本系列文章会深入讲解OpenCV 4（Python版）的核心技术，并提供了大量的实战案例。这是本系列文章的第1篇，主要讲解OpenCV处理图像的基本方法，主要包括读取图像、显示图像、保存图像和获取图像的属性。目录1. OpenCV简介2. OpenCV开发环境搭建 3. 读取图像4. 读取pn
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2023-07-26 23:40:19
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# Python CV距离变换实现指南
在计算机视觉中，距离变换是一种重要的工具，用于计算图像中每个像素到最近的目标边界的距离。这在各种应用中，如图像处理、形状分析以及物体识别等领域都非常有用。本篇文章将引导你如何在Python中实现距离变换的功能。
## 流程概述
我们可以将距离变换的实现步骤总结成以下几个阶段：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-27 06:20:10
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流程图：
```mermaid
graph TD;
A[开始]-->B[导入所需库];
B-->C[读取图像];
C-->D[转换为灰度图像];
D-->E[进行傅里叶变换];
E-->F[计算傅里叶频谱];
F-->G[绘制频谱图];
G-->H[逆傅里叶变换];
H-->I[绘制逆变换图];
I-->J[保存结果图像];
原创
2024-02-17 06:10:37
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# 伽马变换在图像处理中的应用
在图像处理领域，伽马变换是一种常见的图像增强技术，常用于调整图像的亮度和对比度。通过伽马变换，可以使图像在不损失细节的情况下更加清晰和饱满。在python的OpenCV库中，我们可以很方便地实现伽马变换，下面就让我们来了解一下吧。
## 什么是伽马变换
伽马变换是一种非线性变换，可以将输入图像的灰度级进行映射，从而改变图像的对比度和亮度。它的数学表达式为：
原创
2024-06-27 06:31:46
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由于公司的一个项目有部分需求为求一个波形的有效值，峰值，频率，相位等，看网上的资料用傅里叶变换的比较多，而且我们的单片机平台式dsp因此学习一下dsp的fft变换，以后想做音频频谱分析的时候也可以奠定基础。
傅里叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅里叶变换算法的意义，首先要了解傅里叶原理的意义。傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不
说明图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作，各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。
原创
2023-02-15 11:19:17
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1 什么是编辑距离在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离（Levenshtein距离），其指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个所需的最少编辑操作次数。在字符串形式上来说，编辑距离越小，那么两个文本的相似性越大，暂时不考虑语义上的问题。其中，编辑操作包括以下三种：插入：将一个字符插入某个字符串删除：将字符串中的某个字符删除替换：将字符串中的某个字符串替换为另一个字符为了更好地说明编辑距离的概念
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2023-08-31 16:33:26
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6.2 Python图像处理之图像编码技术和标准-余弦变换编码 文章目录6.2 Python图像处理之图像编码技术和标准-余弦变换编码1 算法原理2 代码3 效果 （6）图像编码技术和标准，包括预测编码（DPCM编码、余弦变换编码、小波变换编码） 1 算法原理图像处理中常用的正交变换除了傅里叶变换外，还有其他一些有用的正交变换,其中离散余弦就是一种。离散余弦变换表示为 DCT( Discrete
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2023-09-16 13:55:00
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遇到了一些情况需要将图片旋转一定角度使其相对来说是符合人类认知的形式【就是歪图转正】于是接触了处理图片的经典方式——仿射变换定义：仿射变换的功能是从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括平移，缩放，翻转，旋转和剪切。1）图像的几何变换对图像进行放大、缩小、旋转等操作，会改变原图中各区域的空间关系，这类操作就是图像
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2023-07-31 23:27:06
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真实的系统是会离散的，时变的。理想者将瞬时态看成时线性的系统，将时变系统分成了不同阶段。离散在围观层面是连续的，但从表层感受时，变化是迅猛的，可以忽略不计变化的过程，因而成为了离散。一、离散系统离散控制系统是指在控制系统的一处或数处信号为脉冲序列或数码的系统。如果在系统中使用了采样开关,将连续信号转变为脉冲序列去控制系统,则称此系统为采样控制系统。如果在系统中采用了数字计算机或数字控制器,其信号是
一、需求分析必做任务要求用最近邻、双线性、双三次插值方法来实现旋转扭曲和畸变扭曲两种图像扭曲结果。 用户可以任意选择三种插值方式中的任意一种，也可以任意选择对图像进行哪种扭曲，且能很方便地设置扭曲参数。助教提供了 9 张图片，每张图片都有 68 个特征点，这些特征点的坐标保存在 txt 文件里。任务要求对于任意两张图片，使用 TPS 薄板样条插值方法，求出一个从目标图像坐标点到原图像坐标点的映射，
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2024-08-22 11:20:56
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目录前言一、cv2.rectangle二、cv2.addWeighted三、绘制半透明方框 前言 仅仅用cv2.rectangle()函数是无法在原图像的基础上绘制出半透明方框的，想要达到半透明的效 果，需要利用到cv2.addWeighted()函数... 一、cv2.rectangleimport cv2
picture_path = 'E://...'
