OpenCV + Python3第七章 图像平滑处理第八章 形态学操作 第七章 图像平滑处理在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称之为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像。 图像平滑处理的基本原理是将噪声所在像素点的像素值处理为其周围临近像素点的值的近似值，取近似值的方法有很多。1.均值滤波cv2.blur(src, ksize) 取当前像素点周围N * N个像素点
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2024-04-19 09:17:24
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CAD设计过程中，当需要CAD图块数量统计时，很多小伙伴会想要借助外部插件来实现，其实在浩辰CAD中无需借助外部插件也可以快速统计CAD图块数量。本文小编给大家整理了浩辰CAD软件中CAD图块数量统计的操作技巧，大家一起来看看吧！CAD图块数量统计步骤：启动浩辰CAD软件，在菜单栏中点击【工具】—【数据提取】。在弹出的【数据提取 – 开始】对话框中选择【创建新数据提取】。点击【下一页】，即可跳出【
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2024-01-09 07:08:02
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19.OpenCV的直方图基础 文章目录前言一、用hist()函数绘制直方图二、用calcHist()函数查找直方图三、应用掩模的直方图四、NumPy中的直方图五、OpenCV-Python资源下载总结 前言 直方图是一种重要的图像分析工具，它主要描述图像内部的灰度信息，可直观的反应图像的对比度、亮度、强度分布等特征。 从统计学角度来看，直方图用于统计图像内各个灰度级出现的次数，直方图的横坐标
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2024-04-06 22:33:12
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无论是报表分析还是可视化分析中，最直观传达数据走向趋势的就是各式各样的统计图，比如想要比较分析两种不同的变量数据，可以用柱状图；想要查看某一数据在整体数据中所占的比例，可以用饼图来展示；想要查看某一数据的趋势动态走向，那么首选线状图。这些统计图也并非是依据个人主观的喜好来随意搭配的，而是根据数据的特性和场景来匹配合适的统计图图表，今天给大家分享一些常用的统计图以及这些图表的实现方式。
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2023-09-09 07:57:06
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闲话这里的学习笔记和其他人学习OpenCV的流程可能不一样，我是根据我的一个项目来学习的。项目已经做出来了但个人觉得还有不够完善的地方，我先将项目中遇到的问题或学到的知识写出来。后期会把整个项目用一篇博客写出来，并把代码放到我的github上。如果有对图像处理感兴趣的同学可以关注我，你们的支持是我分享的动力。我是从零开始学习OpenCV的,我会把我认为有必要写出来的知识点写成博客记下来。闲话就这么
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2024-05-23 23:29:53
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一、计算图像直方图 图像由各种数值的像素构成。例如在单通道灰度图像中，每个像素都有一个 0（黑色）~255（白色）的整数。对于每个灰度，都有不同数量的像素分布在图像内，具体取决于图片内容。 直方图是一个简单的表格
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2024-08-02 16:46:49
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# Python统计图片底色
在处理图片时，有时候我们需要了解图片的底色以便进行后续的处理。Python是一种功能强大的编程语言，可以帮助我们实现对图片底色的统计和分析。本文将介绍如何使用Python统计图片的底色，并附带代码示例。
## 图片底色的概念
图片底色指的是图片中出现频率最高的颜色。在统计图片底色时，通常会将图片像素中出现的颜色进行统计，找出出现频率最高的颜色作为图片的底色。了解
原创
2024-03-08 06:42:41
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一个windows自带的画图/tool/">工具是无论如何也不能满足我们的画图需要的，很多效果都需要我们在另外的/tool/">工具中来实现。这些高级的功能是如何实现的呢，如何操纵一些基本的属性和函数，让它们最终能作出我们想要的效果呢？这里我们以绘制统计图来说明这些问题。 解决思路―― 这里
# 使用 Python 和 OpenCV 统计图像中颜色种类
在图像处理领域，颜色的分析是一个重要的任务。通过统计图像中出现的颜色种类，我们能够更好地理解图像的内容、特征以及其在计算机视觉中的应用。本文将介绍如何使用 Python 中的 OpenCV 库统计一幅图像中存在的颜色种类，并提供相关代码示例，帮助读者更好地掌握这一技术。
## OpenCV简介
OpenCV (Open Sourc
原创
2024-09-16 06:34:50
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# Python统计图片RGB直方图
RGB直方图是图像处理中非常重要的工具，它能直观地展示图像中不同颜色（红、绿、蓝）的分布情况。本文将重点介绍如何使用Python统计图片的RGB直方图，并提供详细的代码示例，以帮助大家更好地理解和应用这一技术。
## 什么是RGB直方图？
RGB直方图是对图像中红、绿、蓝三种颜色在像素中的分布情况进行统计。通过直方图，我们可以分析图像的颜色特征，了解图像
# Python 递归统计图片数量
在现代软件开发和数据处理领域，图像处理是一个重要的任务。无论是在个人项目还是在企业环境中，我们经常需要统计某个文件夹下的图片数量。使用 Python 的递归功能，可以轻松地遍历文件系统，查找并统计图片文件。本文将介绍如何使用 Python 递归统计文件夹中图片的数量，并包含代码示例和部分图示。
