目录一、基础理论1.二进制阈值化2.反二进制阈值化3.截断阈值化4.阈值化为05.反阈值化为0函数代码效果一、基础理论在二维数字图像中，其每个像素点对应了不同的像素值，其像素值各不相同。可以对像素值特定范围内的图像图像进行操作，划分这个范围的值就被称为图像阈值，它不是一个固定的量级，是根据每幅图像和处理要求动态改变。例如我们可以从图像中利用阈值分割出我们需要的部分。例： 1.
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2024-04-25 11:41:34
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1.认识图像（彩色图中每一个像素点都包含三个颜色通道RGB，数值范围为0~255，0代表黑色，255代表白色）import cv2 #opencv 读取的格式为BGR
img = cv2.imread('cat.png') #读取图像
cv2.imshow('cat', img) #显示图像img，窗口名为cat
cv2.waitKey(0) #显示并停留
print(img)
print(im
让网页图片变灰色将彩色图像变成灰度的三种方法我一直喜欢灰度图像因为我认为他们看起来更有艺术感。很多图片编辑如Photoshop很容易把你的彩色图像变成灰度。甚至有选择调整颜色深度和色调。不幸的是,这样的效果想做在网络上并不容易，因为浏览器有差异。1、CSS Filter使用CSS过滤器属性可能是最简单的方法把图像变成灰度。以往,IE浏览器有一个专有的CSS属性称为过滤应用自定义效果包括灰度。现在,
文章目录背景二维多通道矩阵三维单通道矩阵三维单通道矩阵转置实现方式一：reshape+treshape操作和二维转置测试3D转置实现实现方式二：通用方式，内存数据坐标转换Mat数据内存布局代码实现示例 背景opencv矩阵类为Mat，本文主要讨论3维矩阵，更高维度的操作方式是类似的。 三维Mat按照其header的实现分为两种：二维多通道以及三维单通道。这里之所以说是按照header来分，是因为
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2024-06-18 06:32:22
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Mat 这个opencv2.0改版后，提出的结构由于会自己维护内存，基本不需要手动去将分配的空间释放，因此及其易用。 不过有的函数，在以前的版本中存在，而在新版中没有后续维护，那么就需要将Mat转换成IplImage去运算，然后转换回来。 一般的转换是： Mat gray_src;
……
IplImage pImg= IplImage(gray_src);
IplImage * pImg_g
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2024-05-31 21:17:22
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```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[导入opencv库]
step2[读取图片]
step3[灰度化处理]
step4[检测边缘]
step5[查找轮廓]
step6[计算最大轮廓]
step7[计算最大轮廓的旋转角度]
step8[旋转图片]
step9[展示结果]
原创
2024-05-30 06:42:31
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直方图等化(Histogram Equalization)为一种使用统计方法的影像处理程序设计,它的功能为将统计直方图的色彩分布平均的打散在直方图里,也就是说,让一张图的直方图分布均匀化,同样的也是使用到LUT(Look-up Table)的方法 而在设计直方图等化不可或缺的就是需要先知道统计学的机率密度函数(Probability Density Function,PDF)以及累积分配函数(C
Mat的概念Android中对图像是用bitmap格式来进行处理,而OpenCV中是采用Mat格式进行处理。所以我们在Android中使用OpenCV也要将Bitmp转化为Mat格式。Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的数组。能够用来保存实数或复数的向量、矩阵,灰度或彩色图像,立体元素,张量以及直方图。简而言之, Mat就是用来保存多维的矩阵的。Mat对象中包含了图像的各种基本信息与图像像
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2024-04-01 05:24:48
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本篇为MIT公开课——线性代数 笔记。置换矩阵置换矩阵我们记作 \(P\)上一节课我们进行 \(LU\) 分解时，限定了不需要行交换（消元过程，主元不会是0）,但解除此限制，\(LU\)加上行交换,对任意可逆矩阵 \(A\)\[PA=LU
\]置换矩阵的数目对于一个 \(n*n\)\[count=n!=n*(n-1)*(n-2)*...*2*1
\]\(n!\) 为 \(n\)置换矩阵的
import cv2def getFrame(videoPath, svPath): cap = cv2.VideoCapture(videoPath) numFrame = 0 while True: if cap.grab(): flag, frame = cap.retrieve() if not flag: continue else: ...
