初中的物理我们都学过小孔成像物体的光线通过一个小孔，会倒映到黑盒中后方的投影版上，然后就可以在投影版上看到图像的倒影了。这个技术很好地被应用在了照片上。开始的科学家们想到，既然通过小孔成像能把影像投射到投影板上，那么我如果开发一种感光材料放在投影板上，感光材料通过光的影响，会发生化学变化，然后当光关闭的时候，刚才投射在感光材料上的影像（其实就是光）就有短暂的记忆功能，靠着这个记忆功能，就可以把影像
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2024-06-12 21:10:32
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文章目录0.前言1.提取出图片的像素2.图片的亮度和对比度的调节1.亮度和对比度和像素值之间的关系2.代码实现3.其他的操作1.图片反相3.图片混合 0.前言opencv对像素的操作有两种，一种是对单个单个的像素进行操作（点操作），一种是对一片区域的像素进行操作。他们可以分别用于实现不同的效果最近主要学了一部分的点操作和一些通过点操作能实现的效果首先便是要能取出一个图片的所有的像素值1.提取出图
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2024-04-03 11:51:21
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1 前言上一篇介绍了用C++如何将一幅彩色图像和灰度图像进行反色处理，本篇接着用python来做同样的事情。图像反转，其目的就是增强图像的暗区中白色或灰色的细节，特别是原图中的阴影黑色区域。原理就是用值255减去原来像素点上的像素值，比如用255（白色）-0（黑色）得到的是255（白色）。2 相关概念像素：像素是图像的最小单位。每一幅图像都是由M行N列的像素组成的，其中每一个像素都存储一个像素值。
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2023-11-28 00:59:19
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这个顾名思义，对图像做减法。 Image_new=1-Image_old; 原图: 反相：
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2014-05-01 15:39:00
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# Python中使用cv2实现图像反相
在图像处理中，图像反相是一种常见的操作，可以通过反相来改变图像的明暗对比度，使得图像更加饱满和生动。在Python中，可以利用OpenCV库（cv2）来实现图像反相功能。本文将介绍如何使用cv2库来对图像进行反相处理，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像反相？
图像反相是指将图像中每个像素的灰度值取反，即255减去当前像素的灰度值。这样可以实现黑
原创
2024-03-05 03:36:38
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OpenCV之Python学习笔记 一直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型。本来想留下发布一些文章的，可是整理一下就有点无奈了，都是写零散不成系统的小片段。现在看到一本国外的新书《OpenCV Computer Vision with Python》，于是就看一遍，顺便把自己掌握的东西整合一下，写成学习笔记了。更需要的朋友参考。 阅读须知： &nb
反向投影是计算像素和直方图模型中像素吻合度的一种方法。例如有肤色的直方图，可以使用反向投影在图像中寻找肤色区域，用来做这种寻找操作的函数有两种形式，一个是为稠密数组而设计的，另一个为稀疏数组设计的。和cv::calcHist()类似，反向投影从输入图像的指定通道中计算出一个向量。不同之处在于cv::calcHist()在向直方图中记录累计值，反向投影从输入的直方图中读取当前像素对应的计数值作为结果
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2024-02-26 16:44:40
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构建图像搜索引擎并不是一件容易的任务。这里有几个概念、工具、想法和技术需要实现。主要的图像处理概念之一是逆图像查询reverse image querying(RIQ)。Google、Cloudera、Sumo Logic 和 Birst 等公司在使用逆图像搜索中名列前茅。通过分析图像和使用数据挖掘 RIQ 提供了很好的洞察分析能力。顶级公司与逆图像搜索有很多顶级的技术公司使用 RIQ 来取得了不
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2024-06-16 12:31:26
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# 使用Python实现图像反相的完整指南
在数字图像处理中，反相是一种简单而有效的技术，其基本原理是获取图像每个像素的反向颜色。例如，对于RGB颜色模型，黑色（0,0,0）会反转为白色（255,255,255），红色（255,0,0）会反转为青色（0,255,255）等。这里我们将探索如何使用Python中的`PIL`库（即Pillow）和`numpy`库来实现图像反相，并解决一些实际问题，比
开源硬件，一个很重要的的一点就是有开放的原理图，通过原理图，我们可以了解一个模块的输入输出，以及使用的芯片类型从而知道使用方法等几乎一切信息。原理图上有很多信息，到底怎么看呢？下面先上一副Arduino UNO R3的原理图，且听我慢慢解析如何识别原理图。看懂原理图说简单也简单，说复杂也复杂。现在我先把这个问题分解下到以下几个方面。1、认识元件。2、看清走线。3、弄清原理。以上1、2、3从易到难。
1. 前言第一次在学校机房里见到计算机，还是上古时期。计算机型号大概是LASER-310吧，有点记不清了。那会儿，显示器还是单色的，只能显示文本，每行最多显示80个字符。想看图片，印象中只能用针式打印机打印在两侧穿孔的宽行打印纸上，每个像素用一个字符表示，不同的字符代表不同的灰度，就像下图这个样子。有没有感觉到浓郁古风呢？其实，随便一张照片，十几行Python代码，你也可以打印出这样的效果，还可以
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2023-08-22 11:19:08
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操作图像像素图像操作读写图像读写像素修改像素值Vec3b与Vec3F代码中函数简介自定义函数opencv自带函数代码实现效果具体代码实现 图像操作读写图像imread 可以指定加载为灰度或者RGB图像Imwrite 保存图像文件，类型由扩展名决定读写像素读一个GRAY像素点的像素值（CV_8UC1） Scalar intensity = img.at(y, x); 或者 Scalar inten
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2024-03-28 16:01:39
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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