在前面我们已经完成通过OpenCV读取图片在Picture Control中并自适应显示。下面我们很自然的需要对读取的图片进行处理，处理完之后很自然的想到要看看效果。所以今天的笔记是通过OpenCV灰度处理图像并显示结果。需求描述如图所示，S1，上面的按钮打开资源管理器，载入一个图片到左边的Picture Control自适应显示；S2，下面一个按钮把载入的图片通过OpenCV灰度处理后，在右边的
零基础掌握OpenCV图像处理基本操作前言一、CV2模块二、读取图像 imread()三、显示图像(窗口)3.1 namedWindow ()函数3.2 imshow ()函数3.3 waitKey ()函数3.4 waitKey()实现交互功能四、释放窗口4.1 destroyWindow() 函数4.2 destroyAllWindows() 函数五、保存图像imwrite() 前言谈到图像
本文介绍了图像处理工具包ImagXpress的使用方法——正确的颜色和对比度。
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2020-09-09 15:19:48
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目录由于最近学OpenCV，需要做个笔记，方便下次复习使用。本文分为以下几个部分：对比度、亮度离散傅里叶变换对比度、亮度对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小。图像亮度通俗理解便是图像的明暗程度，数字图像 f(x，y) = i(x，y)* r(x， y) ，如果灰度值在[0，255]之间，则 f 值越接近0亮度越低
ImagXpress 是最先进的彩色映像和照片图像处理工具包，它发布的形式有：.NET控件
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2022-09-28 17:21:53
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1.python + appium +图片对比实现UI自动化：背景：当手机需要适配不同的语言时，测试过程中易出现因为语言不熟悉，导致UIbug被遗漏（例如setting中的描述性文字显示不完整等等问题）环境搭建：需使用模块PIL，Windows版本链接地址：http://pythonware.com/products/pil/ubuntu (使用16.04虚拟机):sudo apt-get ins
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2023-09-18 16:51:00
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本篇博客的目的是记录一下代码中怎么用 opencv 实现HOG+SVM，只记录主要步骤，至于怎么训练svm模型，不在介绍之内，如果有人想看HOG+SVM详细原理的，可以参考我整理的博客【opencv】HOG的原理与详细步骤。 也可参考：（四十六）OpenCV HOG+SVM的物体检测。HOG（Histogram of Oriented Gradients）HOG直译过来就是方向梯度直方图法，是一种
ImagXpress 是最先进的彩色映像和照片图像处理工具包，它发布的形式有：.NET
原创
2022-09-29 06:35:36
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连接建立与终止
原创
2021-08-02 15:31:50
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1 概念的比较：opencv （1）默认不支持中文文件名 （2）数据为numpy，维度：高，宽，通道数，通道序：BGR （3）显示完后要cv2.destroyAllWindows() （4）读取图片时与pillow速度差不多pillow （1）python原生支持最好，各种操作都很方便，pytorch内部使用的就是pillow （2）读入的是一个Image类，size的顺序：宽，高，通道序RGB
这里而非我v写自定义目录标题1 引言2 opencv处理图片2.1 opencv读、写以及展示图片等操作2.2 opencv读取图片的形状、大小、编码格式及数据类型等3 pillow处理图片3.1 读、写以及展示图片等操作3.2 pillow读取图片的宽高、数据类型及图片数据等4 matplotlib处理图片4.2 matplotlib读取图片的形状、大小、编码格式、数据类型等5 新建图像5.1
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
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
安装 pip3 install pillow PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）
原创
2022-02-28 15:32:14
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当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。Python 之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免
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2023-08-25 23:42:16
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Python中的图像处理第1章基本的图像操作和处理本章讲解操作和处理图像的基础知识，将通过大量示例介绍处理图像所需的Python工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。1.1PIL：Python图像处理类库PIL(Python Imaging Library Python，图像处理类库)提供
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2023-07-27 14:45:32
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这篇文章的起因是之前在测试一个预训练好的动作识别模型时使用 OpenCV 进行 resize 和使用 PIL 的 resize 得到的结果完全不同，按照作者的方法使用 PIL 中双线性插值的 resize 可以得到正确的结果，而用 opencv-python 中双线性插值的 resize 却得到了完全错误的结果，改用 opencv-python 中 INTER_AREA 的 resi
CogImageSharpnessTool工具的功能原理
利用CogImageSharpnessTool工具可以测量图像的清晰度，在取像设备的焦距调整时非常有用。此工具每执行一次，就会返回一次代表图像清晰度的分数值，分数越高说明图像越清晰，在保持其他参数不变的情况下，调整焦距，并连续测量图像的清晰度，通过这种方法，你可以很方便的将焦距调整到最佳值。
CogImageSharpnessTool工具提
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2021-03-01 14:47:00
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CogImageAverageTool工具的功能原理
CogImageAverageTool工具可以对同一场景内的多张图片求平均，输出平均后的图像，平均的方式是对多张图像中每一个像素值求平均值，以这个平均值作为这个输出图像的灰度值。通过对多张图像求平均值，可以消除噪声及光线不稳定对图像的影响。
除了求取图像的平均值，CogImageAverageTool工具还可以计算求取多张图像的标准差图像。
C
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2021-03-01 14:43:00
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CogIPTwoImageAddTool工具的功能原理
CogIPTwoImageAddTool接收两输入图像，将两图像中对应的每一个像素点的像素值的和作为输出图像的像素值。CogIPTwoImageAddTool工具的输入输出终端。
其中，CogImageFileTool1、CogImageFileTool2给为CogIPTwoImageAddTool工具提供一张图片，CogIPTwoImage
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2021-03-01 14:50:00
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