文章目录一、前言二、暗通道去雾原理一、前言何恺明的暗通道先验（dark channel prior）
原创
2022-08-26 10:33:26
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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均值尝试找到数据的自然类别.用户设置类别个数,K均值迅速地找到"好的"类别中心."好的"意味着聚类中心位于数据的自然类别中心.K均值是最常用的聚类计数之一,与高斯混合中的期望最大化算法(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中采用的是
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2024-04-08 21:27:24
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图像滤波均值滤波import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读入带噪点的图像
img=cv2.imread("img/lenaNoise.png")
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
# 均值滤波
# 简单的平均卷积操作 指定两个参数 img 原图像 （3，3）核大小
#
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2024-03-26 10:42:07
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图像的行步长步长是一个单独概念，在两个对象间的内存长短。行步长指每一行之间的内存长短 opencv的颜色体系图像通道数问题（转自）描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。而四通道图像，就是R、G、B加上一个A通道，表示透明度。一般叫做alpha通道，表示透明度的。2通道图像不常见，通常在程序处理中会用到
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2024-03-01 15:45:00
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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，掩膜遮蔽的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的像素平均值。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的上下限百分比内，则算子返回true，否则返回false。注：所有ROI和mask的位置和角度都是相对于原图的图像坐标的。1、解决思路使用
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2024-05-10 17:41:57
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为什么要使用滤波消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入
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2024-05-04 17:16:14
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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的概率。在下边原始图中(左图)，我们框选了一块四边形的区域，计算该区域的灰度直方图，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的概率，最终的结果在result中，result中每个像素表示该像素在直方图中的概率
前面说了K-Means聚类算法，这里我们介绍一种新的聚类算法：MeanShift， 它常被用在图像识别中的目标跟踪，数据聚类、分类等场景，前者的核函数使用了Epannechnikov核函数，后者使用了Gaussian(高斯核函数) 一 算法的原理理解：1 核函数在Mean Shift算法中引入核函数的目的是使得随着样本与被偏移点的距离
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2024-10-13 22:34:05
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前言计算机视觉基础首先是处理图像、视频这些非结构化的数据， 而图像处理库比较常用和强大的有 PIL、OpenCV 模块， 本项目主要讲述 OpenCV 的具体用法 内容目录主要介绍了opencv模块在图像处理方面的一些常用操作。 * 图像文件操作* 图像基本操作* 绘图功能* 轨迹栏做调色板* 图像阈值* 图像平滑* 边缘检测* 轮廓检测* 颜色空间转换及目标追踪* 图像增强PS：需要本文项目的
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2024-02-19 21:03:17
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1.图像行列数，通道数（shape属性） 一个图像像素的行列数（高、宽）、通道数可以通过shape属性获取，需要注意的是numpy数组的shape属性下标0表示的图像的行数（rows，高），下标1表示的是列数（cols，宽），下标2表示的是通道数，但是如果是灰度图shape是一个二元组，则不存在下标2的元素。（行列，高宽，01）import numpy as np
import cv2
img
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2024-02-16 10:28:40
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先以3通道为例，描述多种方式；后以常规Blob的4维（N×C×H×W， C=3的BGR图像）数组进行演示。1、常规实现遍历数组元素 Mat 数据交换#include <vector>
#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main()
{
using std::cout;
using std::end
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2023-08-02 15:17:25
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1 通道提取与合并在数字图像处理中，图像通道是指一个图像中的颜色信息被分离为不同的颜色分量。常见的图像通道包括RGB通道、灰度通道、HSV通道等。RGB通道是指将图像分离为红色、绿色和蓝色三个颜色通道，每个通道表示相应颜色的亮度。这种方式是最常见的方式，它对于彩色图像的处理非常重要。灰度通道是指将图像中的颜色信息转换为灰度亮度值，用单个通道表示整幅图像。这种方式比较适用于黑白图像或者在彩色图像中只
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2023-10-27 06:50:46
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今天发现对OpenCV的矩阵维度和通道还不太理解，所以有必要花点时间整理一下这两个点。OpenCV中图像的通道可以是1、2、3和4。其中常见的是1通道和3通道，2通道和4通道不常见。1通道的是灰度图2通道的图像是RGB555和RGB565。2通道在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便。RGB是16位的，2个字节（5+6+5），第一个字节的前5位
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2023-12-06 20:42:34
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文章目录1、通道的分离函数 split()函数原型：（1）函数原型一：用 Mat型数组 `Mat mvbegin[3]`存储分离后的图像；输入参数：（2）函数原型二：用 vector容器 `vector <Mat>` 存储分离后的图像；输入参数：（3）示例：运行结果：2、通道合并函数 merge()函数原型：（1）函数原型一：输入是，Mat型数组形式的图像数据 `Mat mvbegi
# 使用Python实现图像均值去噪
图像去噪是计算机视觉和图像处理中重要的一部分，它能显著提升图像质量。本文将指导小白如何使用Python实现图像均值去噪的过程。我们将通过以下步骤来完成这个任务。
## 步骤流程
我们将整个流程分解为以下几个步骤：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 说明 |
|----------
1、均值滤波任意一点的像素值，都是周围N*N个像素值的均值如上图是一个图片的像素分布，红色区域226，红色可以作为周围NN个像素的均值 例：选取55的区域，红色区域的像素新值=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 针对原始图像内的像素点，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
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2024-04-12 20:20:38
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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的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的有多少个……直方图是一种分析图像的手段：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：要计算的原图，以方括号的形式传入，如：[img] 参数2：选择图像的
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2024-04-24 15:51:49
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计算机视觉图像处理Opencv基础知识 (附详解代码)上-此部分内容为在学习唐宇迪老师课程中，自己微调后部分知识以及代码基础知识cv2.imread_color:彩色图像
cv2.imread_grayscale:灰度图像import cv2 #读取图片格式为BGR
import matplotlib.pyplot as plt #导入plt库，显示图片
import numpy as n
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2024-04-04 19:28:39
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Opencv学习笔记（二）-----常用的处理方法前言1.阈值处理2.平滑操作3.形态学变化1.腐蚀和膨胀2.开运算和闭运算4.梯度运算5.礼帽与黑帽6.图像梯度-Sobel算子7.三种算子对比 前言本篇记录使用opencv处理图像时经常使用的几种处理方法，一般会混合使用以达到最好的效果；每种方法有详细代码、原图和处理后图片的对比图。1.阈值处理cv2.threshold (src, thres
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2024-04-04 19:28:17
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Mat 基础图片在计算机中的本质就是一个数组。其中 Mat 就是在 OpenCV 中图像的表示形式，因此简单介绍 Mat 中一些常用的基础知识。其中 Mat 类中有一些基本属性：cols ：矩阵列数rows：矩阵行数channels：通道数type：数据类型total：矩阵总元素数data：指向矩阵数据块的指针其中 Mat 排列方式如下： 通道顺序为 BGR1、Mat 类型在访问图片像素点时，了解
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2024-02-18 21:59:23
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