## 什么是递归？
递归是一种编程技术，允许函数调用自己。通常
目标学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。cv.add，cv.addWeighted等。图像加法您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。例如，考虑
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2024-08-17 10:28:04
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目的：使用OpenCV 中的函数cv::threshold实现阈值操作理论：阈值？ 1) 最简单的分割方法 2) 应用实例：从图像中分割出我们要分析的对象区域。这种分离基于对象的像素和背景像素之间的强度的变化实现。 3) 为了区分我们感兴趣的像素（which will eventually be rejected），我们将用每一个像素的值和threshold比较（依据要解决的问题确定）。 4) 一
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2024-04-22 10:48:22
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灰度了解：灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象，它的象素值只能为0或1，我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象，如果RGB三个量相同时，如：RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。 彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值（是一种广义的提法），转化的方法看应用的领域而定，一般按加权的方法
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2024-08-09 18:05:48
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需求：1.有一组数据集合，数据集合中的数据为动态； 举例如下： [{province=陕西省, city=西安市}, {province=陕西省, city=咸阳市}, {province=陕西省, city=宝鸡市}, {province=陕西省, city=延安市}, {province=陕西省, city=汉中市}, {province=四川省, city=成都市}, {province=四
软考，即计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，作为国内权威的IT专业认证考试，一直受到广大IT从业者和爱好者的关注。近年来，随着信息技术的迅猛发展和数字化转型的不断推进，软考的热度也持续升温。这一点从软考历年人数统计图片中便可见一斑。
通过【软考历年人数统计图片】，我们可以清晰地看到，自软考开考以来，参考人数呈现出逐年递增的趋势。尤其是最近几年，增长势头尤为强劲。这不仅反映了国内IT行业的蓬
原创
2024-03-04 19:19:50
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目录前言正文基本概念直方图的绘制使用掩模得出某部分的直方图掩模的应用掩模的效果图及代码函数cv.calcHist()参考 前言目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有：cv2.calcHist()，np.histogram()作用： 通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的 了解
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2024-05-09 12:57:18
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软考高级考点统计与备考策略
在信息技术日新月异的今天，软件考试（软考）已经成为了衡量IT从业者专业水平的重要标准之一。特别是对于追求高级职位和专业技能提升的从业者来说，软考高级证书是一张不可或缺的“通行证”。本文将从软考高级的考点统计出发，为大家提供备考策略和建议。
一、软考高级考点统计
通过对历年软考高级考试的试题和考点进行统计和分析，我们可以发现以下几个特点：
1. 知识点广泛：软考高
原创
2023-12-30 00:33:30
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文章目录直方图一、直方图的计算，绘制与分析1.统计直方图1.1 用openCV统计直方图1.2 用Numpy统计直方图2. 绘制直方图3.使用掩模二、直方图均衡化1.用Numpy进行直方图均衡化2.用OpenCV进行直方图均衡化3. CLAHE有限对比适应性直方图均衡化三、2D直方图四、直方图反向投影1.Numpy中的算法2. OpenCV中的算法 直方图原理：通过直方图可以对整幅图像的灰度分布
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2024-04-30 17:23:54
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Matplotlib 安装pip install matplotlib通过导入 matplotlib 库，然后查看 matplotlib 库的版本号：import matplotlib
print(matplotlib.__version__)Matplotlib 绘图标记绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用 plot() 方法的 marke
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2023-07-01 22:32:24
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