文章目录像素运算cv2.addcv2.subtractcv2.multiplycv2.dividecv2.bitwise_andcv2.bitwise_orcv2.bitwise_notcv2.bitwise_xor掩膜cv2.addWeighted示例示例==错误记录== 像素运算注意： 需要两张图片大小格式完全一样cv2.add两张图片相加add(src1, src2[, dst[, mas
1 基于阈值1.1 基本原理 灰度阈值化，是最简单也是速度最快的一种图像分割方法，广泛应用在硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理)。 假设输入图像为 f，输出图像为 g，则经过阈值化处理的公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时
Opencv的使用小教程2——Opencv常用图像处理函数汇总1、blur2、GaussianBlur3、medianBlur4、bilateralFilter5、腐蚀和膨胀6、morphologyEx高级形态学变换7、convertScaleAbs图像增强8、Sobel9、Laplacian10、Scharr11、Canny 好好学习噢！ 该部分主要提到的函数包括各种滤波、膨胀、腐蚀、开运算、
图像处理 目录图像处理图像阈值图像平滑均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波形态学操作腐蚀操作膨胀操作开运算闭运算梯度运算礼帽运算黑帽运算图像梯度算子Sobel算子scharr算子Laplacian算子总结 图像阈值图像阈值分割是一种广泛应用的技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域的组合（目标区域和背景区域），选取一个合理的阈值，从而选取目标区域，
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
一、背景 1.1概念定义我们这里想要实现的图像拼接，既不是如题图1和2这样的“图片艺术拼接”，也不是如图3这样的“显示拼接”，而是实现类似“BaiDU全景”这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放。对于图像拼接的流程有很多定义方式，本教程中主要介绍实现主流方法，总结梳理如下：图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影图像采集不仅仅指的是普通的图
图像复原的常用方法主要包括：逆滤波复原、维纳滤波复原、约束最小二乘法复原、Lucy-Richardson复原和盲解卷积复原。逆滤波复原f(x,y)表示输入图像，即为理想没有退化的图像，g(x,y)时退化后观察得到的图像，n(x,y)为加性噪声。通过傅里叶变换到频域后为：G(u,v) = F(u,v)H(u,v)+N(u,v)图像复原的目的是给定G(u,v)和退化函数H(u,v)，以及关于加性噪声的
本文以下OpenCV都简写成"cv2"的形式,所有img都默认为一张图片 九、分水岭算法分水岭算法是一种经典且实用的 切割算法 。分水岭算法中有一个核心思想：距离变换。1、距离变换距离变换是指把某点到某个特定区域，一般是二值化图的黑色部分，因为黑色=0，可以代表背景。然后我们定义某一个图像，或者某一个不为零的像素，其到背景0的最短距离的数值替换成像素值，那么整个图片中，越远离背景的地方就越"亮"，
我们知道，直方图可以在一定程度上反应图像的一些统计信息。所以，可以考虑用直方图对比的方法，进行基于内容的图像检索。通常我们搜索图片，都是根据图片的标签搜索的。基于内容的搜索，就是假设我们不知道标签，而是直接输入一幅图像，然后从得出一些跟这幅图像的直方图比较相似的图像。那么我们不禁要问，如何度量两幅直方图的相似程度呢？OpenCV的compareHist函数提供了一个参数供你选择。最简单的就是CV_
1.相关API通过下面的API就可以进行一般的平移，旋转，缩放，仿射等操作；图像变形扭曲:2.平移变换2.1原理下面是二维图像一般情况下的变换矩阵（旋转+平移），当我们只需要平移的时候，取Theta的值为0，a和b的值就代表了图像沿x轴和y轴移动的距离；进一步简化：将上式展开：2.2实验代码Mat src = imread("E:/image/girl2.jpg");
Mat mov_ma
5、图像滤波（平滑） 图像滤波（平滑），即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 &nb
【1】仿射变换原理拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性（homography）建模，利用cvWarpAffine解决稠密仿射变换，用cvTransform解决稀疏仿射变换。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个
基础概念 在聚焦完成后，在焦点前后的范围内都能形成清晰的像，这一前一后的距离范围，便叫做景深。在镜头前方（调焦点的前、后）有一段一定长度的空间，当被摄物体位于这段空间内时，其在底片上的成像恰位于焦点前后这两个弥散圆之间。被摄体所在的这段空间的长度，就叫景深。 原理 下面是景深的计算公式。其中： δ：容许弥散圆直径 F：镜头的拍摄光圈值 f：镜头焦距 L：对焦距离 ΔL1：前景深 ΔL2：后景深
论文题目：An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method （2004）作者主页：http://www.cs.rug.nl/~alext/论文下载： http://www.cs.rug.nl/~alext/PAPERS/index.html （编号36的那篇） 在opencv中实现修
总述问题：现在手上有两幅图像，我们希望把这两副图像进行在图像的公共区域内进行拼接，该如何实现？图像拼接算法大概步骤：使用特征点检测算法计算出特征点和特征描述符； - 特征点检测算法有：sift surf orb fast lbp等 - 这些算法都同属于一个父类，并且父类的方法里有：creat()、detectAndCompute（）直接调用进行图像匹配 - 图像匹配算法里有BFMatcher（暴力
图像特效 ## 图像融合 图像融合，即按照一定的比例将俩张图片融合在一起。 执行这样的融合需要用到opencv提供的如下api：cv.addWeighted(图像1,权重1,图像2,权重2,叠加之后的像素偏移值)
注意:
进行叠加的两张图片宽高应该相同
叠加之后的像素偏移值如果填的话不要填太大,超过255会导致图像偏白示例代码：import cv2
itheima = cv2.i
一.图像加法运算1.Numpy库加法 其运算方法是：目标图像 = 图像1 + 图像2，运算结果进行取模运算。当像素值<=255时，结果为“图像1+图像2”，例如：120+48=168
当像素值>255时，结果为对255取模的结果，例如：(255+64)%255=642.OpenCV加法运算 另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算，方法如下： 目标图像 = cv2.add(图
在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。 &nb
OpenCV算法 1、图像的基本操作读取、显示、存储：通过调用OpenCV中的cv2.imread()，cv2.imshow()，cv2.write()分别实现。 2、图像由数组构成，黑白
