在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后，接下来我们要做的就对像素进行操作，我们知道了图像的本质就是一个矩阵，那么一个矩阵中存储了那么多的像素，我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作。这个是原图，接下来的例子都是对这个图片进行操作的。访问像素出现雪花效果我们需要有雪花的效果，这里的雪花其实就是一个个白色的点，白色在像素值是255，所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中
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2024-07-05 10:31:15
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python数字图像处理（2）：图像的读取、显示与保存 skimage提供了io模块，顾名思义，这个模块是用来图片输入输出操作的。为了方便练习，也提供一个data模块，里面嵌套了一些示例图片，我们可以直接使用。引入skimage模块可用：
?
from skimage
图像ROI与ROI操作ROI of image代码注释：import cv2 as cv
import numpy as np
src = cv.imread("dataset/train/bees/1.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
h, w = src.shape[:2]
#
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2024-05-03 13:15:49
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配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。必备知识Haar-likeHaar-like百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想使
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2023-09-23 16:14:35
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文章目录1、shape2、size3、dtype4、例子说明1、shape图像形状，行数，列数，通道数2、siz
原创
2023-01-04 18:05:32
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目标学习对图像应用不同的几何变换，如平移、旋转、仿射变换等；你会看到这些功能： cv.getPerspectiveTransform。转换OpenCV 提供了两个转换函数，cv.warpAffine 和 cv.warpPerspective，您可以使用它们执行各种转换。 cv.warpAffine 采用 2x3 变换矩阵，而 cv.warpPerspective 采用 3x3 变换矩阵作为输入。缩
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2024-05-10 19:57:31
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2.0Masking操作主要函数为cv2.bitwise_and(image,image,Mask=Mask)前两个参数为原图，（也可不同，但尺寸大小得一样）。代码import cv2 as cv
import numpy as np
image=cv.imread('D:/picture/AAA.jpg')
#print(image.shape[0],image.shape[1])
(x,y)=
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2024-03-01 16:10:45
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在opencv中图像有时候过大导致进行操作时候信息量过大，耗时较长，一般可以将图像压缩，然后根据进行初步信息搜索，减少搜索范围，然后定位可能搜索区域进行再次分析。opencv有对图像进行放大（向上采样）和缩小（向下采样）两个函数PyrUp()和PyrDown()，可以直接操作。当然放大与缩小图像也有resize()函数，不过resize()的实现方式主要是各种插值法，而PyrUp和PyrDown用
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2024-06-26 15:48:43
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图像修补目标在本章中， 将学习通过 inpainting的方法清除旧照片中的小噪音等学习OpenCV中的修复函数基础大多数人的家里都会有一些旧化的照片，上面可能有黑点、折痕、笔画等。大多数人都想将其还原成原先的样子。但不能简单地在绘画工具中擦除它们，因为擦除操作只是简单地用白色结构代替黑色结构，这是没有用的。在这些情况下，将使用一种称为图像修复的技术。基本思想很简单：用附近的像素替换那些不良区域，
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2024-04-24 09:50:39
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在实现图像窗口展示的时候，经常出现图像过大或过小而无法有效的展示全图，opencv提供了cvResize()和resize()两个函数进行相应的缩放操作默认图片的坐标1、cvResize:函数原形CVAPI(void) cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR ))
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2024-02-29 11:07:14
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文章目录前言一、Mask二、彩色直方图三、画出基本图形四、图片上显示文本五、人脸检测 前言本文为9月10日OpenCV学习笔记——Mask、彩色直方图、人脸检测，分为五个章节：Mask；彩色直方图；画出基本图形；图片上显示文本；人脸检测。一、Mask提取感兴趣的区域。import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as
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2024-04-11 13:08:42
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原图：获取图像常用属性通过调用道一般只有1、3、4，1个通道表示灰度图（0-255），3个通道为RGB
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2022-06-13 14:02:01
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今天这一篇文章主要记录一下OpenCV中一些基本的操作，包括读取图片，视频以及反转图像的几种操作：一：图片的载入图片载入很常用，很实用。。。 二：读取视频读取视频分为从摄像头中读入和从硬盘中读入，如果是摄像头就在videocapture函数中填写数值，0是默认的第一个摄像头，1.是第二个，以此类推，如果没有外置摄像头，就直接“”填写路径就行。 三：打印图片的类型图片的信息主
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2023-12-12 14:57:25
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在opencv中，reshape函数比较有意思，它既可以改变矩阵的通道数，又可以对矩阵元素进行序列化，非常有用的一个函数。函数原型：C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const参数比较少，但设置的时候却要千万小心。cn: 表示通道数(channels), 如果设为0，则表示保持通道数不变，否则则变为设置的通道数。rows: 表示矩阵行数。 如果设为
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2024-05-14 15:08:48
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5 图像的基本变换5.1 图像的放大与缩小cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])其中interpolation：插值算法主要有以下几种：INTER_NEAREST：邻近插值，速度快，效果差INTER_LINEAR：双线性插值，使用原图中的4个点进行插值INTER_CUBIC：三次插值，原图中的16个点INTER_AREA
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2024-07-31 11:05:23
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导读做图像处理的同学应该经常都会用到图像的缩放，我们都知道图片存储的时候其实就是一个矩阵，所以在对图像进行缩放操作的时候，也就是在对矩阵进行操作，如果想要将图片放大，这里我们就需要用到过采样算法来扩大矩阵，利用欠采样来缩小图像。 如上图所示，左图是原图像矩阵，右图是扩大后的图像矩阵，右图中的橙色点表示的是矩阵扩大之后通过插值算法填充的像素值。所以，这篇文章我们主要探讨的就是如何来通过插值算法来填充
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2024-04-24 14:13:24
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在上一篇《【OpenCV入门指南】第三篇Canny边缘检测》中介绍了使用Canny算子对图像进行边缘检测。与边缘检测相比，轮廓检测有时能更好的反映图像的内容。而要对图像进行轮廓检测，则必须要先对图像进行二值化，图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数
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2024-01-09 17:23:17
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2.1shape函数是Numpy中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 直接用.shape可以快速读取矩阵的形状，使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度,即数组行数。shape[1]：表示矩阵的列数>>> import numpy as np
>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6
1. 二值图中，由白到黑 像素值由 255--0变化的是灰度图像。由1 和 0 组成的是二值图像，值为1 的为白色点 为0 的为黑色点。（可以认为1，0代表光强。）2. 第一：Mat图有行和列，即cv::Mat中有公有成员变量cols和rows，注意，这里的cols就是图像的宽度width，rows就是图像的高度height。这个width和h
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2024-03-23 12:59:06
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学习链接：https://www.bilibili.com/video/BV1De411R77P/?p=6&vd_source=441ed12ec48d03afe294e7c5f663a0d3获取图像属性主要介绍三个属性：形状属性：行、列、通道数像素数目属性图像的数据类型属性形状属性shapeshape可以获取图像的形状，返回包含行数，列数，通道数的元组.灰度图像：返回行数，列数彩色图像：
原创
2023-11-27 10:49:47
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