目录一、顶帽运算（礼帽）二、底帽运算（黑帽）三、底帽运算应用（二值图像底帽运算）1、原图转灰度图，再转二值图像2、灰度图底帽处理3、二值图闭运算代码总代码参考资料一、顶帽运算（礼帽）取出亮度高的地方顶帽运算 = 原图像 - 开运算开运算可以消除暗背景下的高亮区域，那么如果用原图减去开运算结果就可以得到原图中灰度较亮的区域，所以又称白顶帽变换。C++： //顶帽运算
void TopHat
在图像处理中，经常会在经过多种图像处理算法之后，需要决定最终保留哪部分像素，或者在保留其他像素的情况下忽略低于或高于某个值的像素。OpenCV函数threshold()可以完成这些任务。这就是图像阈值处理。其基本思想是给定一个阈值，然后根据灰度值是否低于或高于阈值，来决定保留哪些像素。也可以把阈值看作是一个非常简单的卷积或滤波操作，它使用1×1内核，然后在该像素上执行卷积操作：double cv:
#include<
opencv.hpp>
#include<highgui.hpp>
#include<imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
/*
OpenCV中提供了
自适应阈值化函数adaptiveThreshold()，该函数有两种自
适应阈值化类型参数可供选择
，用来对当前像素点与领域像素
转载
2024-04-03 16:00:24
94阅读
import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('cc.jpeg',0)img = cv2.medianBlur(img,5)ret,th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)th2 = cv2.adaptiveThreshol
原创
2023-01-13 06:31:36
183阅读
自补顶帽 9*9正方形结构元素 函数：lhMorpQTopHat说明：形态学自补顶帽运算参数：src 输入图像dst 输出图像element结构元素iterations膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpQTopHat(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se=NULL, int iterations=1){ a
转载
2011-12-21 22:09:00
91阅读
2评论
阈值分割像素图 原始图像像素图 见下面 红色线：标注一条阈值线二进制阈值化 首先设定一条阀值线 如127 大于127的像素点灰度值设为最大（如unit8的格式为255） 小于127的像素点灰度值设为0 9.png)反二进制阈值化首先设定一条阀值线 如127 大于127的像素点灰度值设为最小为0 小于127的像素点灰度值设为最大（如unit8的格式为255）截断阈值化 首先选定一个阀值，大于该阈值的
转载
2024-10-10 14:06:38
143阅读
1 void adaptiveThreshold(InputArray src,
2 OutputArray dst,
3 double maxValue,
4 int adaptiveMethod,
5 int thresholdType,
6 int blockSize,
7 double C);
函数功能
对一幅灰度图像进行二值化，
转载
2020-05-03 15:27:00
599阅读
2评论
目录简单阈值自适应阈值Otsu's 二值化 简单阈值含义：当像素值高于阈值时，我们给像素值赋予一个新值，否则就赋予另外一种颜色。 函数：cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) 参数含义：src：灰度图像 ，thresh：阈值，maxval：高于（小于）阈值时赋予的新值。type：阈值方法。阈值方法 • cv2.THRESH_BINAR
转载
2024-09-14 09:30:50
21阅读
OpenCV（C++）学习笔记（二）----二值图像处理 文章目录OpenCV（C++）学习笔记（二）----二值图像处理阈值化自适应方法OTSU阈值法Triangle阈值法—三角法腐蚀与膨胀腐蚀膨胀开运算与闭运算连通区域分析两步法轮廓Blob检测 阈值化OpenCV中阈值函数double cv::threshold(InputArray src,
Outp
在图像处理领域，自适应滤波器是一种在不同场景下动态调整参数的技术，尤其是在去噪和增强图像细节方面。使用 Python 的 OpenCV 库，我们能实现高效且灵活的自适应滤波。本文将详细探讨在 Python OpenCV 中实现自适应滤波的完整过程，包括背后的技术痛点、演进、架构设计、性能调优等要素。
### 背景定位
在早期的图像处理项目中，我们常常面临图像噪声对后续分析的影响，传统的滤波器无
