Opencv入门系列六主要内容：图像平滑处理：通过特定的操作在保证原图像特征完整的前提下，滤除一些噪音信号，将图像信息相邻像素点差距较大的进行近似处理。这里不同的滤波对应不同取近似值的方法。图像平滑处理对应的是英文Smoothing Images。图像平滑处理通常伴随图像模糊操作，因此图像平滑处理有时也被称为图像模糊处理，图像模糊处理对应的英文是Blurring Images。均值滤波方框滤波高斯
转载
2024-04-23 14:30:39
56阅读
# Python OpenCV图像二值化及面积比分析
## 引言
在计算机视觉领域，图像处理是一项重要技术。其中，图像二值化是将图像转换为黑白图像的过程，广泛应用于边缘检测、特征提取及物体识别等任务。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行图像二值化，以及如何计算不同区域的面积比，帮助读者理解这一过程的重要性。
## 图像二值化概述
图像二值化是通过设定阈值，将图像中的像素值分为两个
1、2D卷积 与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。 操作如下:保
转载
2020-06-15 09:38:00
435阅读
2评论
OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。 1、sobel和scharr算子 Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算，因此它更抗噪声。你可以指定要采用的导数方向，垂直或水平（分别通过参数yorder和xorder）。
转载
2020-06-16 09:50:00
429阅读
2评论
1、简单阈值 在这里，问题直截了当。对于每个像素，应用相同的阈值。如果像素值小于阈值，则将其设置为0，否则将其设置为最大值。函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值。OpenCV
转载
2020-06-15 09:29:00
315阅读
2评论
1、访问和修改像素值 加载彩色图像： import numpy as np import cv2 as cv image=cv.imread("dog2.jpg",1) 谷歌colab上显示图像： from google.colab.patches import cv2_imshow cv2_ims
转载
2020-06-10 10:45:00
274阅读
2评论
内容有： 均值滤波 cv2.blur()，方框滤波 cv2.boxFilter()，高斯滤波 cv2.GaussianBlur()，中值滤波 cv2.medianBlur()滤波可理解为，平均卷积操作。对于图像上存在的噪声点，通过滤波平滑处理操作，可以去除噪声点。在开始前我们先导入需要用的库文件，获取需要用到的图片。import cv2
# 指定图像所在文件夹位置
f
转载
2024-04-12 04:02:41
53阅读
文章目录一、图片 读、写、显示一、图片 读、写、显示import numpy as npimport cv2 img = cv2.imread('messi5.jpg',0)cv2.imshow('imag
原创
2018-09-18 21:24:24
236阅读
python-opencv(2)图像运算文章目录1. 加法运算2. 图像融合3. 参考1. 加法运算N
原创
2023-04-07 10:45:47
79阅读
1、变换 OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵，而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入。 import cv2 as cv from goog
转载
2020-06-14 15:48:00
395阅读
2评论
python-opencv(10)图像轮廓文章目录1. 什么是轮廓2. 使用的函数3. 代码实现1.
原创
2023-04-07 10:45:22
191阅读
图像像素的灰度值无论在什么数据类型中都只有最大值和最小值两种取值，因此成为二值图像。二值图形色彩种类少，可以进行高度的压缩，节省了内存空间。在OpenCV中提供了threshold()函数和adaptiveThreshold()两个函数用于实现图像的二值化。一、threshold()函数函数原型：double cv::threshold( I
转载
2023-11-05 19:11:53
198阅读
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
转载
2024-01-09 17:23:17
94阅读
python-opencv(1)图像的基础操作文章目录1. 获取图像的属性2. 图像ROI3. 通道的拆分与合
原创
2023-04-07 13:56:10
113阅读
1、读取图像 import cv2 image=cv2.imread("dog2.jpg",1) 说明： 第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。 cv.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。 cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载
转载
2020-06-08 10:06:00
418阅读
2评论
一直断断续续的用过几次 OpenCV，感觉熟练掌握它的使用方法已经变的非常必要了，正好找到一个很不错的英文教程，就以此为起点，详细记录一下对 OpenCV 的学习过程吧。 Update: 这段时间通过使用了OpenCV之后，发现了很多实际操作过程中的问题，所以再次更新一下这些文章。 首先就是关于文章中示例代码，一直使用的是cv2.cv，但其实这个是老版本的cv，新版本的应该用cv2，cv2是基于
转载
2022-10-06 00:09:37
30阅读
Python-OpenCV 杂项（一）：图像绘制Python-OpenCV ), np.uint8)cv2.line(im
转载
2023-05-16 12:02:53
94阅读
1、加法运算 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。 注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。
转载
2020-06-13 09:48:00
234阅读
2评论
为什么使用Python-OpenCV虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8，最新版是3.0，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现，超级方便。一、需要工具Python 作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。而且它简单易学，初学者几个小时
原创
2021-06-18 14:05:00
267阅读
