image=cv2.imread("1.png") x=np.zeros(image.shape).astype("uint8") for i ,w in enumerate(image):
原创
2021-04-22 17:46:30
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image=cv2.imread("1.png") x=np.zeros(image.shape).astype("uint8") for i ,w in enumerate(image): w=w.reshape(1,w.shape[0],w.shape[1]) # w=cv2.resize(w,((int((w.shape[1]-i)**0.8+40),1))) # int((w.shape[1]-i)**0.8+40)这个是变形函数可
原创
2022-01-06 15:22:51
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OpenCV-Python教程:14.形态变换 原理形态变换是根据图片的形状进行的简单运算。一般被用在二值图像上。它需要两个输入，一个是我们的原始图片，另一个是被叫做结构元素或者是核，用来决定运算的类型。两个基本的形态运算是腐蚀和Dilation.其他的变形如开，合，梯度等也会有。我们来看看他们在下面这张图上的表现。 1. 腐蚀腐蚀的基本理念就和土壤腐蚀一样，它会腐蚀掉前景的边缘（所以前景
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2023-10-09 14:14:34
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因为之前写这个实验的时候，组织上有很多事情，所以当时，随便网上找了个 C++ 的上交了，昨天就补写了一下。这里写的缩小和方法都是等比例进行的，不是等比例的改也比较简单，这里就不改了，有兴趣的朋友可以自己尝试着改改，另外这里用的是灰度图，彩色图稍微改改就行了比例缩小ratio 是缩小比例，大致思路是：1、先根据你输入的缩放比例生成一个与原图 * 缩放比例相同大小的灰度级矩阵。2、根据书中说的首先根据
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2024-03-02 08:42:45
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前言形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，用来决定操作的性质。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。我将以下图为例逐一进行这些操作。 后面的操作都会使用此图，先将此图读入，代码后面不再说明。import cv2
import numpy as npimg = cv2
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2023-11-27 13:04:13
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文章目录图像形态变换图像的腐蚀图像的膨胀图像的开操作图像的闭操作图像的形态学梯度图像的顶帽操作图像的黑帽操作图像的梯度（Image Gradients）Sobel and Scharr （索贝尔）算子Laplacian （拉普拉斯）算子canny边缘检测图像金字塔（Image Pyramids）图像的轮廓（Contours in opencv）如何找到图像轮廓轮廓的特点轮廓的属性轮廓的层次 本
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2024-04-17 11:21:11
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目标： • 学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等• 学习的函数有:cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx() 等 形态学转换原理：一般情况下对二值化图像进行操作。需要两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或者核，它是用来决定操作的性质的。基本操作为腐蚀和膨胀，他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。1、腐蚀把前景
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2023-10-07 17:33:27
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# 图像任意拉伸变形算法实现方法
## 引言
图像拉伸变形算法是图像处理中的一项重要技术，它可以根据需要对图像进行任意形状的拉伸变形。本文将介绍如何使用Python实现图像任意拉伸变形算法。对于刚入行的开发者，本文将从整体流程和具体步骤两个方面进行介绍，帮助他们快速上手。
## 整体流程
下面是图像任意拉伸变形算法的整体流程，我们将使用表格来展示每个步骤的具体内容。
步骤 | 描述
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原创
2023-10-18 10:50:19
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目标： 学习不同的形态操作 例如 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算 等。 我们要学习的函数有 cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx() 等。原理 ：一般对二值化图像进行形态学转换操作。输入的第一个参数为原始图像；第二个参数为结构化元素（核），该参数决定操作性质。两个基本形态学操作是腐蚀膨胀，衍生出了开运算、闭运算、梯度运算等等腐蚀 ：腐蚀操作会把前景物体
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2024-05-29 11:39:26
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摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化，包括图像开运算、图像闭运算和梯度运算作者：eastmount。数学形态学（Mathematical morphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域
