一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30383580 opencv速度最快,值得注意的是mxnet的采用多线程读取的方式,可大大加速…

一.函数简单介绍 1.warpAffine-图像放射变换(平移.旋转.缩放) 函数原型:warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src:原图像矩阵: M:变换矩阵: dszie:图像尺寸(大小) 其他參数默认就可以. 2.flip-图像翻转 函数原型:flip(src, flipCode, dst=None) sre:原图像矩阵. flipCode:翻转方向:1:水平翻转…

http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/21605008320132642254689/ 一个小例子: #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])// { //读入图像 const char* imagename =…

直接用matplotlib画出直方图 def plot_demo(image): plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) # image.ravel()将图像展开,256为bins数量,[0, 256]为范围 plt.show() 图像直方图 def image_hist(image): color = ('blue', 'green', 'red') for i, color in enumerate(color): # 计算出直方图,calcHist(i…

一阶导数与Soble算子 二阶导数与拉普拉斯算子 图像边缘: Soble算子: 二阶导数: 拉普拉斯算子: import cv2 as cv import numpy as np # 图像梯度(由x,y方向上的偏导数和偏移构成),有一阶导数(sobel算子)和二阶导数(Laplace算子) # 用于求解图像边缘,一阶的极大值,二阶的零点 # 一阶偏导在图像中为一阶差分,再变成算子(即权值)与图像像素值乘积相加,二阶同理 def sobel_demo(image): grad_x = cv.Sob…

图像金字塔原理 expand = 扩大+卷积 拉普拉斯金字塔 PyrDown:降采样 PyrUp:还原 example import cv2 as cv import numpy as np # 图像金字塔和拉普拉斯金字塔(L1 = g1 - expand(g2)):reduce:高斯模糊+降采样,expand:扩大+卷积 # PyrDown降采样,PyrUp还原 def pyramid_demo(image): level = 4 temp = image.copy() pyramid_ima…

import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图,没有灰,在一个值之前为黑,之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时,我们就是随便给了一个数来做阈值,那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢?答案就是不停的尝试. # 如果是一副双峰图像(简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)呢? # 我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值…

突然发现网上都是些太繁琐的方法,我就找opencv锐化函数咋这么墨迹. 直接上代码: kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) #定义一个核 dst = cv.filter2D(image, -1, kernel=kernel)…

python的便捷是如此的引人着迷,而opencv给python提供的接口使我们能够使用python来快速验证我们的想法,或者与别的模块快速结合,在这个系列文章我会通过jupyter notebook来快速展示opencv的使用 #在开头引入必要的库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 #ipython %matplotlib inline 图像读取 opencv使用imread读取图片,imshow显示图片…