文章目录四、图像算术与位运算1、算术运算1.1 加法1.2 减法1.3 乘法1.4 除法2、图像融合3、位运算3.1 非3.2 与3.3 或3.4 异或4、制作LOGO 四、图像算术与位运算1、算术运算图像算术运算包含:图像加法运算、图像减法运算、图像乘法运算以及图像除法运算,下面将一一介绍。1.1 加法OpenCV使用 add() 来执行图像加法运算,add() 用法如下所示
在尽量保留原图像信息情况下,去除图像内噪声、降低细节层次信息等一系列过程,叫作图像平滑处理(或图像模糊处理)。实现平滑处理最常用工具就是滤波器。通过调节滤波器参数,可以控制图像平滑程度。OpenCV提供了种类丰富滤波器,每种滤波器使用算法均不同,但都能对图像像素值进行微调,让图像呈现平滑效果一、均值滤波器图像中可能会出现这样一种像素,该像素与周围像素差别非常大,导致视觉上就能
K均值聚类算法在cxcoer中,因为它在ML库诞生之前就存在了.K均值尝试找到数据自然类别.用户设置类别个数,K均值迅速地找到"好"类别中心."好"意味着聚类中心位于数据自然类别中心.K均值是最常用聚类计数之一,与高斯混合中期望最大化算法(在ML库中实现为CvEM)很相似,也与均值漂移算法(在CV库中实现为cvMeanShift())相似.K均值是一个迭代算法,在OpenCV中采用
图像滤波均值滤波import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读入带噪点图像 img=cv2.imread("img/lenaNoise.png") cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) # 均值滤波 # 简单平均卷积操作 指定两个参数 img 原图像 (3,3)核大小 #
用图片拼接实例熟悉CV图像(矩阵)操作(1)我们目标是:使用代码把两张图片拼接在一起 本节内容A:OpenCV视角下图片 本节内容B:OpenCV处理图像Class图片数据容器OpenCV习惯将图片数据加载到类cv::Mat中,通过Matmember Function或者以Mat为处理对象算法进行图像处理。如上图所示,模板类Mat支持多种数据类型。OpenCV官方文档中给出了Matm
直方图直方图简单来说就是图像中每个像素值个数统计,比如说一副灰度图中像素值为0有多少个,1有多少个……直方图是一种分析图像手段:直方图计算opencv库计算直方图使用 cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges) 计算,其中: 参数1:要计算原图,以方括号形式传入,如:[img] 参数2:选择图像某个通道,计算直方图,灰度
0、算子描述算子接受一个旋转矩形作为ROI(兴趣区域),接受一个或者多个旋转矩形作为Masks(掩膜,掩膜遮蔽像素不计入算子计算),所以有效检测区域为ROI减去Masks。计算有效检测区域内像素平均值。将该像素平均值与参考值进行比较,若该像素平均值落与参考值上下限百分比内,则算子返回true,否则返回false。注:所有ROI和mask位置和角度都是相对于原图图像坐标的。1、解决思路使用
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为什么要使用滤波消除图像噪声成分叫作图像平滑化或滤波操作。信号或图像能量大部分集中在幅度谱低频和中频段是很常见,而在较高频段,感兴趣信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度滤波器就能够减弱噪声影响。 如下图,左图带有椒盐噪声,右图为使用中值滤波处理后图片。 图像滤波目的有两个:一是抽出对象特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理要求,消除图像数字化时所混入
      前面说了K-Means聚类算法,这里我们介绍一种新聚类算法:MeanShift, 它常被用在图像识别中目标跟踪,数据聚类、分类等场景,前者核函数使用了Epannechnikov核函数,后者使用了Gaussian(高斯核函数)  一 算法原理理解:1 核函数在Mean Shift算法中引入核函数目的是使得随着样本与被偏移点距离
      本章中我们学习一下通过backproject直方图,得到一副图像中每个像素属于该直方图概率。在下边原始图中(左图),我们框选了一块四边形区域,计算该区域灰度直方图,然后通过下面的函数calcBackProject,计算图像src中每个像素在直方图中概率,最终结果在result中,result中每个像素表示该像素在直方图中概率
图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍拼接算法OpenCV从2.4.x版本之后多出来一个新模型 图像拼接,该模块通过简单高级API设置,可以获得比较好图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好拼接图像。Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode
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图像拼接Stitch模块详解与​代码演示
转载 2022-01-06 14:22:58
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图像拼接Stitch模块详解与​代码演示
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拼接算法 OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新模型 图像拼接,该模块通过简单高级API设置,可以获得比较好图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好拼接图像。 1 Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode); 2 Stitcher::Status
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1、均值滤波任意一点像素值,都是周围N*N个像素值均值如上图是一个图片像素分布,红色区域226,红色可以作为周围NN个像素均值 例:选取55区域,红色区域像素新值=蓝色背景区域像素值之和除25中间部分称为:核。每一个都是1/25, 核根据要取多少N*N决定 针对原始图像像素点,逐个采用核进行处理,得到结果图像. 使用函数:处理结果=cv2.blur(原始图像,核大小) 处理结果=c
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技术,利用图像中要提取目标区域与其背景在灰度特性上差异,把图像看作具有不同灰度级两类区域组合(目标区域和背景区域),选取一个合理阈值,从而选取目标区域,
 用于笔记,侵删直方图直方图简单来说就是图像中每个像素值个数统计,比如说一副灰度图中像素值为0有多少个,1有多少个……直方图是一种分析图像手段:直方图计算opencv库计算直方图使用 cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges) 计算,其中: 参数1:要计算原图,以方括号形式传入,如:[img] 参数2:选择图像
OpenCV图像处理学习十一——分水岭算法(含代码)一、分水岭算法概要二、分水岭算法步骤三、代码应用 一、分水岭算法概要任意灰度图像可以被看做是地质学表面,高亮度地方是山峰,低亮度地方是山谷。 给每个孤立山谷(局部最小值)不同颜色水(标签),当水涨起来,根据周围山峰(梯度),不同山谷也就是不同颜色会开始合并,要避免山谷合并,需要在水要合并地方建立分水岭,直到所有山峰都被淹没,
【前言】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预处理,无论我们有多么好数据也很难得到理想结果。 本篇是视觉入门系列教程第二篇。整个视觉入门系列内容如下:理解颜色模型与在图像上绘制图形(图像处理基本操作)。基本图像处理与滤波技术。从特征检测到人脸检测。图像分割与分水岭(Watershed)算法(TBU)在边缘和轮廓检测中,噪声对检测精度有很大影响。因此
图像通过一定尺寸矩阵表示,矩阵中每个元素大小表示图像中每个像素明暗程度。查找矩阵中最大值就是寻找图像中灰度值最大像素,计算矩阵均值就是计算图像像素平均灰度,可以用平均灰度表示图像整体亮暗程度。因此,针对图像矩阵数据统计和分析,在图像处理工作中具有非常重要意义。OpenCV集成了求取图像像素最大值、最小值、均值、标准差等函数,本节将详细介绍这些函数使用方法。OpenCV提供了
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