图像处理算法是对图像进行数字操作和转换的技术。这些算法可以应用于多个领域，如计算机视觉、图像编辑、图像分析等。以下是几种常见的图像处理算法：图像滤波：包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，用于去除噪声、平滑图像或增强特定细节。边缘检测：如Sobel算子、Canny边缘检测等，用于提取图像中的边缘结构。直方图均衡化：用于调整图像的亮度分布，增强对比度。图像缩放和旋转：通过插值方法调整图像的大小和角度。
原创
2023-09-25 08:40:29
189阅读
图像处理算法的选择和组合通常基于对图像特征的理解和目标任务的要求。目标检测和识别：如Haar特征、HOG（方向梯度直
原创
2023-10-04 05:15:20
187阅读
点赞
常用图像处理算法主要有以下几种:1.滤波（平滑、降噪）2.增强3.边缘锐化4.纹理分析（去骨架，连通性）5.图像分割，灰度、色彩、频谱特征、纹理特征、空间特征。6.变换（空域和频域、几何变换、色度变换）7.几何形态分析（Blob分析），形状，边缘，长度，面积，圆形度位置，方向，数量，连通性。8.搜索...
转载
2015-06-14 16:25:00
703阅读
NWINDOW_H#include <QMainWindow>#include <QSpinBox>#include <QPushButton>#include <QImage>#include <QDoubleSpinB...
原创
2022-08-16 16:36:55
234阅读
目录ISP的主要内部构成：ISP内部包含 CPU、SUP IP（各种功能模块的通称）、IF 等设备ISP的控制结构：1、ISP逻辑 2、运行在其上的firmwareISP上的Firmware包含三部分：AP对ISP的操控方式：外置：I2C/SPI。 内置：MEM MAP、MEM SHAREISP架构方案：内置、外置ISP 处理流程：Bayer、黑电平补偿 （black level compensa
转载
2023-07-20 15:29:27
117阅读
# Python图像处理算法入门指南
图像处理是计算机视觉领域中的一个重要课题，而Python由于其丰富的图像处理库（如PIL、OpenCV、scikit-image）和简洁的语法，非常适合新手学习图像处理算法。在这篇文章中，我们将一步步带你实现一个简单的图像处理算法。
## 流程概览
首先，我们需要了解整个过程的步骤。以下是图像处理的基本流程：
| 步骤 | 描述
代码最新版本，请上Github或者Gitee搜索名称即可。当前博客中不一定是最新的。
原创
2022-12-25 00:22:10
318阅读
图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像素群和小于T的像素群。灰度转换处理后的图像中，每个像素都只有一个灰度值，其大小表示明暗程度。二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色，常用的二值化算法如公式1所示：{Y=0，gray<TY=255，gray>=T{Y=0，gr
转载
2023-07-10 22:05:01
161阅读
学习原文：ISP（图像信号处理）算法概述、工作原理、架构、处理流程 视频学习： 视频原址可搭配食用~重点内容提取概念部分ISP：Image Signal Processor 的简称，也就是图像信号处理器。 ISP一般用来处理Image Sensor（图像传感器）的输出数据，如做AEC（自动曝光控制）、AGC（自动增益控制）、AWB（自动白平衡）、色彩校正、Lens Shading、Gamma 校正
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
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
OpenCV入门（八）快速学会OpenCV7图像运算作者：Xiou针对图像的加法运算、位运算都是比较基础的运算。但是，很多复杂的图像处理功能正是借助这些基础的运算来完成的。所以，牢固掌握基础操作，对于更好地实现图像处理是非常有帮助的。简单介绍一下加减法运算、逻辑运算，并使用它们实现了位平面分解、图像异或加密、数字水印、脸部打码/解码等实例。实例原图所示： test.jpg res.jpg1.加减法
Opencv的使用小教程2——Opencv常用图像处理函数汇总1、blur2、GaussianBlur3、medianBlur4、bilateralFilter5、腐蚀和膨胀6、morphologyEx高级形态学变换7、convertScaleAbs图像增强8、Sobel9、Laplacian10、Scharr11、Canny 好好学习噢！ 该部分主要提到的函数包括各种滤波、膨胀、腐蚀、开运算、
图像处理 目录图像处理图像阈值图像平滑均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波形态学操作腐蚀操作膨胀操作开运算闭运算梯度运算礼帽运算黑帽运算图像梯度算子Sobel算子scharr算子Laplacian算子总结 图像阈值图像阈值分割是一种广泛应用的技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域的组合（目标区域和背景区域），选取一个合理的阈值，从而选取目标区域，
Matlab图像处理基础算法集锦
MATLAB实用源代码
1.图像反转
MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
J=double(I);
J=-J+(256-1); %图像反转线性变换
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
2.灰度线性变换
MATLAB程序实现如下：
I=
在前面的文章中，已经给大家分享了很多图像处理案例和深度学习案例，但是还是有很多人提出很多问题，基本上都是对案例实现代码的理解不够透彻。从今天起我将开始分享医学图像处理基础算法课程，从最基本的函数开始，分享函数的原理，函数API参数讲解，每篇都会给出一个示例。
参考了数字图像处理(冈萨雷斯)部分内容，列举了一些以后要分享的函数，主要分成五大类：图像增强，图像去噪，图像边缘检测，图像形态学操
转载
2023-08-23 08:10:05
116阅读
三 医学图像的运算1. 医学图像的灰度变换就是将图像的灰度值按照某种映射关系映射为不同的灰度值，从而改变相邻像素点之间的灰度差，达到将图像对比度增强或减弱的目的。包含线性恢复变换，非线性灰度变换，部分线性灰度变换。2. 几何运算：平移。旋转。缩放：医学图像的放大和缩小通常都是按比例放大或缩小。缩小（直接缩小法和局部均值法），放大（直接放大法和双线性插值法）。镜像
一些基本数字图像处理算法版权声明：本文为原创文章，未经博主允许不得用于商业用途。所有的图像算法都在DIPAlgorithm类中，并且所有算法都为抽象成员函数。我已经按照java注释规范为所有方法添加使用说明注释，具体实现可见于DIPAlgorithm.java，这里只做算法说明。1 图像扭曲 模仿PS的扭曲功能，通过建立一个三角形映射网格实现对图像的扭曲。如上图，一共设置了45个控制点围成74个三
灰度变换灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。灰度变换的几种函数：线性变换在曝光度不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、没有灰度层次的图像。用一个线性单值函数，对图像内的每一个像素做线性扩展，将有效地改善图像视觉效果。假定源图像f(x, y)的灰度范围
转载
2023-11-02 11:19:49
157阅读
☞ ░ 前往老猿Python博客 ░一、引言图像腐蚀后图像整体就会缩小，而膨胀就会扩大，用膨胀后的图像减去源图像或腐蚀后的图像，或者用源图像减去腐蚀后的图像，都会去除图像前景色中间的部分得到一个图像的轮廓，这些减法运算就是形态学梯度运算。二、形态学梯度运算简介按照减法运算参与对象不同，形态学梯度运算又分为基本梯度运算、内部梯度运算和外部梯度运算三种。2.1、基本梯度运算基本梯度运算是用膨胀后的图
转载
2023-09-16 11:19:44
123阅读
