像的基本表示方法、像素的访问和操作、感兴趣区域处理、通道处理等知识点。需要强调的是，使用面向 Python 的 OpenCV（OpenCV for Pyt
转载
2024-03-02 09:05:00
95阅读
