学习图像上的算术运算,加法,减法,位运算等 1.图像加法 使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算,也可以用numpy运算,直接img+img1.两幅图像的大小和类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值. 两种操作的本质区别在于OpenCV的加法是一种饱和操作,加到顶后就不在上升了:而Numpy是模操作,具体如下: import numpy as npimport cv2 x = np.uint8([250])y = np.uint8([10])print(cv2.add(x,y)…

本人处理图像的时候经常使用opencv的包,但是 cv2.putText 显示不了中文,所以查找了如何在python在图像上写中文的方法,在伟大的Stack Overflow上面找到一个方法,分享给大家. 本文的 Stack Overflow 网址: https://stackoverflow.com/questions/50854235/how-to-draw-chinese-text-on-the-image-using-cv2-puttextcorrectly-pythonopen imp…

目标 学习图像的几种算术运算,例如加法,减法,按位运算等. 您将学习以下功能:cv.add,cv.addWeighted等. 图像加法 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 img2添加两个图像.两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值. 注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别.OpenCV加法是饱和运算,而Numpy加法是模运算. 例如,考虑以下示例: >>> x = np.uint8([250]) &g…

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…

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…

0.序言 这一篇博客我们将学习图像的几种算术运算,例如加法,减法,按位运算等. 1.图像加法 我们可以通过OpenCV函数 cv.add() 或仅通过numpy操作 res=img1+img2 res = img1 + img2 将两个图像加起来.两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值. 注意:OpenCV加法和Numpy加法之间有区别.OpenCV加法是饱和运算,而Numpy加法是模运算. 例如,考虑以下示例: >>> x = np.uint8([250])…

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…

1.图像算术运算 参数含义: src1:第一张图像 src2:第二张图像 dst:destination,目标图像,需要提前分配空间,可省略 mask:掩膜 scale:缩放比,常量 dtype:数据类型,默认等于-1 加 减 乘 除 cv2.add(src1,src2,dst,mask,dtype) cv2.subtract(src1,src2,dst,mask,dtype) cv2.multiply(src1,src2,dst,scale,dtype) cv2.divide(src1,src…

建议大家看看网络视频教程:http://www.opencvchina.com/thread-886-1-1.html    腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作,比如下面的一副16*16的灰度图. 它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为:       我们定义一个5*5的结构元素,该结构元素用5*5的矩阵表示,其中为1的单元,表示该单元在结构元素中有效,另外还定义一个锚点,坐标为(2,2),在单元格中用蓝色表示. 腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素的锚点位置对齐图像的像素,然后…

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…