# Python图像处理案例
图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向，它涉及到对图像进行各种操作和分析，包括图像的读取、变换、增强、分割、特征提取等。Python是一种简单易用且功能强大的编程语言，也是图像处理领域常用的工具之一。本文将介绍一些常见的Python图像处理案例，并给出相应的代码示例。
## 1. 图像读取与显示
在图像处理过程中，首先需要读取图像并显示出来，以便进一步操作。Py
原创
2023-08-14 04:17:09
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在Python中进行图像处理可以使用的库有很多，本文主要介绍下面三个：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）PIL（Python Imaging Library）skimage（scikit-image）*如下代码的实验环境为Jupyter Notebook.为保证公式、图表得以正确显示，强烈建议你从该地址上查看原版博文。本博客主要关注方向包括：数字
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2023-07-02 19:25:44
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问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
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2023-08-02 18:23:08
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## Python 图像去除模糊的案例
在数字图像处理领域中，图像模糊是一种常见的问题，它可能由于图像采集过程中的运动模糊、镜头模糊、焦点模糊等原因而产生。模糊的图像会影响图像的质量和细节，降低了图像的清晰度和识别率。因此，去除图像模糊一直是图像处理领域中的重要挑战之一。
本文将介绍如何使用Python语言对模糊的图像进行处理，去除图像模糊，提高图像的清晰度和质量。
### 图像去除模糊的方
原创
2024-06-27 06:15:17
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printf("当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION );
当前使用的OpenCV版本为：4.3.0显示图片#include <opencv2/opencv.hpp> //头文件
using namespace cv; //包含cv命名空间
int main( )
{
// 【1】读入一张图片，载入图像
Mat srcImage = imrea
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2024-01-02 14:06:03
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目录一：模拟计算图像直方图和累计直方图二：计算图像的均值、标准差、相关系数和协方差三：利用模板进行卷积运算四：获取彩色图像的直方图五：图像直方图均衡化 一：模拟计算图像直方图和累计直方图① 调用的python工具包： ② 利用生成随机数的函数生成一个256*256的二位数组模拟图像的灰度值的排列： ③ 遍历影像中的每一个像元的像元值，将其存为一个一维数组并进行排序： ④ 由于空值通常用-3.40
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2023-08-31 07:30:22
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2022-07-21 15:34:14
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Kaggle上的图像分类（CIFAR 10) 现在，我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛，该竞赛解决了CIFAR 10图像分类问题。比赛网址是https://www.kaggle.com/c/cifar 10 PyTorch Version: 1.3.0 获取和组织数据集 比赛数据
原创
2021-08-05 17:59:47
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Kaggle上的狗品种识别（ImageNet Dogs） 在本节中，我们将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog breed identification 在这项比赛中，我们尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名
原创
2021-08-06 09:49:52
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最新版 ACR 13.1新功能怎么用？摄影后期最简单好用必备插件实例教程昨天晚上紫枫发布了刚刚升级的最新版本的 ACR 13.1，没有看过的可以点击下面的链接查看：刚刚升级！ACR 13.1+12月最新版本PS 2021今天我详细说说 ACR 13.1 新增功能的使用方法，ACR这个插件因为要解析RAW格式照片，所以一直要不停的更新以支持新出的相机和镜头，每一次的新版都会增加这个对相机和镜头的支持
在学习图像处理这些算法之前，我认为能宏观的了解到这些处理方法的能实现的一个效果，以及常用在哪些场景有有必要的，这样可以带着问题，好奇心去学习如图1所示，图像的运算和变换 图像的运算以图像的像素为运算对象，对两幅或多幅图像进行点运算，代数运算以及逻辑运算。空间关系的改变，从而改变图像的空间结构。 2，图像增强 &
前言如果将图像直接输入到深度学习网络中，会导致内存溢出，因此需要将图像裁剪成图像块输入到网络中。裁剪方法包括规则格网裁剪和滑动窗口裁剪以及随机裁剪。 规则格网裁剪 滑动窗口裁剪 随机裁剪 正文规则格网裁剪属于重复率为0的滑动窗口裁剪，滑动窗口裁剪代码为： import os
import gdal
import num
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2023-08-24 16:32:27
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本文记录了使用GDAL库读取遥感数据的代码，封装成了函数方便读写，只需要输入影像文件路径即可。并记录了使用numpy的计算过程的示例代码。 文章目录一、环境配置二、函数详解三、读影像四、写影像五、应用示例 一、环境配置import os
import numpy as np
from osgeo import gdal二、函数详解1，GetGeoTransform()GetGeoTransform
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2023-08-09 19:07:07
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目标：将两张视角不同、角度倾斜的图片（如包含A/B/C物的图片）如下通过算法融合，使其在
本篇文章将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。
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2022-12-07 15:43:05
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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
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2024-04-13 11:22:52
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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");
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2024-02-25 13:23:56
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图像分类模型概要功能：使用googlenet模型对输入图片进行分类推理。 样例输入：待推理的jpg图片。 样例输出：推理后的jpg图片整体架构流程一.样例准备 1.获取源码包 可以使用以下两种方式下载，请选择其中一种进行源码准备。命令行方式下载（下载时间较长，但步骤简单）。# 开发环境，非root用户命令行中执行以下命令下载源码仓。
cd ${HOME}
git clone ht
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2024-06-15 13:09:35
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由于以前从没有用python处理过遥感影像数据，总觉得很难，这次有个算法用arcgis处理起来实在是过于麻烦，于是进行了一次尝试，没想到居然一点一点的啃下来了。因为平时python代码写的少，所以就用sublime来编写，调试全靠print大法，虽然也能实现，但是效率要低很多。我寻思用python写小任务确实很方便，索性就着手用VSCode搭建了python开发环境。(在这里安利一波VSCode，
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2023-08-16 11:45:36
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<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> .box { position: relative;
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2023-05-30 16:25:57
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