☀️Python+opencv图像处理☀️ ️前言 1、滤镜 1.1、硬件滤镜 1.2、软件滤镜 2、高斯噪声 2.1、噪声 3、图像灰度化 3.1、灰度图像 3.2、灰度化方法 1、分量法 2、最大值法...2、高斯噪声 2.1、噪声 图像常常受到一些随机误差的影响而退化，我们通常称这个退化为噪声。在图像的捕获、传输或者处理过程中都有可能产生噪声，噪声可能是依赖于图像内容，可能无关。...图像的灰度化一般作为图像的预处理步骤，为之后更复杂的图像处理做准备。另一方面，将图像灰度化也可以作为一个简常见的滤镜效果。...1、分量法 分量法是指将图像的三种分量的亮度值（灰度值）作为三个图像的灰度值的方法，可以根据需要选择应用哪一个分量产生的灰度图像。...，这实际上就是图像的二值化。
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 --...-- 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助。...while True: event, values = window.read(timeout=0, timeout_key='timeout') #实时读取图像...imencode('.png', frame)[1].tobytes() window['image'].update(data=imgbytes) window.close() 4、实时图像处理...if event == 'Exit' or event is None: break 拓展学习：基于Python的人工智能美颜系统 请关注公众号，回复关键字：OpenCV实时图像处理，获取项目资源
11、轮廓发现功能 12、人脸检测功能 ---- 这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我对实时视频的处理，这个是图像处理，功能上感觉这个项目更加全面一些...(2) 边缘保持滤波器:由于均值滤波：平滑图像外还可能导致图像边缘模糊和中值滤波：去除脉冲噪声的同时可能将图像中的线条细节滤除。...GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None) # ksize表示卷积核大小，sigmaX，Y表示x，y方向上的标准差...图像二值化功能，效果如下所示： ?...，原图像应该是灰度图。
一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。...IMREAD_GRAYSCALE：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。...IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/2。...IMREAD_REDUCED_COLOR_2：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/2。...IMREAD_REDUCED_COLOR_4：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/4。
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 初学...OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助。...enhance_slider')], [sg.Button('Exit', size=(10, 1))] ] #窗口设计 window = sg.Window('OpenCV实时图像处理...while True: event, values = window.read(timeout=0, timeout_key='timeout') #实时读取图像...imencode('.png', frame)[1].tobytes() window['image'].update(data=imgbytes) window.close() 4、实时图像处理
thresh1[i,j]=0#黑 cv2.imshow('result',thresh1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像垂直方向投影是以...x轴为轴投影，图像垂直方向投影（即计算目标图像在垂直方向的像素点个数，然后显示出来），进行图像投影的主要目标是要对其中的缺陷进行分割出来。...基于积分投影的图像快速配准算法研究. 半导体光电, 27(1), 86-88. 王恩国, 高印寒, & 苏成志. (2012). 梯度方向图像分解的直线边缘提取算法.
从本文开始，我们将有一系列关于图像处理和目标检测基础知识的教程。本篇是OpenCV入门教程第一部分，完整的系列教程如下： 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....一、OpenCV简介 图像处理是指对图像执行一些操作以达到预期效果的过程。可以类比数据分析工作，在数据分析时我们需要做一些数据预处和特征工程。图像处理也是一样的。...我们通过图像处理来处理图片从而可以从中提取处一些更加有用的特征。我们可以通过图像处理减少图像噪声，调整图像亮度、颜色或者对比度等等。...我们在图像上看到的所有其他颜色都是由这些原色组合或混合而成的。所以当分别用RGB、CMYK表示一张图像时，图像可以有着略微不同地表达。如下图所示。 日常生活中见到最多的就是这两种颜色模型。...它通过黑白的强度来表示图像和形态，这也意味着它只有一个通道。要查看灰度图像，我们需要将颜色模型转换为灰色，就像前面对BGR图像所做的操作那样。
