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
181阅读
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
转载
2024-07-31 18:28:50
79阅读
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
转载
2024-05-17 05:21:55
97阅读
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、
转载
2024-05-09 09:54:46
176阅读
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
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
875阅读
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
160阅读
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
转载
2024-08-20 20:13:59
81阅读
图像加法1.Numpy加法取模加法：结果 = 图像1 + 图像2 2.OpenCV加法饱和运算：结果 = cv2.add(图像1,图像2) 需要注意，参与运算的图像大小、类型必须一致 import cv2 import numpy as np a = cv2.imread(r"image\lena5 ...
转载
2021-09-07 12:22:00
110阅读
2评论
图像形态学（二）开闭操作
开操作（open）
1、基于膨胀与腐蚀操作组合形成的
2、主要应用在二值图像分析，灰度图像也可
3、开操作 = 腐蚀+膨胀，输入图像 + 结构元素
二值图像对OCR识别、特征分析、轮廓匹配等都有重要作用
变成灰度图像的时候，背景最好是黑色的，前景（图像）是白色的，输入图像加上结构元素再进行先腐蚀后膨胀完成开操作
开操作可以帮助消除图像中的小的干扰区域，去除一些干扰噪点
开
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
342阅读
# 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 |
|------
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
元组tuple的基本操作1. 两个重要的算子2. 一些基本操作3. 运算3.1 算数运算3.2 位运算3.3 保留有效数字3.4 比较操作3.5 布尔操作3.6 三角函数3.7 指数函数3.8 数字函数3.9 其他函数 1. 两个重要的算子tuple_gen_const( : : Length, Const : Newtuple)
* 创建一个长度为 Length ，元素为 Const 的元组
转载
2024-10-17 20:31:21
60阅读
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
1272阅读
图像的基本运算
原创
2021-08-08 10:25:14
126阅读
ImgPath := 'C:/Users/zjm/Desktop/图像拼接/新建文件夹/'
ImgName := 'bga_r_'
dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'white', WindowHandle1)
set_display_font (WindowHandle1, 14, 'm
一.理论基础 对数变换的一般形式：t=clog(1+s),其中c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰度值。由函数曲线可知，灰度值低的时候斜率较高，灰度值高的时候斜率低哦，根据这个特点对数变换主要应用于下面的两个方向： 1.增强一副图像中比较暗的部分，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。 2.广泛用于频谱图像的显示中。傅里叶变换的频谱动态范围可能宽达0~10六次方，直接显示频谱时，
转载
2024-06-05 21:23:07
119阅读
图像基本运算 1点运算 线性点运算是指输入图像的灰度级与输出图像呈线性关系。s=ar+b （r为输入灰度值，s为相应点的输出灰度值）。 当a=1，b=0时，新图像与原图像相同； 当a=1，b≠0时，新图像是原图像所有像素的灰度值上移或下移，是整个图像在显示时更亮或更暗； 当a＞1时，新图像对比度增加
原创
2022-06-27 19:51:00
1330阅读
Morphology形态学—Region区域 开运算 开运算的计算步骤是先腐蚀，后膨胀。其目的是消除图像中的噪声。 通过腐蚀运算能去除小的非关键区域，也可以把离得很近的元素分隔开，再通过膨胀填补过度腐蚀留下的
转载
2024-05-09 20:23:53
702阅读