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2023-09-13 08:23:03
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平移变换（Translation Transformation）指将图像沿某方向平移来获取新图像的变换方法。设空间中一个点的笛卡尔坐标为(x,y,z)，基于平移向量(a,b,c)将其平移到新的坐标(x’,y’,z’)。放缩变换（Scale Transformation）也称为尺度变换，指将图像在某方向按比例缩放来获取新图像的变换方法。放缩变换改变了图像的尺寸，即改变了图像像素点间的距离。放缩变换一
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2023-11-02 08:45:43
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我是重晚上搜的。蛮好用的。自己也可以扩展一下哦。package samples{ import flash.display.Bitmap; import flash.display.BitmapData; import flash.display.DisplayObject; import flash.display.DisplayObjectContainer; import flash.g
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2010-05-13 15:47:00
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在之前的文章中，我们分别使用了梯度下降发与LM算法来优化FFD形变的控制参数，达到图像配准的目的：图像配准系列之基于FFD形变与梯度下降法的图像配准图像配准系列之基于FFD形变与LM算法的图像配准在本文中，我们改为使用粒子群算法来来优化FFD形变的控制参数（相似度衡量指标不变）。粒子群算法的原理，我们在之前的文章也有讲过：粒子群（PSO）算法的理解与应用梯度下降法与LM算法都是单线程的寻找最优解，
# JavaScript 中的图像变形技术
在当今网页开发中，图像的处理和变形是一个极其重要的领域。通过JavaScript，我们不仅可以加载图像，还可以对其进行变形和处理，使其更加生动和富有艺术感。本文将探讨如何使用JavaScript和HTML5 Canvas API实现图像变形，并通过实例代码来帮助你更好地理解这一技术。
## 什么是图像变形？
图像变形是指改变图像的形状、颜色或大小等
原创
2024-10-17 12:49:00
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涉及函数cv2.getPerspectiveTransform，cv2.warpAffine和cv2.warpPersperctive1.扩展缩放只是改变图像的尺寸大小，cv2.resize()可以实现这个功能。在缩放时推荐cv2.INTER_AREA，在拓展时推荐cv2.INTER_CUBIC（慢）和cv2.INTER_LINEAR。默认情况下所有改变图像尺寸大小的操作使用的是插值法都是cv2.
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2023-12-01 11:06:24
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opencv3 图像处理 之 图像缩放（ python与c++实现 ）一. 主要函数介绍1) 图像大小变换 Resize ()原型：void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR);说明：src 表示输入图像。 dst表示输出图像。 intinterpolation插值方法，有以下四种：CV_INTE
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2023-09-02 18:51:08
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一、引言在《PyQt转换显示Python-OpenCV图像实现图形化界面的视频播放》介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能。其中的关键函数如下：def cvImgtoQtImg(cvImg): #定义opencv图像转PyQt图像的函数
QtImgBuf = cv2.cvtColor(cvImg, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
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2024-08-03 14:40:27
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使用伪元素before和after分别在矩形元素前后加三角形或者直接设置border使用3d旋转矩形，使之看起来像矩形.trapezoid-0{
border-bottom: 100px solid #fb3;
border-left: 50px solid transparent;
border-right: 50px solid transparent;
height: 0;
width: 1
灰尘导致相机捕获的画面异常，光线反射，越亮的地方图像失真严重，灯光的矩形变成了椭圆。。。
原创
2022-12-23 00:06:11
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自拟图像矫正算法一、算法原理 因为相机本身存在畸变，所以在测距时总会存在误差，张氏标定法虽然方便，但是精度有时候还达不到要求。所以我自拟了一个相机标定的方法，只为做测距。 首先设置两个坐标系，其中一个就是图像的坐标系，直接以像素坐标进行计算，另一个为世界坐标系，用来表示实际距离，这个要自己设定。两个坐标系之间做仿射变换，将图像坐标系中的像素坐标直接映射到世界坐标系的实际距离。如图，已知棋盘格每个格
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2024-01-17 06:32:49
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