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
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2020-06-15 09:38:00
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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）。
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2020-06-16 09:50:00
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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
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2020-06-15 09:29:00
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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
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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
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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
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2020-06-14 15:48:00
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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
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文章目录前言opencv中的一个方法泊松融合图像梯度图像散度融合图像散度通过散度场进行图像重建泊松融合的一般逻辑 前言最近碰到一个项目上的难题，是要从电动显微镜对焦的多张图像进行融合。因为，显微镜物镜的景深范围较小，可能在同一视野中有多个需要拍摄的物体位于不同的景深范围内，所以想通过图像的融合，将不同景深上的多张图像进行融合，从而把这些物体都在同一张图像中对用户进行展示。opencv中的一个方法
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2024-01-03 22:56:41
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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
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2020-06-08 10:06:00
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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
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2020-06-10 10:45:00
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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
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2022-10-06 00:09:37
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Python-OpenCV 杂项（一）：图像绘制Python-OpenCV ), np.uint8)cv2.line(im
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2023-05-16 12:02:53
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一、背景有关高斯金字塔、拉普拉斯金字塔的相关背景知识可以参考OpenCV之图像金字塔与图像融合二、图像融合图像金字塔一个典型的应用就是图像融合。图像融合的实现步骤为：读入两幅大小相同的图像 img1 img2；构建 img1 img2的 高斯金字塔，层数根据需要设定（本实验为7层）；根据高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的关系，推出拉普拉斯金字塔的Li（也为7层，第一层大小和原图相同）；在拉普拉斯图层的每
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2024-04-25 21:01:12
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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
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在图像处理中，我们通常需要将原图像与处理后的图像放在同一个窗口显示，这样便于比较。 首先，需要介绍Numpy中的两个函数：hstack()、vstack()。 函数原型：hstack(tup) ，参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。看下面的代码体会它的含义：
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2019-03-25 21:42:00
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python-opencv(2)图像类型转换将图像由一种类型转换为另外一种类型Op
原创
2023-04-07 10:45:30
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# 使用 OpenCV 和 Python 融合图像：一步步走向图像处理的世界
图像融合是一种图像处理技术，通过将多幅图像的有用信息结合起来，产生一幅更具信息量和视觉效果的图像。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Python 融合图像，并提供示例代码来帮助大家理解。
## 1. 理解图像融合
图像融合通常用于多个场景中，例如卫星影像处理、医学成像和计算机视觉等。在处理图像时，常常需要将多种
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
原创
2022-01-25 10:05:36
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图像拼接可以理解为三大步：按顺序读取多幅图像，并保证图像按照从左到右的顺序。发现这些图像像素之间的相关性（涉及到单应性）。将这些图像拼接成为一张全景图像。首先，需要了解如下几个概念。SIFT特征提取图像匹配计算单应矩阵假设我们使用同一部相机，用不同视角拍了两张照片，那么如何对这两张图片视角变换进行建模，将相邻的两张图片联系起来，就成为了一个问题。上图展示了一些几何变换。单应矩阵的作用在于，将图像平
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2023-07-29 12:46:00
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