图像的阈值处理 图像的阈值分割:图像的二值化(Binarization) 阈值分割法的特点是:适用于目标与背景灰度有较强对比的情况,重要的是背景或物体的灰度比较单一,而且总可以得到封闭且连通区域的边界. 一.简单阈值 选取一个全局阈值,然后把图像分成非黑即白的二值图像. cv2.threshold()[源图像矩阵,进行分类的阈值,高于(低于)阈值时赋予的新值,方法选择参数] 返回两个值:阈值,阈值处理后的图像矩阵. cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) cv2.THRESH_BINAR…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 图像的阈值 看到这个词可能大家都很懵,为啥在图像处理里面还会有阈值. 图…

openresty 前端开发入门五之Mysql篇 这章主要演示怎么通过lua连接mysql,并根据用户输入的name从mysql获取数据,并返回给用户 操作mysql主要用到了lua-resty-mysql库,代码可以在github上找得到 而且上面也有实例代码 由于官网给出的例子比较基本,代码也比较多,所以我这里主要介绍一些怎么封装一下,简化我们调用的代码 lua/mysql.lua local mysql = require "resty.mysql" local config =…

原文:Thinkphp入门 五 -模型 (49) [数据库操作model模型] model  模型  数据库操作 tp框架主要设计模式:MVC C:controller   控制器   shop/Lib/Action/具体控制器 V:view       视图     shop/Tpl/分组/模板文件 M:model      数据模型  shop/Lib/Model/具体模型 [创建模型] 创建的原则:一个数据表对应一个数据模型 创建模型: 当出现以下信息,说明我们的数据库没有配置用户名和密码…

原文:DevExpress XtraReports 入门五 创建交叉表报表 本文只是为了帮助初次接触或是需要DevExpress XtraReports报表的人群使用的,为了帮助更多的人不会像我这样浪费时间才写的这篇文章,高手不想的看请路过 本文内容来DevExpress XtraReports帮助文档,如看过类似的请略过. 废话少说 开始正事 一.准备数据绑定 XRPivotGrid 控件 启动 MS Visual Studio (2005.2008 或 2010),并且新建一个或者打开一个现…

本文引用了公众号纯洁的微笑作者奎哥的技术文章,感谢原作者的分享. 1.前言   老于网络编程熟手来说,在测试和部署网络通信应用(比如IM聊天.实时音视频等)时,如果发现网络连接超时,第一时间想到的就是使用Ping命令Ping一下服务器看看通不通.甚至在有些情况下通过图形化的Ping命令工具对目标网络进行长测(比如:<两款增强型Ping工具:持续统计.图形化展式网络状况 [附件下载]>.<网络测试:Android版多路ping命令工具EnterprisePing[附件下载]>),可以…

在图像处理实践中,将灰度图转化为二值图是非经常见的一种预处理手段. 在Matlab中,能够使用函数BW = im2bw(I, level)来将一幅灰度图 I.转化为二值图. 当中.參数level是一个介于0~1之间的值,也就是用于切割图像的阈值.默认情况下,它可取值是0.5. 如今问题来了,有没有一种依据图像自身特点来自适应地选择阈值的方法呢?答案是肯定的!我们今天就来介绍当中最为经典的Otsu算法(或称大津算法).该算法由日本科学家大津展之(Nobuyuki Otsu)于1979年提出.这个算…

C#基础入门 五 递归 递归调用:一个方法直接或间接地调用了它本身,就称为方法的递归调用. 递归方法:在方法体内调用该方法本身. 递归示例 public long Fib(int n) { if(n==0||n==1) return n; return Fib(k-2)+Fib(k-1); } 练习:利用递归计算1+2+3...+100的值. static int Fun(int n){ if(n==1) return n; return n+Fun(n-1); } 构造方法和析构方法 构造方法…

大家好,本节在这里主要说的是URLError还有HTTPError,以及对它们的一些处理. 1.URLError 首先解释下URLError可能产生的原因: 网络无连接,即本机无法上网 连接不到特定的服务器 服务器不存在 在代码中,我们需要用try-except语句来包围并捕获相应的异常.下面是一个例子,先感受下它的风骚   1 2 3 4 5 6 7 import urllib2   requset = urllib2.Request('http://www.xxxxx.com') try:…

大家好,本节在这里主要说的是URLError还有HTTPError,以及对它们的一些处理. 1.URLError 首先解释下URLError可能产生的原因: 网络无连接,即本机无法上网 连接不到特定的服务器 服务器不存在 在代码中,我们需要用try-except语句来包围并捕获相应的异常.下面是一个例子,先感受下它的风骚 import urllib2 requset = urllib2.Request('http://www.xxxxx.com') try: urllib2.urlopen(re…

