一、开运算二、闭运算三、梯度运算四、顶帽运算五、黑帽运算 一、开运算图像开运算是图像依次经过腐蚀、膨胀处理后的过程。 图像开运算主要使用的函数morphologyEx，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_OPEN对应开运算。其原型如下：dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_OPEN, kernel)参数dst表示处理的结果，src表示原图像，
转载
2024-04-08 09:28:08
46阅读
前言对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦！resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。一、缩放调用方式第一种，规定好你要图片的尺寸，就是填入你要的图片的长和高。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include&
转载
2024-10-12 09:50:15
52阅读
# Python 图像处理：两图像相减
在计算机视觉和图像处理领域，我们常常需要对两张图像进行比较，以提取出重要的细节，如运动检测、边缘检测等。一种常用的方法是对两张图像进行相减。本文将介绍如何使用Python进行图像相减，提供代码示例，并讲解一些常用的图像处理库。
## 1. 图像相减的原理
图像相减的基本思想是将两张同样大小的图像的每个像素值进行相减运算。结果图像的某个像素值代表了原始图
原创
2024-10-14 06:22:21
266阅读
# Android 图像快速相减技术概述
在图像处理领域，图像快速相减（Image Subtraction）是一种常用于背景减除、动态目标检测等应用的技术。在 Android 开发中，利用这一技术可以有效提高图像处理的效率和准确性。本文将对 Android 中的图像快速相减进行介绍，并附上一段代码示例，最后通过甘特图和饼状图来说明相关操作的执行时间和频率分布。
## 图像快速相减的原理
图像
原创
2024-09-22 04:42:03
40阅读
## Python OpenCV图像相减
### 引言
图像处理是计算机视觉领域的重要分支，它涵盖了从图像获取到图像分析的各个方面。其中，图像相减是一种常用的图像处理技术，它可以用于图像的增强、目标检测以及运动检测等应用中。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行图像相减，并通过代码示例来展示其应用。
### 图像相减原理
图像相减是指将两幅图像的对应像素值进行相减操作，得到一幅
原创
2023-10-07 14:17:00
595阅读
# 使用 OpenCV 和 Python 实现图像相减
在计算机视觉和图像处理领域，图像相减是一个重要的技术，常用于运动检测、物体跟踪等任务。图像相减的基本思想是通过计算两幅图像之间的像素差异，来提取出感兴趣的对象或区域。本文将介绍如何使用 Python 中的 OpenCV 库进行图像相减，并提供一个完整的代码示例。
## OpenCV 简介
OpenCV（Open Source Compu
原创
2024-10-11 04:58:12
168阅读
使 用过PhotoShop软件的朋友对色彩空间应该不会感到陌生，在PhotoShop中经常使用有RGB(红色、绿色、蓝色)、CMYK(青色、洋红、黄 色、黑色)、HSB(色相、饱和度、亮度)和Lab4中色彩空间。本文将介绍其具体的算法，并通过VC编程实现，本系列程序均在Win7+VS2008测试通过，并且和PS3的结果一致。由于公式比较繁琐，代码比较复杂，所以关于VC编程实现色彩空间的转换将分成多
OpenCV数字图像处理基于C++：算术运算和逻辑运算图像的算数运算是对图像进行加减运算，而图像的逻辑运算是对图像进行与、或、非、异或等逻辑运算。通过算术运算可以让图像来达到图像增强的效果；通过逻辑运算对图像进行分割、图像增强、图像识别、图像复原等操作。加法运算（合并两张图片，注意图片格式大小要一致）
特点：输出图像像素的灰度仅取决于两幅或两幅以上的输入图像的对应像素灰度值。算术运算结果和参与运算
转载
2024-04-23 17:05:53
86阅读
图像运算有很多种，包括 加法、减法、乘法、除法、位运算、平方根、对数、绝对值等;加减乘除等 需保持 图像 shape 和 dtype 一致，或者第二个图像是个标量值；dst = cv.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
dst = cv2.subtract(src1, src2, dst, mask, dtype)
dst = cv2.multiply(
转载
2024-04-30 23:02:30
60阅读
一、引言在《OpenCV-Python图像的加法运算cv2.add函数详解》及《OpenCV-Python图像的减法运算cv2.subtract函数详解以及和矩阵减法的差异对比》详细介绍了图像的加法运算和减法运算，有加减法就有乘除法，本文介绍图像的乘法运算。图像的乘法有三种我们在此只关注最后一种，也即cv2.multiply函数提供的乘法。对于两个图像矩阵A、B来说： 该种方式的乘法计算方法如下