原创
2021-07-06 13:41:56
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# Python OpenCV实现图片合成视频
在计算机视觉领域，OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它包含了大量用于处理图像和视频的功能。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV将一系列图片合成为视频，并输出为视频文件。
## 准备工作
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python中安装OpenCV：
```bash
pip install o
原创
2024-05-25 06:43:16
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颜色表 FF FF FF = 255 255 255在 HTML 页面中可以两种方式指定颜色──以颜色名称或者表示 RGB 颜色值的数字。一个 RGB 颜色值由三个两位十六进制数字组成，分别代表各自的颜色强度。 例如，颜色值
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2024-05-09 15:34:52
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本节主要介绍如何用Hough变换检测直线和圆一：Hough变换检测直线<1> 原始Hough变换思想：先求出图像中每点的极坐标方程<如下图>，相交于一点的极坐标曲线的个数大于最小投票数，则将该点所对应的(p,
r0)放入vector中，即得到一条直线，lines中存储的是极坐标方程的参数注意hough变换要求输入的是包含一组点的二值图像。代码：Canny(image, r
在上一篇博文中， ，我们讲了怎样从一个视频中读取每一帧图像，在本文中，当我们对一个视频中的每一帧图像都进行了分析之后，想拼装成一个处理之后的视频以供展示分析成果，此时我们需要用到视频写入流VideoWriter这个方法。 VideoWriter写入图像到视频时, 需要提供视频名, 格式,
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2024-04-26 22:52:58
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# PyTorch 中的图片分255阶处理
在计算机视觉领域，图像数据是最基本的输入，而这些图像数据通常以RGB（红、绿、蓝）格式存储。在分析和处理这些图像数据时，我们常常需要将图像的像素值调整到特定的范围。尤其是在使用深度学习框架如PyTorch时，将图像的像素值标准化是一个重要的预处理步骤。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中将图像像素值分为255阶，并通过代码示例加以说明。
## 什
目标在本章，我们将学到ORB算法的基础理论作为一个OpenCV爱好者，ORB最重要的一点是它来自"OpenCV Labs"。这个算法是由Ethan Rublee，Vincent Rabaud，Kurt Konolige还有Gary R. Bradski在他们2011年的论文 ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 里提出的。就和这个标题说的一样，
边缘检测部分（各算子的内核未写明）：Sobel算子Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子。Sobel()
void cv::Sobel (
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
int dx,
int dy,
int ksize = 3,
double scale = 1,
double delta = 0,
int
前一阵子，实验室老师个了个小命题，就是如何提取一段AVI视频中的图片，或者说视频帧的提取。虽然是第一次接触OPENCV，可是做起来也是不难的，自己的代码就不拿出来了，写的很乱，网上的这个代码比较不错，为了说明我们的主题，姑且拿这段代码做个试验。#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#in
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2024-07-04 18:28:49
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文章目录一、引言二、为什么需要 HSV ？三、HSV 三个分量表示什么？四、绘图误区五、HSV 和灰度图的转换六、参考链接 Github 项目地址：https://github.com/Sherry-XLL/HSV2Gray一、引言HSV(Hue, Saturation, Value)，也称六角锥体模型(Hexcone Model)，是一种较为直观的颜色模型，包含色调(H)，饱和度(S)和明度(
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2024-08-12 11:15:33
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# Python OpenCV 图像合成教程
## 前言
在图像处理中，有时我们需要将多个小图像融合到一个大图像中，以实现一些特定的效果或功能。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实现这一目标。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了OpenCV库。可以使用以下命令来安装OpenCV：
```python
pip install opencv-python
``
原创
2024-05-04 05:52:41
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