图像的基础操作
1、ROI
ROI（region of interest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。使用ROI圈定你想读的目标，可以减少处理时间，增加精度。2、获取图像属性
图像的属性包括
行，列，通道：img.shape图像数据类型： img
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2024-04-03 08:42:30
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方法有：均值滤波（做简单的平均卷积操作，进行归一化），方框滤波（基本和均值一样，可以选择归一化（所有在卷积核中的数值相加求平均值），也可以不归一化），高斯滤波（高斯模糊的卷积核里的数值的满足高斯分布(正态分布)的，相当于更重视中间的数值），中值滤波（对卷积核中的像素数值从小到大排序，用中间值代替）等。BORDER_REFLECT 101:反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb | abcdefgh | gfedcba。CV2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变。
（1）基本操作（读取、保存、滤波、resize等常见操作） 在日常的使用过程中，我们对图像最基本的操作包括，读取，裁剪，改变大小、滤波，保存修改等操作，具体操作代码如下： import os
import cv2
img=cv2.imread("path1",-1) ###path1表示读取图
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2024-02-26 12:27:43
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1.数字图像是用一个数字矩阵来表示的，数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。2.数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一个是图像到图像的处理（如图像的灰度转换，图像增强等），另外一个是图像到非图像的一种表示，比如图像的测量。3.数字图像处理的研究内容有很多个方向，比如： ·图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示，主要包括采样和量化两个过程。 ·图像增强：将一幅图像中的有用
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2024-03-27 10:07:15
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环境配置Anaconda：https://www.anaconda.com/download/Python：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv快速安装opencv： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python pip install -i
目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
cvSmooth 平滑图像形态学： cvErode 膨胀 cvDilate 腐蚀 -cvCreateStructuringElementEx 自定义核 cvMorphologyEx
原创
2022-08-05 17:48:11
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import cv2import matplotlib.pyplot as plt# ret, dest = cv2.threshold(src, threspe: # 几种不同的类型# cv2.THR
原创
2022-12-14 16:23:45
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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
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
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2023-11-24 16:42:28
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在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
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2024-04-13 11:22:52
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实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
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2024-02-25 13:23:56
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本文介绍了OpenCV DNN模块的深度学习集成与应用。主要内容包括：1）DNN模块概述，支持Caffe、TensorFlow等多种框架模型；2）模型加载与使用流程，包括模型读取、前向传播和结果解析；3）实践部分演示了图像分类（使用ResNet-50）和目标检测（使用SSD）的实现过程。通过本课程，学员能够掌握将预训练模型集成到OpenCV中完成高级图像处理任务的方法。
1、图像相关知识 1.1、模拟图像和数字图像 模拟图像又称连续图像，它通过某种物理量（如光、电等）的强弱变化来记录图像亮度信息，所以是连续变换的，容易受干扰。 数字图像亮度用离散数值表示。 1.2、数字图像的表示 计算机采用0/1编码的系统，数字图像也是利用0/1来记录信息，我们平常接触的图像都是8 ...
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2021-09-05 11:00:00
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1.图像的缩放：就是按照所给的图像将图像方法缩小 #缩放有两种：一种是绝对尺寸，一种是相对尺寸 import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt #读取图像 img1 = cv.imread('image1.jpg
原创
2022-10-21 10:11:33
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文章目录一、图像的基础操作1. 图像的IO操作1.1 读取图像1.2 显示图像1.3 保存图像1.4 总结2. 绘制几何图形2.1 绘制直线2.2 绘制圆形2.3 绘制矩形2.4 向图像中添加文字2.5 效果展示3. 获取并修改图像中的像素点4. 获取图像的属性5. 图像通道的拆分与合并6. 色彩空间的改变二、算数操作1. 图像的加法2. 图像的混合 一、图像的基础操作1. 图像的IO操作这里我
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2024-03-05 13:14:52
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图像预处理对于整个图像处理任务来讲特别重要。如果我们没有进行恰当的预处理，无论我们有多么好的数据也很难得到理想的结果。本篇是视觉入门系列教程的第二篇。整个视觉入门系列内容如下： 1. 理解颜色模型与在图像上绘制图形（图像处理基本操作）。 2. 基本的图像处理与滤波技术。 3. 从特征检测到人脸检测。 4. 图像分割与分水岭（Watershed）算法（TBU）在边缘和轮廓检测中，噪声对检测的精度有很
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2024-08-22 16:01:22
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1、blur 2、GaussianBlur 3、medianBlur 4、bilateralFilter 5、腐蚀和膨胀
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2023-08-13 10:10:34
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1 前言在计算机视觉技术中，阈值处理是一种非常重要的操作，它是很多高级算法的底层处理逻辑之一。比如在使用OpenCV检测图形时，通常要先对灰度图像进行阈值（二值化）处理，这样就得到了图像的大致轮廓，以便于识别图形。在阈值处理中，会将图像的每一个像素值与阈值进行比较，如果小于阈值，则将像素值置为0（黑色），若大于或等于阈值，将像素值置为最大值255（白色）。下边我们一起了解一下OpenCV中的三种阈
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2024-05-12 18:02:24
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5、图像滤波（平滑） 图像滤波（平滑），即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 &nb
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2023-11-27 06:20:50
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