静觅 » Python爬虫入门五之URLError异常处理 1.URLError 首先解释下URLError可能产生的原因: 网络无连接,即本机无法上网 连接不到特定的服务器 服务器不存在 在代码中,我们需要用try-except语句来包围并捕获相应的异常.下面是一个例子,先感受下它的风骚 import urllib2 requset = urllib2.Request('http://www.xxxxx.com') try: urllib2.urlopen(requset) except ur…

用来参数化的常用方法: 添加配置元件:用户定义的变量 使用函数助手 添加配置元件:CSV Data Set Config 添加前置处理器:BeanShell PreProcessor 添加配置元件:用户定义的变量 在request中使用: 在需要参数化的地方用${userId}代替原来的参数值 使用函数助手 示例: 生成5位字符长的字符串,从1234567890qazwsxedcrfvtg中随机取字符,生成的随机字符串赋给变量id. 参数化时第一次出现的位置 用${__RandomString(…

MySql概述及入门(五) MySQL集群搭建之读写分离 读写分离的理解 为解决单数据库节点在高并发.高压力情况下出现的性能瓶颈问题,读写分离的特性包括会话不开启事务,读语句直接发送到 salve 执行.基本的原理是让主数据库处理事务性增.改.删操作(INSERT.UPDATE. DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作.数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库. 为什么使用读写分离 因为数据库的“写”(写10000条数据到oracle可能要3分钟)操作是比较耗时的…

title: 爬虫入门五 gooseeker date: 2020-03-16 16:00:00 categories: python tags: crawler gooseeker是一个简单的爬虫软件.无需编程知识就可以使用. 1 简介 集搜客GooSeeker大数据软件开发始于2007年,2007年正是语义网络走向商用的时期,集搜客致力于提供一套便捷易用的软件,将网页内容进行语义标注和结构化转换. GooSeeker是一个采用云计算架构的网页数据抽取工具包,能根据用户的指导,从网页上抓取需要…

1.图像阈值与二值化 阈值是一种简单的图像分割方法,一幅图像包括目标物体(前景).背景还有噪声,要想从数字图像中直接提取出目标物体,可以设定一个像素值即阈值,然后用图像的每一个像素点和阈值做比较,给出判定结果. 二值化是特殊的阈值分割方法,把图像分为两部分,以阈值T为分割线,大于T的像素群和小于T的像素群,这样图像就变为黑白二色图像.通过设定一个标准如果大于这个标准就设为白,如果小于这个标准就设为黑,而这个标准就是阈值. 2.OpenCV阈值threshold double threshold(…

1.图像滤波理论 1.1图像滤波理论 图像滤波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.消除图像中的噪声又叫做图像滤波或平滑,滤波的目的有两个,一是突出特征以方便处理,二是抑制噪声. 空间域滤波就是在图像平面上对像素进行操作.空间域滤波大体分为两类:平滑.锐化. 平滑滤波:模糊处理,用于减小噪声,实际上是低通滤波,典型的滤波器是高斯滤波. 锐化滤波:提取边缘突出边缘及细节.弥补平滑滤波造成的边缘模糊.实际上是高通滤波. 空间域处理可由下式表示: g(…

1.边缘检测基础 图像的边缘是图像的基本特征,边缘点是灰度阶跃变化的像素点,即灰度值的导数较大或极大的地方,边缘检测是图像识别的第一步.用图像的一阶微分和二阶微分来增强图像的灰度跳变,而边缘也就是灰度变化的地方.因此,这些传统的一阶微分算子如Robert.Sobel.prewitt等,以及二阶微分算子Laplacian等等本质上都是可以用于检测边缘的.这些算子都可以称为边缘检测算子. 边缘检测可以大幅度的减少数据量,剔除那些不相关的信息,保留图像重要的结构属性,一般的边缘检测的步骤有: 1)滤波…

1.访问图像像素 1)灰度图像 2)彩色图像 OpenCV中的颜色顺序是BGR而不是RGB. 访问图像的像素在OpenCV中就是访问Mat矩阵,常用的有三种方法. at定位符访问 Mat数据结构,操作灰度图像像素点: int gray_value = (int) image.at<uchar>(i , j) ; 操作彩色图像像素点: int color_value = (int) image.at<Vec3b>(i , j) [k]; 指针访问 ; i < mat.rows;…

1.膨胀 所谓的图片的膨胀处理,其实就是在图像的边缘添加像素值,使得整体的像素值扩张,进而达到图像的膨胀效果. 对Z2上元素集合A和结构体元素S,使用S对A进行腐蚀,记作: A⊕S={z|(S)z ∩ A ≠ Ø} 让位于图像圆点的结构元素S在Z平面上移动,如果S的圆点移动到z点时,S与A有公共的交集(非空集),则认为这样的z点构成的集合是S对A的膨胀图像. 函数原型: CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, Inpu…

