在进行计算机视觉模型训练前，我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本，但是有些深度学习框架中的方法对图像的变化方式可能并不能满足我们的需求，所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有不少帮助的。主要内容如下：图片读取（单通道、三通道）图片修改（剪切、旋转、通道分离）常用的变换（伽马修正、仿射变换）总结开始之前先安装好 Opencv，并导入我们要用到的包： impo
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2024-03-23 10:31:00
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准备：图像转数组，数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下：# 图像二维像素转换为一维
img = cv2.imread(filename=img_path)
data = img.reshape((-1, 3))
data = np.float32(data)
print(img.shape, data.shape) 我们打印出来结果，看看如下：(67, 142, 3)
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2024-07-17 11:10:21
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1 概述在第五章，我们学习了图像处理；其中的大多数操作都是对图像增强，修改等；使之成为和源图像类似的全新的图像；比如我们可以用平滑消除图像的噪声，用阈值化得到图像的二值图像，或者缩放图像。在本章中，我们要学习的是图像的变化；是将图像转变为另外一种表达方式；比如使用傅里叶变换，将图像从空域转变为频域；转变之后新图像的每个单独像素表示原始输入图像的频谱分量而不是我们通常所考虑的空间分量。 &
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2024-03-07 18:30:20
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文章目录0、速成编译方法1、软件版本及下载地址2、软件安装（1）cmake安装（2）Visual Studio 2019安装（3）OpenCV3.4.11安装（4）OpenCV_contrib 3.4.11安装3、OpenCV 64位库文件编译流程（1）新建build文件夹（2）cmake编译opencv生成visual studio的解决方案 .sln文件（3）Visual studio 20
位图转换矢量图软件
[url]ftp://down3:down3@60.190.53.78/soft/100g/[/url]位图转换矢量图软件.rar
1,首先你转换矢量图做什么?
大家都知道矢量图只是记录的图形的路径节点,所以它和位图是有本质的区别的,所以这里所建议的是如果你需要转化的位图是一个颜色信息很丰富(如风景照片,人物照片等,建议还是不要浪费工夫了),您就不
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2024-04-11 13:13:59
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最近刚刚接触XILINX的ZYNQ板，刚接触没有十天。XILINX定位它为SOC，我也很认同，起码比TI定位MPU为SOC强很多。据说今年TI的最新产品也加入了ZYNQ板。之前的MIPS处理器设计与实现的项目就算做告一段落，搞了将近7个月，成果显著，收获颇多，最近打算搞搞ZYNQ。 之前MIPS也有一套交叉编译工具，不过是老师提供的，自己也尝试搞了搞，太辛苦了，而且也没什么成果，因为我们
OpenCV学习分享1、OpenCV简介1.1、概念区分1.2、应用领域1.3、OpenCV结构2、图像2.1、图像模式2.1.1、位图模式2.1.2、灰度模式2.1.3、RGB模式2.2、图像操作2.2.1、读图像2.2.2、显示图片2.2.1、保存图片3、Mat类4、图片4.1、像素4.2、像素的操作5、OpenCV的使用-视频操作5.1、视频操作流程5.2、视频操作--捕获视频5.3、视频
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2024-10-09 10:44:37
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# 使用Python OpenCV将8位图像转换为16位
在计算机视觉和图像处理领域，数据类型的选择至关重要。今天，我们将学习如何使用Python和OpenCV将8位图像转换为16位图像。这篇文章将提供具体的流程、代码示例以及关键步骤的详细解释。
## 流程概述
在进行图像处理时，将8位图像转换为16位图像的过程通常包括以下几个步骤。下面是这些步骤的一个简要概述。
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-13 04:45:31
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最近在做一个项目，项目中需要进行一些常用类型的转换，把自己收集到资料进行整理，以便后续使用过程中减少搜索的麻烦。 CvMat:矩阵头<span style="font-size:14px;">typedef struct CvMat{
int type;
int step:
int* refcount;
union{
uchar* ptr
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2024-07-13 06:50:36
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前段时间做算法优化。该算法主要功能为16位数据到8位数据的转换。在日常生活中，电子设备展示的大多为256色影像，即8位影像。但部分无人机以及绝大部分卫星拍摄的都是16位数据，即65536色影像。然而，受限于显示器的色彩表达能力，在展示16位数据时，需要通过一些算法将其转为8位数据后再进行显示。在这个过程中，会造成影像信息的丢失，在遥感影像中尤为明显，常见表达形式为高亮区曝光。2020年上半年写了一
