主要内容：数字图像处理与分析概述1、数字图像处理基本概念2、数字图像处理历史发展3、基础理论与学科关系“数字图像处理与分析”应用实例概览遥感领域图像处理应用概述 一、数字图像处理与分析概述1、什么是图像？“图”是物体投射或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映； “一幅图像是一个东西的另一个表示”，是其所表示物体的信息的一个浓缩和高度概括；  
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2024-08-26 21:12:42
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零 思维导图分析阅读视觉部分时所作的读书笔记，使用思维导图浅浅的做一个预览1 基本概念1.1 图像处理与图像分析在对图像分析前，需要对图像进行预备处理，毕竟有些图片噪声、干扰物的影响比较大。图像处理：对图像进行改善、简化、增强，以及其他改变图像的方法和技术的总称。图像分析：对捕捉到并经过处理后的图片进行分析，从中提取图像信息、辨识物体或提取关于图像中的物体或周围环境特征的过程。1.2 二维和三维图
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2023-11-07 07:16:26
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图像处理与分析编程实践
打开图像，显示图像，灰度化，二值化，存储图像，缩放图像，观察其分辨率，降低灰度分辨率两种模式，观察图像变化；
打开一副低对比度图像，拉伸其图像，打开一幅过度曝光图像，拉伸其图像，观察图像变换，对图像直方图均衡算法；
图像空域与频域的平滑、锐化处理的模板方法；
图像的边缘轮廓提取算法：canny算子、sobel算子、拉普拉斯算子等
对一副图像加噪，进行几何均值，算术均值，谐波，逆谐波处理，显示图像的结果；
彩色图像处理算法：提取一张彩色图像中红色，用HIS模型处理，RGB模型对比显示；
形态学算法：二值图像进行膨胀、腐蚀、开、闭操作，提取边缘；
对一副图像进行二值化，ostu算法等
纹理匹配算法：提取图像纹理，匹配图像
基于SIFT算子的匹配算法
原创
2023-08-28 21:21:52
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Python中的图像处理（第十章）Python图像平滑（2）前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结 前言随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可移植性、解
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2023-12-31 21:20:03
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图像处理和分析通常被看作是对二维值数组的操作。然而，在一些领域中，必须对高维数的图像进行处理分析，例如，医学成像和生物成像。由于对多维特性的良好支持，numpy非常适合这种类型的应用程序。scipy.ndimage包提供了许多通用的图像处理和分析功能，这些功能支持操作任意维度的数组。scipy.ndimage中提供了图像矩阵变换、图像滤波、图像卷积等功能。旋转图片旋转图片，可以使用ndimage.
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2024-02-02 17:58:50
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图像处理和分析系统 一个基本的图像（处理和分析）系统构成的各模块都有特定的功能，分别是采集、显示、存储、通信、处理和分析。为完成各自的功能每个模块都需一些特定的设备。图像采集可采用CCD的照相机、带有视像管的视频摄像机和扫描仪等。图象显示可用电视显示器、随机读取阴极射线管和各种打印机等。图像存储可采用磁带、磁盘、光盘和磁光盘等。图像通信可借助综合业务网、计算机局网，甚至普通电话网等。最后
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2023-05-26 13:50:11
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Python中的图像处理（第七章）Python图像的点运算处理（1）前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结 前言随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可移
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2024-01-01 12:54:04
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Python图像处理：图像腐蚀与图像膨胀图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）是两种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于“领域扩张”，将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大；腐蚀类似于“领域被蚕食”，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。
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2018-11-23 15:27:18
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Python+OpenCV图像处理(一)：读取，写入和展示图片调用摄像头拍照调用摄像头录制视频1. 读取、写入和展示图片图像读入：cv2.imread()使用函数cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径，第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。cv2.IMR
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2023-08-01 20:33:13
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文章目录1. 图像锐化1.1. 图像细节的灰度变化特性2. 锐化处理方法2.1. 微分法2.1.1. 梯度法2.1.1.1. 直接以梯度代替锐化输出2.1.1.2. 输出阈值判断2.1.1.3. 为边缘规定一个特定的灰度级2.1.1.4. 为背景规定特定的灰度级2.1.1.5. 二值化图像2.2. 罗伯特梯度算子法2.3. 拉普拉斯算子法2.4. 高通滤波法2.5. 模板匹配法2.5.1. So
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2023-10-21 09:25:19
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文章目录1 图像和数字图像2 图像分类2.1 简单分类2.2 传感器分类2.3 维度分类3 图像处理流程4 医学图像 1 图像和数字图像 数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)，其中x,y代表空间坐标，f代表点（x,y）处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别，在计算机中坐标系左上角为原点： 图像数字化： 图像进入计算机后，对图像进行数字化（映射）。数字图像三要素： （1）
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2023-10-17 10:41:46
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在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大且广泛使用的开源库。它提供了数百种算法，涵盖图像处理、特征检测、对象识别等多个方面。结合Python简洁的语法，OpenCV让开发者能够快速实现复杂的图像分析任务。本文将带你入门OpenCV，学习如何使用Python进行图像的基础处理与分析。
# 小波分析在图像处理中的实现
小波分析是一种强大的信号处理工具，在图像处理，尤其是在图像去噪、压缩和特征提取等方面取得了显著应用。本篇将逐步指导你使用 Python 实现小波分析，帮助你掌握相关技术。
## 流程概述
首先，我们来看一下实现小波分析的一般流程。以下是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-----------
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法。
原创
精选
2022-07-13 10:43:44
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序该节介绍什么是图像处理以及图像处理的应用，图像处理流程，在python中安装不同的图像处理库，使用python进行图像输入/输出和显示，处理不同的文件格式和图像类型并执行基本的图像操作。至于我为什么学习图像处理之前看到社区有大佬发布用python实现定位图片拍摄地的文章，我顿时有了兴趣，慢慢的开始接触图像处理，边学习边更新，有不足的地方还请大神们指出。图像处理是将数学与实践结合的非常好的例子，大
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2024-02-02 19:22:20
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1.cv2安装解析：下载OpenCV，然后解压，将文件D:\opencv\build\python\2.7\x64\cv2.pyd放入目录D:\Program Files\Anaconda2\Lib\site-packages下面即可。2.图片读、写和显示操作import cv2
img = cv2.imread("empire.jpg", 0)
cv2.imshow('image', img)
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2023-10-06 20:00:54
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这里博客是自己做的个系统整理，主要说的是python在数字图像处理方面的应用，主要用到的库有PIL和skimagePIL库1、用python简单处理图片：打开、显示、保存图像from PIl import Image
img = Image.open('路径')
img.show()
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
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2023-07-09 11:32:11
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目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
在Qt中使用纯C++进行图像处理，你可以使用Qt的图像处理类，如QImage和QPixmap，以及QPainter用于绘制。// 保存图像到
原创
2024-07-23 12:06:02
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