# Python OpenCV 自适应色调处理
在计算机视觉和图像处理领域，自适应色调处理是一项重要的技术，主要用于提升图像的视觉质量。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库进行自适应色调处理，并通过代码示例演示具体操作。
## 什么是自适应色调处理？
自适应色调处理是一种在图像的不同区域中应用不同色调调整方法的技术。这样可以在保证整体图像质量的同时，更好地突出图像中的细节。例如，
原创
2024-10-27 03:57:02
82阅读
OpenCV中的GUI特性——图片与视频的读写和显示在这一部分我们将介绍在OpenCV中的GUI特性之图片和视频的读写和显示，包括图像的cv.imread / imshow / imwrite和VideoCapture/Writer等函数的使用 目录OpenCV中的GUI特性——图片与视频的读写和显示1.1 在OpenCV中的图片读写和展示1.1.1 cv.imread()读取图像1.1.2 cv
转载
2024-10-19 18:51:18
165阅读
黑色思考帽：黑色是逻辑上的否定，象征着谨慎、批评以及对于风险的评估，使用黑帽思维的主要目的有两个：发现缺点，做出评价。思考中有什么错误？这件事可能的结果是什么？黑帽思维有许多检查的功能，我们可以用它来检查证据、逻辑、可能性、影响、适用性和缺点
原创
2021-07-06 09:55:41
215阅读
白顶帽 9*9正方形结构元素 函数：lhMorpWhiteTopHat说明：形态学白顶帽运算参数：src 输入图像dst 输出图像element结构元素iterations膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpWhiteTopHat(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se=NULL, int iterations=1){
转载
2011-12-21 22:09:00
111阅读
2评论
---恢复内容开始---
---恢复内容结束---
转载
2018-09-18 18:59:00
416阅读
# Python OpenCV亮度自适应调整实现方法
## 简介
在本文中，我将教你如何使用Python和OpenCV库来实现亮度自适应调整。亮度调整是图像处理中常用的技术之一，它可以根据图像的亮度水平自动调整图像的亮度，使其更加清晰和易于观察。
## 实现步骤
首先，让我们看一下整个过程的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant Us
原创
2024-01-02 10:53:21
523阅读
# Python OpenCV 自适应中值滤波的应用与实现
在数字图像处理中，噪声的存在常常会影响图像的质量和后续的分析操作。中值滤波是一种常用的去躁声方法，尤其适用于去除椒盐噪声。而自适应中值滤波则是一种更加高级的技术，它根据局部图像特征自适应地选择滤波参数，从而取得更好的效果。本文将介绍 Python 中 OpenCV 库如何实现自适应中值滤波，并提供代码示例。
## 1. 中值滤波概述
# Python OpenCV 自适应图像分割
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，一般是将图像划分为多个部分或对象。这对于后续的图像分析与处理（如目标检测、图像识别等）至关重要。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV库实现自适应图像分割。
## 什么是自适应图像分割？
自适应图像分割是一种技术，它根据图像的局部特征（如亮度、颜色、纹理等）动态地调整分割参数。这种方
原创
2024-08-08 15:50:13
136阅读
最近在学习opencv2，由于我的linux机器处于内存考虑没有安装gui,但是调试的时候有时候又不得不需要使用gui查看比如opencv2中的cv2.imshow('image',img)
cv2.namedwindow('image')此时运行终端运行会报出如下错误cannot connect x server解决方案X11经过一番资料查找;了解到了一个叫做x11的东西X11也叫做X Wind
目录1 数据读取1.1读取1.2 图像预览1.3 选择通道1.4 图像保存2 视频读取2.1 操作摄像头2.2 读取本地视频3 简单图像操作截取部分图像数据将三个通道的颜色提取出来边界填充数值计算图像add操作以及，方法的不同图像融合addWeighted融合4 PIL 使用1 数据读取1.1读取import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplo
转载
2024-09-15 21:46:45
41阅读
