在Jupyter Notebook上使用Python实现图像边缘检测算子SOBEL、ROBERT，这个过程中实现某些功能处理出来的图像可能会有点粗糙。关于opencv库的安装可以参考：Python下opencv库的安装过程与一些问题汇总。1.实现代码importcv2importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#实现图片反色功能
defPointI
转载
2024-08-29 16:18:03
28阅读
# Python OpenCV: 如何使线条变细
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是被广泛使用的库之一。很多时候，我们需要对图像中的线条进行处理，比如使线条变细。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现线条变细的效果，并通过代码示例进行说明。
## OpenCV基础介绍
OpenCV是一个开源计算机视觉
原创
2024-09-27 06:31:34
164阅读
条形图在数据可视化里，是一个经常被使用到的图表。虽然很好用，也还是存在着缺陷呢。比如条形图条目太多时，会显得臃肿，不够直观。棒棒糖图表则是对条形图的改进，以一种小清新的设计，清晰明了表达了我们的数据。下面小F就给大家介绍一下，如何使用Python绘制棒棒糖图表。使用到的是我国1949到2019年，历年的出生人口数据，数据来源国家统计局。首先读取一下数据。import pandas as pd
i
转载
2024-09-01 10:28:08
93阅读
# 用Python OpenCV实现服饰线条的细化: 膨胀处理技术
在图像处理领域，膨胀是一个常见的形态学操作，主要用于扩展图像中的前景物体。在服饰图案的图像处理中，我们可能希望对某些线条和边缘进行细化，以改善图像的表现。这篇文章将介绍如何使用Python中的OpenCV库来处理图像，以达成让膨胀后的服饰线条变细的效果，并提供详细的代码示例和解释。
## 1. 图像处理基础
在进行图像处理前
原创
2024-09-26 06:22:11
162阅读
本章我们看下Pavlidis细化算法，参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.htmlComputer VisiAlgorithms in Image Algebra，second edition
转载
2024-01-27 19:32:57
110阅读
最近接触PS比较多一些，我就分享几个我觉得有意思的PS技巧： **1.调整像素：**PS对写论文的人最重要的是调整像素，那么Ctrl+Alt+i，可以直接对像素进行调整。如图：2.画线条：对于PS如何采用不同的颜色进行线条的绘制。选择PS中的钢笔。红框里可以进行颜色、线条的形状、像素大小的更改。 但需要注意的是，由于填充是白色，如果你在某幅影像上画线，其填充的颜色会遮挡你的内容，那么教大家一个办法
转载
2024-07-13 14:30:29
67阅读
引言前文介绍了 Canny 算子边缘检测，本篇继续介绍 Roberts 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子和 Laplacian 算子等常用边缘检测技术。Roberts 算子Roberts 算子，又称罗伯茨算子，是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感，无法抑制
## Python获取图像的线条
在图形处理中，获取图像的线条是一项常见的任务。Python作为一种流行的编程语言，提供了许多强大的工具和库，使得处理图像变得轻而易举。本文将介绍如何使用Python获取图像的线条，并通过代码示例进行演示。
### 图像处理库
在Python中，有许多优秀的图像处理库可供选择，其中最为常用的是`OpenCV`和`PIL`（Pillow）。这两个库都提供了丰富的
原创
2024-04-01 04:42:50
391阅读
边缘检测是什么？边缘检测是计算机视觉领域中的一项基本任务，其目的是在图像中找到物体的边缘。边缘是物体的边界或者是物体内部的强度变化区域。边缘检测在很多应用中都有着重要的作用，例如图像分割、目标识别、三维重建等。边缘检测的步骤边缘检测的基本步骤如下：将图像转换为灰度图像，使得每个像素只有一个强度值。对图像进行滤波，以去除噪声和平滑图像。计算图像中每个像素的梯度，以找到强度变化的位置。应用非极大值抑制
转载
2023-11-27 23:01:26
107阅读
一、数据探索与分析首先来看看seaborn这个库的用法，因为我们在作分析的时候，会频繁的使用这个库。Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸
