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
转载 2024-04-05 18:50:44
106阅读
一、引言在写该文之前,老猿就图像的一些运算已经单独边学边发了,在写这些文的过程中,发现这些运算函数共同点很多,例如大部分参数一样、部分处理方法一样等,另外还有些函数可以实现相同或近似的效果,因此在前面那些文章的基础上,将其综合为一个整体来发布,更方便大家阅读。OpenCV图像存储为矩阵,因此图像的运算其实就是矩阵的运算。图像的运算主要包括图像基础算术运算、图像加权运算(又称为图像融合)、按位运算
KMeans 数据分类概述 KMeans算法的作者是MacQueen, KMeans的算法是对数据进行分类的算法,采用的硬分类方式,是属于非监督学习的算法; 对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本划分为K个簇,让簇内的点尽量紧密的连接在一起,而让簇间的距离尽量的大。KMeans算法输入:训练数据集 ,聚类簇数 k; 过程:函数 . 1:从 D
1. 图像运算概念2. 图像运算2.1 add()2.2 substract()部分代码示例:2.3 multiply()/divide()2.4 addWeighted()部分代码展示2.5 与/或/非bitwise_and()bitwise_or()bitwise_not()bitwise_xor部分代码展示3.给一幅图像添加水印 1. 图像运算概念在计算机的世界里,图像由一个个像素点组成,
像素运算一、算数运算1.1 加减乘除 opencv自带图片色素的处理函数: 相加:add() 相减:subtract() 相乘:multiply() 相除:divide() 原理就是:通过获取两张(一次只能是两张)个图片的同一个位置的色素值来实现运算。 运算的要求:两张图片的shape要一样。 例图: 代码:import cv2 as cv #导入cv模块 import numpy as np
看完了数字图像处理后,从头开始使用opencv进行相关内容的实现,使用的环境是VS2013+OpenCV2.4.91.图像的加运算加运算就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相加。主要有两种用途,一种是消除图像的随机噪声,主要做是讲同一场景的图像进行相加后再取平均;另一种是用来做特效,把多幅图像叠加在一起,再进一步进行处理。对于灰度图像,因为只有单通道,所以直接进行相应位置的像素加法即可,对于
这里面都是一些比较杂的东西,没什么实际意义。主要是为了,后面能跑一个程序:Stitcher: 抠细节:http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher Stitcher是啥?class StitcherHigh level ima
OpenCV学习笔记(8):图像运算——图像的加减乘除、图像的融合、图像的逻辑运算 文章目录OpenCV学习笔记(8):图像运算——图像的加减乘除、图像的融合、图像的逻辑运算01 图像的加减乘除 cv2.add cv2.subtract cv2.multiply cv2.divide加法运算 cv2.add()减法 cv2.substract()乘法 cv2.multiply()除法 cv2.di
1、Mat矩阵点乘——A*BOpencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“点乘”,其中一个重载声明为: 1. CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& a, const Mat& b); 点乘说明: 1.  A*B是以数学运算中矩阵相乘的方式实现的,即Mat矩阵A和B被当做纯粹的矩阵做乘法运算,这就要求A的列数等 &
转载 2024-03-28 10:49:14
122阅读
# PyTorch图像Tensor相乘 在深度学习中,图像处理是一个非常重要的领域。在处理图像数据时,经常需要进行一些数值计算操作,比如相乘操作。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了丰富的操作函数和工具,方便我们对图像数据进行处理。 本文将介绍如何使用PyTorch对图像Tensor进行相乘操作。我们将会通过代码示例和详细说明来帮助读者理解这一过程。 ## PyTorch简介 P
原创 2024-05-28 03:53:35
35阅读
# 使用 OpenCV Java 实现 Mat 相乘 在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV 是一个非常强大的工具。对于新手而言,理解如何在 Java 中使用 OpenCV 进行图像处理是一个很好的起点。本文将指导你如何使用 OpenCV Java 实现 Mat(矩阵)的相乘操作。我们将通过分步骤的方式来教学,确保你清楚每个步骤的意义和实现方式。 ## 实现流程 首先,我们来梳理一下实现过
原创 2024-08-16 08:05:35
84阅读
概述矩阵乘法是一个满足结合律的运算。显然,对于矩阵A、B、C来说,(AB)C 与 A(BC) 是等价的,我们可以根据自己的心情选择任意的运算顺序,总之,结果都是一样的。糟糕的是,对计算机来说可不是这么回事,若我们假定矩阵 A=[10,20], B=[20,30], C=[30,40],那么在以下两种运算顺序中,标量相乘的次数是天差地别:(AB)C = 10*20*30 + 10*30*40 = 1
前言 opencv中cv::Mat数据矩阵乘法,需要各个数据的类型是一样的,且需要注意数据溢出问题,以及矩阵乘法支持Mat矩阵的数据类型(type)只能是 CV_32FC1、 CV_64FC1、 CV_32FC2、 CV_64FC2 这4种类型中的其中一种。 参考 1. Opencv中Mat矩阵相乘
原创 2022-07-09 00:51:32
573阅读
# 使用Python实现SAR图像共轭相乘 在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像处理领域,"共轭相乘"是一个重要的操作,其目的是为了增强图像质量。在这篇文章中,我们将一起学习如何用Python实现SAR图像的共轭相乘。从整个流程开始,逐步深入每个步骤的代码实现。 ## 整体流程 我们将整个操作分为以下几个步骤: | 步骤编号 | 操作
原创 8月前
60阅读
OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage。 一、Mat类型:矩阵类型,Matrix。       在openCV中,Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。       Mat有3
转载 2023-06-22 17:00:43
243阅读
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
转载 2024-02-27 19:58:28
178阅读
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
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
转载 2024-02-29 14:42:34
103阅读
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
转载 2024-03-20 11:25:38
30阅读
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
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5