1.图像缩放 假设图像x轴的缩放因子Sx, y轴方向的缩放因子Sy,相应的变换表达式为: 函数原型为: CV_EXPORTS_W void resize( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ); 示例程序如下. img = imread("D:\\WORK\\5.OpenCV\\LeanOpenCV\\pic_src\\pic9.bmp"); imshow(…

1.图像轮廓 1.1图像轮廓与API函数 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续.一般地,获取图像轮廓要经过下面几个步骤: 1)     读取图片. 2)     将彩色图像转换成灰度图像. 3)     将灰度图像转换成二值图形并查找其二值图像边缘即可(如canny边缘检测). 4)     显示轮廓边缘. findContours寻找轮廓函数,原型为: CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutp…

1.直方图的概念 灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数.确定图像像素的灰度值范围,以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级,以横轴表示灰度级,以纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素占总像元数的比例值,做出的条形统计图即为灰度直方图.灰度直方图:横坐标是灰度,纵坐标是该灰度在图像中出现的次数. 图像直方图可以表示图像中亮度分布,能借助直方图了解需要如何调整亮度分布,直方图中左侧表示黑色.较暗的区域,右侧表示白色.较亮的区域.计算机视觉领域常借助直方图来实现图像的二值化…

1.原理 运动模糊产生: 由于相机传感器或物体相对运动, 按快门瞬间造成图像产生运动模糊. 在用摄像机获取景物图像时,如果在相机曝光期间景物和摄像机之间存在相对运动,例如用照相机拍摄快速运动的物体,或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时,拍得的照片都可能存在模糊的现象,这种由于相对运动造成图像模糊现象就是运动模糊.运动模糊是一种图片“退化”现象,无法反应真实的场景. 假设图像f(x,y)进行平面运动,x(t0)和y(t0)分别是在x和y方向上随时间变化的量.那么介质上(如胶片或数字存储器)…

一.图像挤压特效 1.原理 图像压效果本质的图像坐标的非线性变换,将图像向内挤压,挤压的过程产生压缩变形,从而形成的效果. 挤压效果的实现是通过极坐标的形式,设图像中心为O(x,y),某点距离中心O的距离为半径R,非线性方式改变半径R但不改变点的方向,就构成了图像挤压.也可以自定义加压中心点,计算半径方式相同. 图像像素变换倍率使用 y=sqrt(x). 图像上点P与图像中心O的距离为R,图像挤压就是P点坐标映射到OP直线上的点R2位置,其中| OR2 |=sqrt(OP)*ratio. 2.实…

1.角点介绍 角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测.图像匹配.视频跟踪.三维建模和目标识别等领域中,也称为特征点检测.在图像中角点是一个重要的局部特征,它决定了图像中关键区域的形状,体现了图像中重要的特征信息.目前,角点检测方法主要有2大类: 1)基于图像边缘轮廓特征的方法. 2)基于图像灰度信息的方法.此方法主要通过计算曲率及梯度进行角点检测,通过计算边缘的曲率来判断角点的存在性.典型代表有Harris算法.Susan算法…

转自: OpenCV 教程 使用 图像金字塔 进行缩放 图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术.一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样.有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中: 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像 高斯金字塔 每一层都按从下到上的次序编号, 层级  (表示为  ,尺…

1.环境搭建 1.1 VS2017开发环境搭建 1).下载软件包 https://opencv.org/ 2).配置环境变量 配置win10系统环境变量,把下面路径添加到path. D:\WORK\5.OpenCV\opencv\build\x64\vc15\bin 3).vs属性配置 配置包含路径 D:\WORK\5.OpenCV\opencv\build\include\opencv D:\WORK\5.OpenCV\opencv\build\include\opencv2 配置库目录 D:…

1.Mat结构 1.1.Mat数据 Mat本质上是由两个数据部分组成的类: 矩阵头:包含信息有矩阵的大小,用于存储的方法,矩阵存储的地址等 数据矩阵指针:指向包含了像素值的矩阵. 矩阵头部的大小是恒定的,矩阵本身的大小因图像的不同而不同,通常是较大的数量级. 在程序中传递图像并在有些时候创建图像副本需要花费很大的代价生成图像矩阵本身,而不是图像的头部.为了解决这一问题 OpenCV 使用引用计数系统.其思想是Mat的每个对象具有其自己的头,但可能他们通过让他们矩阵指针指向同一地址的两个实例之间共…

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理…

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像. 在skimage库中,阈值分割的功能是放在filters模块中. 我们可以手动指定一个阈值,从而来实现分割.也可以让系统自动生成一个阈值,下面几种方法就是用来自动生成阈值. 1.threshold_otsu 基于Otsu的阈值分割方法,函数调…