1、什么是膨胀与腐蚀膨胀与腐蚀属于形态学范围,具体的含义根据字面意思来理解即可。但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。它们的用途就是用来处理图形问题上。总结性的来说: + 膨胀用来处理缺陷问题; + 腐蚀用来处理毛刺问题。膨胀就是把缺陷给填补了,腐蚀就是把毛刺给腐蚀掉了。这里其实说的并不严谨,也是为了大家理解方便。下面我们就用实例来进行演示。2、形态学处理——膨胀我们先引入一张图片进行分析。 程序
先介绍一下操作吧操作就是对比度的调整,操作就是重新计算每个像素的像素值,(mask也被称为 kernel); 每个像素实现这个公式 I(i,j) = 5*I(i,j) - [I(i,j-1) + I(i,j+1) + I(i-1,j) + I(i+1,j)],所以边上的像素点不能进行操作;感觉出来的结果好像就是只有对比度的调整,没有清晰度的调整。等我学了清晰度的调整,我会把这张
转载 2024-03-29 08:40:07
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ROI区域图像叠加中的理解 文章目录ROI区域图像叠加中的理解1. 什么是2. ROI区域图像叠加原始代码3.对其中mask的理解3.1 导入图片3.2 获得3.3 定义ROI3.4混合叠加 1. 什么是Opencv3编程入门》ROI区域图像叠加一节中,提到了的概念,一直不清楚对于这个图像叠加有什么作用,所以探索了一下,并记录下一些结论所谓,就是一个矩阵,可以看做是一
转载 2024-08-27 17:57:51
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1. 矩阵掩模原理:矩阵掩模算法feic非常简单,例如将一个3X3的矩阵,一张图像,对图像的每个像素点进行如下操作:1.分别从左到右,从上到下,每个通道,拿3X3矩阵和原图对应位置做内积,最后得到的值在赋值给zhon中心像素点简单例子:通过如下3X3矩阵来做掩模,可以提高图像的对比度                &n
转载 2023-10-19 15:58:04
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什么是(mask)定义:用选定的图像、图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理中,掩模可以足胶片、滤光片等。数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像。数字图像处理中,图像掩模主要用于:提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图
转载 2023-12-07 09:01:02
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1.操作 操作实现图像对比度调整红色是中心像素,从上到下,从左到右对每个像素做同样的处理操作,得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象1.1 获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引i表示第几行,从0开始计行数。 获得当前行指针const uchar* current= m
转载 2024-01-26 09:59:32
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opencv学习笔记二(矩阵的操作)获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引i表示第几行,从0开始计行数。获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr(row );获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[c
转载 2024-05-15 06:44:37
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如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice  在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask()。很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习。1,图像算术运算  图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除
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opencv 教程2 画图操作 阈值操作 像素操作与或非 图像操作 图像融合1.画图操作: 1)画多边形import cv2 as cv import numpy as np img=np.zeros((400,400,3)) #黑色背景 pts=np.array([[100,200],[200,250],[250,300],[300,380]])#各个顶点 cv.polyl
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; /***opencv自带的操作API*/int test2(){ Mat img1, img2, img3; img1
转载 2018-09-18 15:51:00
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系列文章目录C++ OpenCV4.5环境搭建(一)C++ OpenCV4.5常用API查询手册(二) 文章目录系列文章目录前言一、加载/修改/保存图片二、操作1、操作原理1、读取像素值2、修改像素值3、操作实现三、图像混合1、理论-线性混合操作2、相关API(addWeighted)四、调整图像亮度与对比度 前言该篇主要讲解OpenCV对图像的部分处理 一、加载/修改/保存图片添加
1、 获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引i表示第几行,从0开始计行数。获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr(row );获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col]2、像素范围处理satura
ENVI5.3 SP1中新增了云/云影自动检测工具"Calculate Cloud Mask Using Fmask Algorithm",使用Fmask算法自动从多光谱数据中检测云区域,检测到云区域生成云+云影的文件后,可以在后续的数据处理中使用来剔除这些无效区域,而且该文件的反文件对一些处理也有用处,比如有些用户感兴趣的是云的信息,那么可以在分类时输入反文件,分析时免去非云区域的干
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自编(Mask)程序:得到图像调用 //调用filter2D得到的图像:在图像处理中,经常会碰到(Mask)这个词。那么这个词到底是什么意思呢?下面来简单解释一下。1.什么是首先我们从物理的角度来看看mask到底是什么过程。 在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板
转载 2024-06-06 23:21:02
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环境:VMwareWorkstation15.5.1+Ubuntu16.04+OpenCV-4.4.0+CMake3.51.下载OpenCV源码包首先去OpenCV官网https://opencv.org/下载源码包,我这里选择的是OpenCV-4.4.0。2.将下载的压缩包放到虚拟机中并进行解压 直接右击opencv-4.4.0,提取到此处(Extract Here)3.新建build文件夹并进
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是用选定的图像、图形或物体,对要处理的图像进行遮挡,来控制图像 处理的区域。在数字图像处理中
原创 2022-06-01 17:43:10
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# Python OpenCV 图像实现指南 图像处理是计算机视觉中的一个重要领域,图像则是图像处理中的一项基本操作。通过图像,我们可以突出或隐藏图像中的特定区域,为后续处理打下基础。本篇文章将带你逐步实现“Python OpenCV图像”,帮助你掌握这一技能。 ## 一、整体流程 首先,我将向你展示一个简化的流程图。整个过程可以分为几个主要步骤,如下所示: ```merm
原创 9月前
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目录 1 Mask/滤波核1.1 原理1.2 实例1.3 结果对比2. filter2D函数2.1 原理2.2 实例2.3 结果1 Mask/滤波核1.1 原理矩阵的掩码操作很简单。其思想是:根据掩码矩阵(也称作核)重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值(包括该像素自身的值)对新像素值有多大影响。从数学观点看,我们用自己设置的权值,对像素邻域内的值做了个加权平均
OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask()。很多函数都使用到它,那么这个Mask到底什么呢? 一开始我接触到Mask这个东西时,我还真是一头雾水啊,也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后,也对Mask有一点自己的理解了,下面就说说我的理解。 比如我要对一幅图进行抠图操作,这就要用到Mask了,那我就以抠图为例,解释Mask在里面的作用。 先上程序,再一句一句剖析。 该程
转载 2020-12-23 11:43:00
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3、图像位运算位运算在图像处理,特别是中有着极其重要的作用,主要有与、或、异或以及非等操作。OperationFunctionANDcv2.bitwise_andORcv2.bitwise_orXORcv2.bitwise_xorNOTcv2.bitwise_not接下来以书上的代码来了解图像的位运算。a.源代码展现bitwise.pyimport numpy as np import cv2
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