对数变换的公式为：其中c为常数,r>=0 对数变换目前我知道的有两个作用：①因为对数曲线在像素值较低的区域斜率较大，像素值较高的区域斜率比较低，所以图像经过对数变换之后，在较暗的区域对比度将得到提升，因而能增强图像暗部的细节。②图像的傅里叶频谱其动态范围可能宽达0~10^6。直接显示频谱的话显示设备的动态范围往往不能满足要求，这个时候就需要使用对数变换，使得傅里叶频谱的动态范围被合
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2024-08-29 16:13:12
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灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数（或该灰度级像素出现的频率）：其横坐标是灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数（频率）。 一维直方图的结构表示为 高维直方图可以理解为图像在每个维度上灰度级分布的直方图。常见的是二维直方图。如红-蓝直方图的两个分量分别表示红光图像的灰度值和蓝光图像灰度值的函数。其图像坐标（Dr,Db）处对应在红光图像中具有灰度级Dr同时
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2024-09-18 21:20:27
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文章目录一、灰度处理1.1 cvtColor函数二、图像二值化处理2.1 全局阈值2.2 自适应阈值 一、灰度处理1.1 cvtColor函数函数原型：cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) -> dst功能：转换图像颜色空间。参数：src: 输入图像。code: 颜色空间转换代码。可以取常量cv2.COLOR_BGR2GRAY或cv2.COLOR_
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2024-06-26 15:36:06
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###################################### ~~1.存读图像~~ ###########主要包含图像的读取、存储、图片模式的转换、格式的转换。#导入cv模块 import cv2 as cv读取一张400x600分辨率的图像color_img = cv.imread(‘img/src_1000x1000.jpg’)直接读取单通道灰度图gray_img = cv.i
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2024-03-12 17:54:18
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图像二值化和灰度化是计算机视觉和图像处理中常见的操作，用于简化图像信息和提取关键特征。在本文中，我们将介绍如何在OpenCV中进行图像二值化和灰度化处理，以帮助读者掌握OpenCV中的图像处理技巧。如何在OpenCV中进行图像二值化和灰度化处理？一、图像灰度化处理 灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，将RGB图像的每个像素的红、绿、蓝三个通道的值取平均，得到灰度图像的像素值。在OpenCV中，
一、图像基本知识图像都是由像素(pixel)构成的，即图像中的小方格，这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位，每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。灰度是表明图像明暗的数值，即黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255 ，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。 灰度
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2024-04-23 13:38:42
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学习资料参考：张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.前言直方图，熟悉的概念，可以用来表示每个数出现的概率，即频次。那么运用在图像处理中，简单的来说，如灰度图，就是表示灰度图中每个像素值的个数。原理详解而表示像素的用处在于对一些背景与前景在图中黑白上右明显的对比界限。如下图所示： 上图中前景中的牛的灰度值大一些，而草地的灰度值小一些，两者的
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2024-09-24 15:32:22
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插值的定义：设函数y=f(x)在区间[a,b]上有定义，且已知在点a≤x0<x1<…<xn≤b上的值为y0,y1,…,yn,若存在简单函数P(x)使得P(xi)=yi (i=0,1,…,n)成立，就称P(x)为f(x)的插值函数， x0,x1,…,xn称为插值节点，包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间，求插值函数P(x)的方法就是插值法。有时，在图像的几何变换中，比如缩放和旋
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2024-05-04 14:15:16
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数字图像：每一个数字图像都是一个像素点矩阵，这个矩阵包含所有像素点的强度值像素点：最小的图像单元，一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸位图：也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后，便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息，从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是，由于位图图像与分辨率有关，它所包含的图像像素数目是一定的，若将图像
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2024-10-22 07:33:47
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初学图像处理的人，一般首先熟悉图像格式，图像存储方式，8位灰度图，24位彩色图等基础知识，然后接触到的图像算法一般都是图像直方图、图像二值化处理等基础算法。二值化算法作为图像处理入门级算法，在很多场合都有应用。常用的二值化算法是固定阈值二值化，算法本身很简单，机器视觉处理的很多都是8位灰度图像，灰度值从0到255,。所谓二值化就是给定一个阈值，让小于这个阈值的灰度值为0，大于等于这个