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2024-04-05 10:47:58
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18 图像像素类型转换与归一化
opencv知识点：数据类型转换 - convertTo数据类型 - CV_bit位数+U/S/F+C通道数归一化 - normalize归一化类型 - NormTypes本课所解决的问题：如何转换图像数据类型？如何归一化图像像素取值？归一化有什么用？1.图像数据类型与归一化类型在opencv当中，我们可以通过API，对图像数据类型进行转换，以及对数据的取值空间范围
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2024-05-26 12:37:45
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本小节将介绍图像的另一种变换——透视变换。透视变换是按照物体成像投影规律进行变换，即将物体重新投影到新的成像平面，示意图如图3-24所示。透视变换常用于机器人视觉导航研究中，由于相机视场与地面存在倾斜角使得物体成像产生畸变，通常通过透视变换实现对物体图像的校正。透视变换中，透视前的图像和透视后的图像之间的变换关系可以用一个3×3的变换矩阵表示，该矩阵可以通过两张图像中四个对应点的坐标求取，因此透视
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2024-03-25 14:43:51
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#region 灰度处理
/// <summary>
/// 将源
图像灰度化，并转化为
8位灰度
图像。
/// </summary>
/// <param name="original"> 源
图像。 </param>
/// <returns>
8位灰度
图像。
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2024-04-11 09:37:24
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Python一些常用的技巧汇总[持续更新中...]1. Python读取和保存图片1.1 使用cv2进行读取1.2 用matplotlib读取图片1.3 数组数据保存图片 1. Python读取和保存图片1.1 使用cv2进行读取opencv库的imread函数可以读取常用格式的图片，诸如jpg，png，bmp，tif等等格式的图片都能读取，并且将数据保存为numpy数组。import cv2
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2024-05-10 11:47:04
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目录1.问题背景2.解决方法 2.1.使用C++进行转换 完整程序获取2.2.使用Pyhton进行转换 完整程序获取3.效果查看 1.问题背景 &nb
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2024-08-12 15:28:26
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# 16位图像转8位图像：探索数字图像处理的世界
在数字图像处理领域，图像的色深是一个重要的概念。色深指的是每个像素所用的比特数。16位图像能够表示64,536种颜色，而8位图像只能表示256种颜色。在某些情况下，我们可能需要将16位图像转换为8位图像，以便更好地进行存储和处理。本文将介绍如何使用Python实现这一转换，并展示一些相关的概念和应用。
## 16位与8位图像的区别
- **1
1. 图像反转灰度级范围[0, L - 1]的一幅图像的反转图像可以由下式给出：s = L -1 -r .图像反转可以用于处理特别适用于增强嵌入在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节，特别是当黑色面积在尺寸上占主导地位时。如：数字乳房x射线照片代码：Image_original = imread('D:\图像处理\image\DIP3E_Original_Images_CH03\Fig0304(a)
title: OpenCV-图像上的运算OpenCV-图像上的运算学习记录相关代码解析：cv.addWeighted()bitwise_and() bitwise_or() bitwise_not() bitwise_xor()cv.threshold() 学习代码如下：import numpy as np
import cv2 as cv
'''
处理图像运算
OpenCV加法和Numpy加法
实例功能是：以十六进制数和ASCII字符两种形式显示从内存地址100000H开始的16个字节的内容。
从功能上看，本实例类似于上个实例，但在实现方法上却有了改变，它更能反映出实模式和保护模式切换的情况。具体实现步骤是：(1)作切换到保护方式的准备；
(2)切换到保护方式的一个32位代码段；
(3)把指定内存区域的内容以字节为单位，转换成对应的十六进制
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2023-11-27 21:38:45
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注：以下信息摘自各个网页和论坛。只是做一个综合。谢谢前辈们的分享。一、 若R、G、B每种颜色使用一个字节（8bit）表示，每幅图像可以有1670万种颜色；若R、G、B每种颜色使用两个字节（16bit）表示，每幅图像可以有10的12次方种颜色；如果是灰度图像，每个象素用一个字节（8bit）表示，一幅图像可以有256级灰度；若每个象素用两个字节（16bit）表示，一幅图像可以
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2023-11-04 20:26:07
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