由于它是一个向量值函数，代表着方向和大小两种属性。在这里，我们也可以将同样的概念引入到图像的像素值中。图像梯度表示像素强度或颜色模式的方向变化，因此可以通过梯度来定位边缘。...我们通过cv2.Sobel()函数使用它，可以定义两个不同的方向:垂直方向(sobel_x)和水平方向(sobel_y)。dx和dy表示导数。...当dx = 1时，通过计算像素值沿水平方向的导数，从而进行图像滤波。...通过函数cv2.addWeighted()对sobel_x和sobel_y的两种过滤器加权求和，可以实现两个方向上的梯度求解及图像滤波。上述代码中两种过滤器设定了相同的权重。...在第一张图中，我们可以清楚地看到垂直方向上的边缘。在第二幅图中，我们可以看到水平线。第三幅和第四幅图像，两个方向的边缘都凸显出来了。
之前已经介绍了几种颜色模型以及如何在图像上绘制图形。还介绍了常用的图像处理技术，如：模糊、梯度、腐蚀、扩张等。本篇将把这些技术应用到图像特征检测和人脸检测中。...通过计算图像像素值在给定方向上的导数，梯度滤波器即可以描绘出图像的边缘从而实现边缘检测。 Canny检测算法是另外一种图像边缘检测技术。...而且是目前最流行的边缘检测技术之一，分为以下四个步骤实现：降噪、判断梯度及梯度方向、非最大值抑制和滞后阈值化处理。 首先通过高斯模糊技术实现降噪。然后，使用sobel算子得到图像梯度。...首先，检测出各个方向上像素强度值有很大变化的点。然后构造一个矩阵，从中提取特征值。通过这些特征值进行评分从而决定它是否是一个角。数学表达式如下所示。 ? 现在让我们看看它们的代码实现。...积分图像是一种图像表示方式，它是为了提高特征估计的速度与效率而衍生出来的。 如下图所示，左边是原始图像的像素值，右边是积分图像的像素值。从左上角开始计算给定矩形区域下像素的累加值。
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 算法：图像水平方向投影是以...y轴为轴投影，图像水平方向投影（即计算目标图像在水平方向的像素点个数，然后显示出来），进行图像投影的主要目标是要对其中的缺陷进行分割出来。
Python+OpenCV实现图像识别替换功能详解 OpenCV-Python是一个Python库，旨在解决计算机视觉问题。
a[4]=5 二维数组 b=[[1 2][3 4][5 6][7 8]] b[1][1]=4 三维数组 c=[[[1 2][3 4]][[5 6][7 8]]] c[1][1][1]=8 二、图像转字符画...读取图片 pic=cv2.imread("E:/Literature/material/121398.jpg") print(type(pic)) # #图像灰度化...它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成， 同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口， 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。.../image/12.png) #打印图像数组 print(img) #打印图像长宽和像素#bgr格式 print(img.shape) cv2.imshow("student",img) #让cv2的类型进行等待...改变图像大小和黑白图 import cv2 img=cv2.imread('E:/Literature/material/personal/2.jpg')#绝对路径 #改变图像大小和黑白图 gray=cv2
本文会列出深度学习图像方向值得去关注的名词 1.代码 代码资源网站：github(源码)、stackoverflow（代码查错） 2.框架 深度学习框架选择：tensorflow、pytorch...image.png 7.语义分割 推荐博客《关于图像语义分割的总结和感悟》，链接：https://www.cnblogs.com/xiaoming123abc/p/5883927.html 语义分割这个专业名词
下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....detectMultiScale函数：检测人脸算法，其参数如下： image：要检测的输入图像 scaleFactor：表示每次图像尺寸减小的比例 minNeighbors：表示每一个目标至少要被检测到多少次才算是真的人脸...，因为周围的像素和不同的窗口大小都可能检测成人脸 minSize：表示目标的最小尺寸 maxSize：表示目标的最小尺寸 Haar-like矩形特征：是用于物体检测的数字图像特征。...二、python+opencv实现人脸检测 1....图像多人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 转成灰度图像 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY