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2023-07-28 15:53:14
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目录一、灰度原理1.1 图像的存储与像素1.1.1 像素与分辨率1.1.2 物理原理1.2 RGB图像1.3 灰度图像二、RGB转灰度公式一、灰度原理1.1 图像的存储与像素1.1.1 像素与分辨率像素是影像显示的基本单位，是一个具有明确位置和颜色值的方格。分辨率指的是一个显示系统对图像细节的分辨能力，通常以长边像素个数乘以宽边像素个数来表示。目前有多种分辨率，如VGA,HD,4K等。以VGA为例
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2024-03-25 17:14:50
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前言对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦！resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。一、缩放调用方式第一种，规定好你要图片的尺寸，就是填入你要的图片的长和高。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include&
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2024-10-12 09:50:15
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阈值化（Threshold） 阈值化，即图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二
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2024-02-20 12:35:35
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摘要我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式，在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式，在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整。数据格式千万不要搞错:uchar对应的是CV_8U，char对应的是CV_8S，int对应的是CV_32S，float对应的是CV_32F，double对应的是CV_64F。 补充： 图像变换可以看成像素变换——点操作邻域变
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2024-03-29 17:50:30
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目录一、形态学 二、图像全局二值化 三、自适应阈值二值化四、腐蚀操作五、获取形态学卷积核六、膨胀操作七、开运算八、闭运算一、形态学定义:指一系列处理图像形状特征的图像处理技术形态学的基本思想是利用一种特殊的结构元(本质上就是卷积核)来测量或提取输入图像中相应的形状或0特征，以便进一步进行图像分析和目标识别。这些处理方法基本是对二进制图像进行处理即黑白图像卷积核决定着图像处理后的
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2024-07-26 10:44:14
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目录 大津阈值法（OTSU） 固定阈值法 自适应阈值 双阈值法 半阈值法大津阈值法（OTSU）最大类间方差法（otsu）的公式推导：记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u
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2024-01-10 13:52:45
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图像增强的目的：改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理。通过图像增强，可以减少图像噪声，提高目标与背景的对比度，也可以增强或抑制图像中的某些细节。---------------------------------------------------------------------------------------------------灰度变换：把原图像的像素灰度经过某个函数变
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2024-02-27 13:19:21
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二值化非0元素取1法非零元素取一法是最基础的二值化算法。顾名思义，非零取一就是对于灰度图像f，若某像素灰度值为零，则其灰度值不变，仍为零;对于灰度值不为零的像素，将其像素值全部变为255。img = np.zeros((w, h), dtype=np.uint8)
for j in range(h):
for i in range(w):
if grey[j, i]
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2023-08-04 13:34:02
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引言OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，其支持多语言、跨平台，功能强大。OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口，使得使用者在Python中能够调用C/C++，在保证易读性和运行效率的前提下，实现所需的功能。 1.图像的基本概念灰度：灰度使用黑色来显示物体，即黑色为基准色，不同饱和度的黑色来显示图像。 通常，像素值量化后用一个字节（8B）来表示，如把有黑-灰-白连续变化的
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2023-11-20 10:40:07
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OpenCV中提供了非常多处理图片的强大函数，能够对非常多格式的图片 加特效。有点实现Photoshop里的工具的感觉。 以下先介绍一些简单和常见的特效。二值化（Image Threshold）參考这里：Image Processing二值化仅仅能处理灰度图。而所谓的灰度图。就是一幅仅仅用 0-255 这个范围来表示每个像素点的图像。灰度图没有色彩信息，看起来灰萌灰萌哒；可是又不全然仅仅有黑白两种
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2024-02-22 14:10:39
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