# Python图像基本运算
在现代计算机视觉和图像处理领域，图像基本运算是一个非常重要的概念。通过这些运算，我们可以对图像进行简单的处理，如加法、减法、乘法以及按位运算等。本文将指导你如何在Python中实现图像的基本运算。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解整个流程，以下是图像基本运算的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
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图像运算 图像加法运算 可以通过加号运算符“+”对图像进行加法运算，也可以通过cv2.add()函数对图像进行加法运算。 求得的和很可能超过255。上述两种不同的加法运算方式，对超过255的数值的处理
原创
2022-05-23 20:45:30
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目录一，一元逻辑运算1，非二，二元逻辑运算1，与2，或3，异或三，算术运算1，加2，减3，乘4，除一，一元逻辑运算1，非g(x,y) = 255 - f(x,y)手动
原创
2021-12-27 09:30:17
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目录1 图像开运算(先腐蚀，后膨胀)1.1 基本原理1.2 代码示例2 图像闭运算(先膨胀，后腐蚀)2.1 基本原理2.2 代码示例3 图像梯度运算(膨胀 — 腐蚀)3.1 基本原理3.2 代码示例参考资料前面介绍了 形态学处理——图像腐蚀与图像膨胀，图像膨胀会扩大一幅图像的组成部分，而图像腐蚀会缩小一幅图像的组成部分。下面将继续介绍形态学处理中的开操作和闭操作。开操作一般会平
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2024-07-31 18:28:50
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按照图像处理运算的数学特征，图像基本运算可以分为： 1）点运算：指对一幅图像中每个像素点的灰度值进行计算的方法。 2）代数运算：将两幅或多幅图像通过对应像素之间的加、减、乘、除运算得到输出图像的方法。 3）逻辑运算：将两幅或多幅图像通过对应像素之间的逻辑与、或、非运算得到输出图像的方法。 4）几何运算：改变图像中物体对象（像素）之间的空间关系。从变换性质来分，几何变换可以分为图像的位置变换（平移、
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2024-05-09 09:54:46
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一、点运算 点运算是对图像中每个像素点一次进行灰度变换操作。1.灰度直方图 灰度直方图描述的是图像各个灰度级的统计特性，归一化直方图是直接以比例形式反映不同灰度级出现的比率。 MATAB中imhist函数直接对图像进行灰度直方图运算，如imhist(I,64)；直接生成I的灰度直方图，并将其灰度平均分为64个小区间，统计各个区间的点数。 imhist函数可以返回两个左值向量，[counts
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2024-05-17 05:21:55
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1. 互相关运算 接下来，我们在corr2d函数中实现如上过程，该函数接受输入张量X和卷积核张量K，并返回输出张量Y。import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
def corr2d(X,K): # X是输入，K是核矩阵
'''计算二维互相关运算'''
# 从K的shape中拿出h（height）-
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2023-11-11 23:22:16
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高中数学中我们就学过逻辑运算，例如 p 为真命题，q 为假命题，那么“p且q”为假，“p或q”为真，“非q”为真。Python 也有类似的逻辑运算，请看下表：表 1 Python 逻辑运算符及功能逻辑运算符含义基本格式说明and逻辑与运算，等价于数学中的“且”a and b当 a 和 b 两个表达式都为真时，a and b 的结果才为真，否则为假。or逻辑或运算，等价于数学中的“或”a
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2023-08-30 20:23:31
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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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# Python 图像的锐化模板运算
在进行图像处理时，锐化是一种常见的技术，用于增强图像中的边缘和细节。本文将引导你完成“Python图像的锐化模板运算”的整个过程，从步骤到具体代码，每一步都会详细解释。
## 流程概述
在开始之前，首先让我们了解实现图像锐化的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# Python调用CUDA加速图像运算
在图像处理和计算机视觉中，由于数据量庞大，运算复杂，提升运算速度显得尤为重要。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的一种并行计算架构，通过利用GPU（图形处理器）来加速运算，已广泛应用于图像处理任务。在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中调用CUDA来加速图像运算。
## 为什么
目录一，图像增强二，空域方法——点处理1，反转变换2，对数变换3，幂次变换4，对比度拉伸5，灰度级切片6，位平面切片三，图像运算1，一元运算（1）非（2）数乘2，二元逻辑运算（1）与（2）或（3）异或3，算术运算（1）加（2）减（3）乘
原创
2022-04-20 17:45:01
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文章目录图像基础运算点运算线性点运算分段线性点运算非线性点运算疑问代数运算加法运算叠加性的随机噪音图像叠加效果减法运算几何运算图像平移变换镜像变换图像旋转 图像基础运算点运算线性点运算对于线性变化例子如下：分段线性点运算例子如下：非线性点运算 例子如下 例子如下疑问很明显，输入值为γ，那么要让图像变化的话，将像素点量化到γ的范围内，这样可以带入模型，那么如何将像素点值转化为（0-255）之间？代
图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大，相反，对于图像中较平缓的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息，（在此图像梯度并不是纯数学意义上的梯度（需要求倒数），图像梯度一般通过计算像素值的差值来得到梯度的近似值（近似导数值））一：sobel理论基础sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分
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2024-05-14 12:54:56
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图像加权和可以用cv2.addWeighted()表示加权和一个注意点：cv2.addWeighted(a,0.5,b,0.5,0)中两个图像的尺寸和通道数要相同，不然会报错。示例：a = cv2.imread("p7.jpg")b = cv2.imread("me1.jpg")face1 = a[0:300,100:400]face2 = b[150:450,100:400]result= cv2.addWeighted(face1,0.5,face2,1,0)cv2.imshow("
原创
2023-02-24 17:17:34
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图像相加： import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("3.jpg") cv2.imshow("3",image) #图像image各像素加100 M = np.ones(image.shape,dtype="uint8")*100 #与ima
原创
2022-02-24 16:28:01
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图像的基本运算（一）图像运算的基本概念点运算：指的是对一副图像中每个像素点的灰度值进行计算的方法代数运算、逻辑运算：将两幅或者多幅图像通过对应像素之间的加减乘除或者逻辑与或非运算得到输出图像的方法几何运算：改变图像中物体对象的空间关系，就是把图像平移旋转等（二）点运算（1） 概念:是一种像素间的逐点运算，是灰度到灰度的映射过程。他可以改变图像数据所占据的灰度值范围，从而改善图像显示效果（2）点运算
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2024-08-20 20:13:59
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对原灰度
图像每个像素点进行线性操作，aX+b=X_new a=1，b=0时不变 b!=0时所有灰度值上/下移 a>1时对比度上升 0<a<1时对比度减小 a<0时暗区变亮，亮区变暗，
图像求补 pic=imread('pic/coltogray/1.jpg'); gray_pic=rgb2gray(p
原创
2021-05-25 22:07:23
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文章目录概要一、研究背景与意义1．1 研究图像处理的背景和意义1．2 图像处理的研究现状二、开发环境与工具介绍2．1 Qt的概述2．1．1 Qt的介绍2．1．2 Qt的特点2．1．3 Qt编程相关技术2．2 OpenCV概述2．2．1 OpenCV的定义2．2．2 OpenCV的特点2．2．3 OpenCV的设计目标三、系统分析与设计3．1 平台的功能架构四、 详细设计4．1 图像变换4．1．1
