OpenCV(二)之阈值与平滑处理Image smoothing系列Image smoothing-阈值操作Image smoothing-图像平滑滤波操作-均值滤波滤波操作-方框滤波滤波操作-高斯滤波滤波操作-高斯内核-getGaussianKernel()滤波操作-中值滤波滤波操作-几种滤波的效果对比补充点,及细节知识 Image smoothing系列在这一节中,我分析了关于openCV中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-29 18:41:46
                            
                                53阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            OpenCV入门学习day04出入每天学习点OpenCV,做做计算机视觉项目 文章目录OpenCV入门学习day04前言一、滤波处理1.方框滤波2.均值滤波(模糊)3.高斯滤波(高斯模糊)4.双边滤波5.中值滤波二、形态学操作1膨胀腐蚀2、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽morphologyEx()函数自适应阈值算法adaptiveThreshold3、图像金字塔 前言一、滤波处理所谓滤波处            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-25 23:07:53
                            
                                221阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            例一:毛刺在往外凸的面上策略1:分割出黑色部分,然后通过开运算去掉毛刺,再通过原黑色部分区域减去开运算之后的区域,得到毛刺部分的区域。   1 read_image (Tu, 'C:/Users/xiahui/Desktop/tu.jpg')
2 binary_threshold (Tu, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-12 05:37:00
                            
                                149阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            1、什么是膨胀与腐蚀膨胀与腐蚀属于形态学范围,具体的含义根据字面意思来理解即可。但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。它们的用途就是用来处理图形问题上。总结性的来说: + 膨胀用来处理缺陷问题; + 腐蚀用来处理毛刺问题。膨胀就是把缺陷给填补了,腐蚀就是把毛刺给腐蚀掉了。这里其实说的并不严谨,也是为了大家理解方便。下面我们就用实例来进行演示。2、形态学处理——膨胀我们先引入一张图片进行分析。 程序            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-10 15:58:46
                            
                                172阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            需要的库和自定义函数import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name, mat):
    cv2.imshow(name, mat)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows() 图像形态学操作最基本的两个处理:腐蚀和膨胀一、腐蚀            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-28 10:36:01
                            
                                380阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            信号在FPGA器件中通过逻辑单元连线时,一定存在延时。延时的大小不仅和连线的长短和逻辑单元的数目有关,而且也和器件的制造工艺、工作环境等有关。因 此,信号在器件中传输的时候,所需要的时间是不能精确估计的,当多路信号同时发生跳变的瞬间,就产生了“竞争冒险”。这时,往往会出现一些不正确的尖峰信 号,这些尖峰信号就是“毛刺”。数字电路中常将毛刺定义为采样间越过逻辑门限一次以上的任何跳变,主要是指电路输出            
                
         
            
            
            
            # Python图像去毛刺教程
## 概述
在本教程中,我将向你介绍如何使用Python编程语言实现图像去毛刺的方法。图像去毛刺是一种常见的图像处理技术,它可以去除图像中的噪点和干扰线,使图像更加清晰。
## 流程概览
下面是实现图像去毛刺的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------- |
| 步骤1 | 读取图像 |
| 步骤2 | 转化为灰度图像 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-07 09:04:10
                            
                                737阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在数据可视化领域,`python`的`matplotlib`库以其强大的绘图能力被广泛应用。然而,许多用户在使用时发现图表存在“毛刺”现象,即显示出的图形边缘不光滑,影响了整体的美观性和可读性。今天,我们将详细探讨如何使用`python matplotlib`进行去毛刺处理的具体步骤。
### 背景描述
在使用`matplotlib`画图时,尤其是在处理较大数据集或复杂图形时,毛刺问题较为常见            
                
         
            
            
            