picture = cv2.i
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2023-07-10 19:25:27
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1. cv2.imread()1.1 cv2.imread参数说明1.2 注意事项2. Image.open()3. cv2.imread()与Image.open()相互转化3.1 cv2.imread()转成Image.open()：Image.fromarray()3.2 Image.open()转成cv2.imread()：np.array()1. cv2.imread()cv2.imre
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2024-06-21 19:53:25
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最近因为经常对视频进行操作，所以记录下Python用opencv来读写视频的方法。一、opencv读视频python调用opencv来读视频比较简单，可以直接调用cv2.VideoCapture来读取视频和摄像头，基本上，常见的avi和mp4都能够正常读取。cv2.VideoCapture是通过传入数字来读取对应的摄像头，或者通过传入一个路径字符串来读取对应的视频文件。最简单直接的读取视频的例子如
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2023-07-04 20:25:56
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cv::getAffineTransform仿射变换 （1）一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)接着再加上一个向量(平移)。所以，我们能够用仿射变换来表示: 旋转(线性变换)平移(向量加)缩放操作(线性变换)仿射变换代表的是两幅图之间的联系。我们通常使用矩阵来表示仿射变换。 考虑到我 ...
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2021-07-22 13:49:00
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几何变换
原创
2022-06-21 11:15:18
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霍夫变换检测直线
霍夫变换常用于检测直线特征，经扩展后的霍夫变换也可以检测其他简单的图像结构。在霍夫变换中我们常用公式ρ = x*cosθ + y*sinθ表示直线，其中ρ是圆的半径（也可以理解为原点到直线的距离），θ是直线与水平线所成的角度（0~180°），确定了它们，也就确定一条直线了，和下图略有出入的是实际的原点定在图片左上角。原理是对于输入的二值
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2023-07-21 21:44:12
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摘要：本文主要讲解灰度线性变换，基础性知识希望对您有所帮助。
华为云社区《[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换、伽马变换》，作者：eastmount 。本篇文章主要讲解非线性变换，使用自定义方法对图像进行灰度化处理，包括对数变换和伽马变换。一.图像灰度非线性变换图像的灰度非线性变换主要包括对数变换、幂次变换、指数变换、分段函数变换，通过非线性关系对图像进行灰度处理
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2024-04-30 16:40:48
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# Python CV2 仿射变换 平移图像实现
## 介绍
本篇文章将教你如何使用Python的cv2库实现图像的平移。
## 整体流程
下面是实现图像平移的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现图像平移的整体流程
section 准备工作
section 平移图像
section 显示结果
```
## 准备工作
在开始平移
原创
2023-10-11 12:23:13
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1、霍夫变换概述： 霍夫变换（Hough Transform）是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。 2、霍夫线变换：边缘二值图像）。 opencv支持三种不同的霍夫线变换： 标准霍夫变换（Standard Hough Transform，SHT），由HoughLines函
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2024-10-15 10:23:54
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