转载
2023-12-11 12:04:44
219阅读
1.图像基本运算 图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作，各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。总之，对于图像可以进行的基本运算非常的多，只是挑了些常用的操作详解。 void add(InputArray src1, InputArray
转载
2024-03-26 05:58:18
748阅读
一、引言在写该文之前，老猿就图像的一些运算已经单独边学边发了，在写这些文的过程中，发现这些运算函数共同点很多，例如大部分参数一样、部分处理方法一样等，另外还有些函数可以实现相同或近似的效果，因此在前面那些文章的基础上，将其综合为一个整体来发布，更方便大家阅读。OpenCV中图像存储为矩阵，因此图像的运算其实就是矩阵的运算。图像的运算主要包括图像基础算术运算、图像加权运算（又称为图像融合）、按位运算
转载
2024-08-15 17:36:26
43阅读
图像梯度处理 文章目录图像梯度处理一、图像梯度-Sobel算子二、图像梯度-Scharr算子三、图像梯度-laplacian算子四、常用函数 计算梯度： 相当于划一竖线，计算该线左右两边的像素值的差 一、图像梯度-Sobel算子 Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值，即水平、竖直方向的梯度import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
imp
转载
2024-05-20 23:37:54
76阅读
摘要：使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。准备：首先，准备好几个库：import cv2
impor
转载
2023-11-03 21:32:46
121阅读
在HDevelop中 2.png 3.png read_image (Image, 'D:/bb/tu/2.png') read_image (Image1, 'D:/bb/tu/3.png') sub_image (Image, Image1, ImageSub, 1, 0) *图像相减 * su
原创
2022-02-28 15:07:50
1912阅读
在前面的4篇文章中我们分别介绍了图像的加减乘除四种运算，这四种运算函数接口长得比较像，用法类似，有必要总结对比下。1、函数接口OpenCV-Python是OpenCV的Python接口，通过对比原生的C++接口，可以更详细地了解函数的使用方法。运算方式C++接口Python接口加法void cv::add ( InputArray src1,
InputArray src2,
OutputAr
转载
2024-05-07 12:38:26
62阅读
像素运算一、算数运算1.1 加减乘除 opencv自带图片色素的处理函数： 相加：add() 相减：subtract() 相乘：multiply() 相除：divide() 原理就是：通过获取两张（一次只能是两张）个图片的同一个位置的色素值来实现运算。 运算的要求：两张图片的shape要一样。 例图： 代码：import cv2 as cv #导入cv模块
import numpy as np
转载
2024-03-14 07:00:09
1104阅读
1.问题背景：给一张图片和模板图片（如下图），需要用传统机器视觉的方法来提取他们不一样的特征（也就是划痕部分），并把划痕转为二值化1.1 才开始使用基于灰度的方法： 因为划痕和旁边背景颜色比较接近，绘制出的灰度直方图变化不大，调了很久阈值也不能分出划痕部分，效果如下：1.2 后来直接使用图像相减，RGB和Gray分别图像相减结果得到如下：解决方案：应该是没有配准而相减有边框的，最终决定配准后，图像
转载
2023-10-08 20:07:24
206阅读
# 如何实现“pytorch 预测值与真值相减图像”
## 概述
在深度学习中，我们经常需要比较模型的预测值与真实值之间的差异，其中一种可视化方法是将两者相减后的结果展示为图像。本文将介绍如何使用PyTorch实现这一功能，同时逐步指导刚入行的小白完成该任务。
### 流程概览
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必
原创
2024-06-04 04:23:42
76阅读
PyTorch使用datasets.ImageFolder加载ImageNet数据集及数据集相关处理1. 前言2. ImageNet数据集处理2.1 数据下载 (ILSVRC-2012)2.2 数据处理2.3 PyTorch加载数据集3. 总结 1. 前言Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)，大尺度视觉识别挑战是用于评估用于大尺度目标