            # 使用Python和OpenCV去除毛刺的实践
毛刺(也称为锯齿或锯齿状边缘)是图像处理中的一个常见问题,尤其是在处理数字图像时。毛刺通常出现在一次性图形生成或边缘检测过程中的不平滑区域。为了改善图像质量,我们可以使用Python的OpenCV库来去除这些毛刺。
## 1. 什么是毛刺?
毛刺是图像中由于分辨率不足、算法不够完善或采样错误而造成的不平滑现象。它通常表现为边缘的锯齿状形态,影            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-17 13:39:00
                            
                                510阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            C/C++ OpenCV实现 Canny 边缘检测一、边缘检测的一般步骤        1、滤波       2、增强       3、检测二、Canny函数介绍       1、Canny函数原型                 
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-19 20:35:46
                            
                                205阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            Opencv基础入门笔记:图像模糊之均值模糊及高斯模糊1.图像模糊的概念理解我们都听说过图片的去模糊,但是图片的模糊又有什么用呢? 下面借两张图来说明。 下面两张图中,左边是原图,右边是模糊处理后的图片,可以明显的看到图上的噪声减少了很多,同时,一些小的,较小的白点也被去掉了。也就是说:作用1:去噪点,去除椒盐噪点 当我们再把图片中像素二值化处理,合理设置最低阈值,最高阈值进行二值化处理,发现,被            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-25 06:25:48
                            
                                86阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            参考文献:《OpenCV轻松入门》均值滤波用当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点,即可完成整幅图像的均值滤波。函数语法dst = cv2.blur(src, ksize, anchor, borderType)ksize:滤波核的大小,anchor:锚点,使用默认值即可borderType:边界样式,该值决定了以何种方式处理边界,使用默认值即可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-05 18:14:54
                            
                                105阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
                       int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
                       double parameter=0, int mi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-13 19:37:58
                            
                                49阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            文章目录形态学腐蚀操作形态学膨胀操作开运算闭运算梯度运算礼帽黑帽 形态学腐蚀操作腐蚀操作通常处理只有二值的图像(比如黑白),这里的例子就是一个值为255(白色),一个是1(黑色)。 先导入必要的库:import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB导入图像:im            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-24 10:09:41
                            
                                221阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            在上文已经学习过了opencv的编码规则,为了能够方便灵活的运用OPECV库,我们需要对其框架结构进行学习了解,以方便我们进行实际工程调用调用。1、Opnecv库到底提供了什么?  打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv   可以看到上述文件,很明显,Opencv解压后,提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE。2、Opencv库build            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-05 08:42:04
                            
                                134阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            一个字节表示一个像素是灰度图像,三个字节表示一个像素是RGB图像,一个字节8位位深度为8,三个字节位深度为24位。膨胀、腐蚀、开运算、闭运算针对二值图像(二值图像是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像中的任何像素不是0就是1,再无其他过渡的灰度值),腐蚀是减少像素,膨胀是增加像素。开运算:先腐蚀后膨胀(也减少像素),可以将两个物体分开,可以消除离散点和"毛刺",。闭运算:是先膨胀后腐蚀(增            
                
         
            
            
            
            1、单击去毛刺指令2、右击选择刀库刀具3、勾选掉刀具过滤,选择球刀4、选择切削方式下,点击零件曲面5、选择零            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-09-30 12:39:06
                            
                                1163阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            毛刺是指零件面与面相交处所形成的刺状物或飞边。在工业生产中,零部件由于生产工艺中存在的问题,可能存在各种不同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-09-30 12:51:38
                            
                                296阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 使用Python OpenCV检测毛刺程度
在现代制造业中,毛刺是指在切削、锻造或冲压等加工过程中产生的多余金属碎片或不规则边缘。毛刺不仅影响产品的美观,还可能影响产品的性能和安全。因此,检测和控制毛刺程度非常重要。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来检测毛刺程度,并提供代码示例和完整流程。
## 什么是毛刺?
毛刺是金属加工过程中的一种常见缺陷。它通常出现在以下工艺中:            
                
         
            
            
            
            平滑有时也称为模糊,是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因,但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作,每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中,唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-08 11:27:27
                            
                                140阅读