边缘检测是图像处理中最基本却又最困难的一个问题，边缘检测更是实现图像分割、目标识别等图像技术的重要前提。 图像边缘指的是图形周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合，是图像最基本的特征。...由于 Prewitt 算子采用 33 模板对区域内的像素值进行计算，而 Robert 算子的模板为 22，故 Prewitt 算子的边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比 Robert 算子更加明显。...Laplacian 算子其实主要是利用 Sobel 算子的运算，通过加上 Sobel 算子运算出的图像 X 方向和 Y 方向上的导数，得到输入图像的图像锐化结果。...Laplacian 算子容易丢失一部分边缘的方向信息，造成一些不连续的检测边缘，同时抗噪声能力比较差，由于其算法可能会出现双像素边界，常用来判断边缘像素位于图像的明区或暗区，很少用于边缘检测。...量子算法未来的发展 现阶段，量子算法在图像边缘检测上的优势已经初见成效，启科量子作为量子领域的先行者，会在量子算法领域深耕，大大加快量子算法在应用方面的实验工作，发挥量子算法在计算机视觉方向等领域上的全部潜能
作者戴金艳，公众号：计算机视觉life， 编辑部成员.首发原文链接计算机视觉方向简介 | 图像拼接 简介 图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、...Harris 和 M.J Stephens设计了一种图像局部检测窗口。通过在不同的方向上移动少量窗口，可以确定强度的平均变化。我们可以通过观察小窗口内的强度值很容易地识别角点。...在移动窗口时，平坦区域在所有方向上均不会显示强度的变化。边缘区域在沿边缘方向强度不会发生变化。对于角点，则在各个方向上产生显著强度变化。...（Scale-space construction） 尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection) 关键点定位(key-point localization) 方向分配...一个稳定的关键点能够抵抗图像失真。在方向分配环节，SIFT算法计算稳定关键点周围梯度的方向。根据局部图像梯度方向，为每个关键点分配一个或多个方向。对于一组输入帧，SIFT提取特征。
论文的第三部分介绍了将BCS与SPL结合的框架： 3.1 BCS BCS即图像分块压缩感知，将图像分成多个大小为B×B的图像块，设xj为每块的列向量表示，对每一个图像块采用观测矩阵ΦB来测量。...x(0)是根据最小均方误差来计算的，分块后的图像由于观测矩阵尺寸变小了，所以计算复杂度随之降低，在算法中，我们选用图像分块的尺寸大小B为32。...论文的第四部分主要介绍了稀疏基和阈值： 4.1 Transforms 在图像压缩感知中，DWT被广泛应用于将信号进行稀疏表示，但是离散小波变换缺少移不变特性和方向选择性。...据此提出了两种方向变换：轮廓波变换（CT）以及复值离散小波变换（complex-valued DWTs），复值离散小波变化使用了二元树DWT， 称为双树复小波变换DDWT。...硬阈值本质上假定了系数之间是互相独立的，但对于所采用的方向变换，双变量收缩在变换系数和他们各自的父系数之间采用了统计依赖关系，能达到比硬阈值更好的效果，论文中所采用的方法如下图所示： ?
本次主要为小伙伴们讲解，如何求取关键点的位置和方向。 空间极值点（即关键点）检测 关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。...为了使描述符具有旋转不变性，需要利用图像的局部特征为给每一个关键点分配一个基准方向。...使用图像梯度的方法求取局部结构的稳定方向。 3.1、特征点的梯度 3.1.1、梯度的计算 对于在DOG金字塔中检测出的关键点点，采集其所在高斯金字塔图像3σ领域窗口内像素的梯度和方向分布特征。...3.2.1、梯度图像的平滑处理 为了防止某个梯度方向角度因受到噪声的干扰而突变，我们还需要对梯度方向直方图进行平滑处理。Opencv 所使用的平滑公式为： ?...cvSeqPush(features, new_feat); free(new_feat); } 至此，图像的关键点已检测完毕，每个关键点有三个信息：位置、所处尺度、方向。
☀️Python+opencv常用函数☀️ 目录 1、前言 2、waitKey函数原型 2.1、waitKey函数详解 2.2、waitKey函数用法 3、imread函数 3.1、imread函数作用..._2 如果设置，则始终将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/2。...IMREAD_REDUCED_COLOR_2 Python: cv.IMREAD_REDUCED_COLOR_2 如果设置，则始终将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/2。...: cv.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 如果设置，则始终将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/8。...IMREAD_IGNORE_ORIENTATION Python: cv.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION 如果设置，请不要根据EXIF的方向标志旋转图像。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