通过Opencv进行边缘检测可以说是十分常见了，接下来让我们聊一聊如何通过python opencv一步一步实现边缘检测重要函数讲解图片读取函数:pic = cv2.imread(file_path, flag=None)参数：file_path:读取的图片的路径。这里要注意如果图像不能读取(由于文件丢失、权限不当、格式不支持或无效),函数返回一个NULL。文件的格式取决于具体的图像的格式，而不是
转载
2023-09-02 06:24:31
236阅读
# Python图像中线条的处理
在Python中，图像处理是一个非常重要的应用领域。在许多图像处理任务中，对线条的处理是一个常见的需求。线条处理可以包括线条的检测、提取、加粗、变换等操作。本文将介绍一些常用的Python库和方法，用于处理图像中的线条。
## 常用的Python库和方法
### OpenCV
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉的函数和工具
原创
2023-08-25 16:55:27
771阅读
前情提要：作为刚入门机器视觉的小伙伴，第一节课学到机器视觉语法时觉得很难理解，很多人家的经验，我发现都千篇一律，功能函数没解析，参数不讲解，就一个代码，所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总！！!一、opencv+python环境搭建其实能写python的就能写opencv，但是工具很总要，代码提示也很重要，你可能会用submit vs等工具，submit编码个
转载
2023-10-03 08:31:00
221阅读
# 使用 Python 去除图像边缘的锯齿
图像处理中的锯齿现象通常出现在图像的边缘部分，尤其是在矢量图转换为光栅图像时。这种现象使得图像看起来不够平滑，影响了视觉效果。本文将介绍如何使用 Python 去除图像边缘的锯齿，主要结合 OpenCV 和 NumPy 这两个强大的库来实现。
## 1. 解决方案概述
去除图像锯齿的一个常见方法是应用抗锯齿技术。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务
图像边缘是图像的重要特征，是图像中特性（如像素灰度、纹理等）分布的不连续处，图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘的另一个定义是指其周围像素灰度变化不连续的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间，因此，边缘是图像分割、图像理解
转载
2023-09-03 09:25:56
96阅读
图像矩阵： 数字图像数据可以用矩阵来表示，因此可以采用矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。由于数字图像可以表示为矩阵的形式，所以在计算机数字图像处理程序中，通常用二维数组来存放图像数据。 算法描述： 将当前像素与邻接的下部和又不的图像进行比较，如果相似，则将当前像素设为白色，否则设置为黑色。采用欧氏距离算法，将一个像素的3个色彩分量；映射在三维空间中
转载
2023-06-29 22:12:41
219阅读
文章目录Collections 模快一、 简介二、 Counter1、 基本用法2、 常用函数3、 数学运算三、 deque四、 OrderedDict五、 nametuple1、 简介2、 构造函数3、 常用方法六、 defaultdict1、 简介2、 构造函数3、 default_factory3.1 list3.2 int3.3 set3.4 自定义对象七、 ChainMap1、 简介2
# Python将图像边缘外填充为白色的实现方法
## 简介
在图像处理中，有时候我们需要将图像的边缘进行填充，以便在后续处理中更好地处理边缘信息。本文将介绍如何使用Python将图像边缘外填充为白色。
## 实现流程
下面是实现该功能的流程图：
```mermaid
graph LR
A[加载图像] --> B[获取图像宽高]
B --> C[创建新的填充图像]
C
原创
2024-01-25 08:11:49
324阅读
1、图像边缘 OpenCV图像平滑中的“平滑”，从信号处理的角度看，是一种"低通滤波"，图像边缘是 像素值变化剧烈 的区域 (“高频”)，可视为一种 "高通滤波"，对应的场景如下： 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2) 表面方向的不连续 (如，正方体不同的两个面)
转载
2023-07-05 13:44:13
358阅读
边缘检测 边缘检测是基于灰度突变来分割图像的常用方法，其实质是提取图像中不连续部分的特征。目前常见边缘检测算子有差分算子、 Roberts 算子、 Sobel 算子、 Prewitt 算子、 Log 算子以及 Canny 算子等。其中， Canny 算子是由计算机科学家 John F. Canny 于 1986 年提出的一种边缘检测算子，是目前理论上相对最完善的一种边缘检测算法。Canny 算子在
转载
2023-08-24 02:13:54
332阅读
