图像处理笔记总目录
1 图像的起源1.1 图像是什么图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透射光的分布，“像“是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形版的印象或认识，照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉学、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。 ——姚敏. 数字图像处理：机械工业出版社，2014年。1.2 模拟图像
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2024-06-09 08:15:15
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前面已经写了四篇博文介绍图像的阈值化技术了从四篇博文中我们可以看出，图像的阈值化技术的关键在于找寻合适的阈值然后用这个阈值对图像进行二值化处理。找寻阈值的方法有很多，上面三篇博文就提供了四种方法。本文介绍利用图像图像直方图的最大熵找寻阈值的方法，并附相关代码。先介绍原理：1、要理解最大熵就不得不先了解熵的概念。熵的概念用于表示系统的不确定性，系统的熵越大则系统的不确定性越大。所以取系统的最大熵就是
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2024-05-10 07:26:03
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工欲善其事，必先利其器，对opencv中常用的函数有个大致的了解，在处理需要的图像中就可以快速的写出来，但是好记性不如烂笔头，将一些常用函数汇总，供以后速查用。（文中部分是从其他文章复制过来，给了链接。）opencv中有的函数用C写的有的是用c++写的，一般区别的话前面带cv，如cvNamedWindow与namedWindow,cvShow
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2024-02-26 16:45:21
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在这篇博文中，我将详细介绍“Python OpenCV 计算熵”的相关内容，从基本背景到具体的实现步骤，确保内容完整且逻辑清晰，便于读者理解。
在计算图像的信息量时，熵（Entropy）是一个很重要的概念。在图像处理中，我们可以利用熵来评估图像的复杂程度以及信息含量。熵越高，图像的信息量越丰富。我们常用 Python 的 OpenCV 库来实现这一计算过程。
## 协议背景
熵的概念源于信息
关于“opencv熵值 python”，这一主题涉及如何通过Python中的OpenCV库计算图像的熵值，熵值常用于量化图像的信息内容。以下是我整理的相关，要点包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实例案例、排错指南和性能优化。
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## 版本对比
从OpenCV的多个版本中，我们可以仔细观察其在熵值计算方面的特性差异。以下是版本演进的一些关键点：
- **OpenCV 3.x**：首次
最大熵模型相关的基础知识[概率论：基本概念CDF、PDF ][信息论：熵与互信息 ][最优化方法：拉格朗日乘数法 ][参数估计：贝叶斯思想和贝叶斯参数估计 ][参数估计：最大似然估计MLE ]最大熵模型The Maximum Entropy最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情
Overview 统计建模方法是用来modeling随机过程行为的。在构造模型时，通常供我们使用的是随机过程的采样，也就是训练数据。这些样本所具有的知识（较少），事实上，不能完整地反映整个随机过程的状态。建模的目的，就是将这些不完整的知识转化成简洁但准确的模型。我们可以用这个模型去预测随机过程未来的行为。 在统计建模这个领域，指数模型被证明是非常好用的。因此，自世纪之交以来，它成为每个
# 实现图片的熵值 Python
## 整体流程
首先，我们需要明确计算图片熵值的步骤，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 读取图片文件 |
| 2 | 转换为灰度图像 |
| 3 | 计算灰度直方图 |
| 4
原创
2024-07-09 04:48:18
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作者 | News专栏目录：第一章：PyTorch之简介与下载PyTorch简介PyTorch环境搭建第二章：PyTorch之60分钟入门PyTorch入门PyTorch自动微分PyTorch神经网络PyTorch图像分类器PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章：PyTorch之图像
上一篇文章中详细介绍最大熵模型，这里我们讲一下其求解 最大熵模型的求解可以形式化为约束最优化问题： 约束 改为求解最小值问题： 使用拉格朗日乘子法来解决这个问题，引入拉格朗日乘子,定义拉格朗日函数为：带入上一篇文章和有： 最优化的原始问题是： 为甚么这个优化问题要先求max再求min，因为条件中有和，若不满足这两个条件那么可能趋于无穷大或无穷小。或者可以这样理解，我们最终是要求最小值，而这个最小值
首先新建一个.cpp文件，比如test.cpp在该文件添加程序#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
IplImage* img = cvLoadImage("/home/
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2024-02-19 15:07:04
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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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一：自信息二：信息熵三：联合熵四：条件熵五：交叉熵六：相对熵（KL散度）七：总结
原创
2022-12-14 16:26:04
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写在前头：感觉自己学习Opencv的时候总会忘了自己学了什么，希望能够通过写博客来记录一下自己的从小白到小小白的技术成长之路。 首先介绍一下寄几：漠然と申します 首先，那啥安装就不讲了，开始第一个入门事例，图像的读取输出以及处理。 &nbs
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2024-03-11 08:06:07
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利用Qt作为IDE，Qt+OpenCV环境配置在之前的博客中Qt+OpenCV环境配置本系列的目的是详解demo代码，快速学习OpenCV相关操作显示图片#include <opencv2/opencv.hpp>
int main( int argc, char** argv ) {
//imread()函数根据文件名确定要加载的文件格式，自动分配图像数据结构所需的内存
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2024-02-19 17:10:32
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目录引言：安装OpenCV模板匹配函数介绍模板匹配示例1. 准备图像2. 执行模板匹配3. 查找匹配位置4. 绘制矩形框5. 显示结果完整代码展示 结论引言：在计算机视觉领域，模板匹配是一种强大的技术，用于在一幅图像中寻找特定图案或物体的位置。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了丰富的工具来执行模板匹配任务。在本篇博客中，我们将学习如何使用OpenCV进行模板匹配，并展示一个简
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2024-06-20 16:17:24
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第一种，规定好你要图片的尺寸，就是你填入你要的图片的长和高。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//图片的缩小与放大
int main()
{
Mat img = imread(
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2023-10-08 19:57:13
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干货第一时间送达图像拼接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的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。Ptr stitcher = Stitcher::create(mode);
Stitc
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2024-02-29 22:31:48
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一.直方图比较直方图比较是对输入的两张图像进行计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间，然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度（每张图像都有唯一的直方图与之对应），进而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种：Correlation 相关性比较Chi-Square 卡方比较Intersection 十字交叉性Bhattacharyya distanc
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2023-11-02 20:27:14
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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的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::creat
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2024-02-21 20:42:19
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