在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,…

python数字图像处理(18):高级形态学处理   形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot a…

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla…

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.65形态学轮廓提取算法  [函数名称]   形态学轮廓提取函数       WriteableBitmap MorcontourextractionProcess(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Morgraphy contour extraction process. /// </summary> /// <param name="src">Th…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.40二值图像轮廓提取算法  [函数名称]   二值图像轮廓提取         ContourExtraction(WriteableBitmap src)  [算法说明]   二值图像的轮廓提取对于图像识别,图像分割有着重要意义.该算法的核心就是将图像目标的内部点消除.所谓内部点,我们要根据当前像素点的邻域来进行判断,假设邻域窗口为3*3窗口,如果当前像素P(x,y)的八个邻域像素满足如下条件,则该点即内部点:   1,P(x,y)为目…

形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot as plt from skimage import d…

实际上前面我们就已经用到了图像的绘制,如: io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据.因此,我们也可以这样写: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) X: 要绘制的图像或数组. cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为R…

镜头边界检测技术简述 介绍 作为视频最基本的单元帧(Frame),它的本质其实就是图片,一系列帧通过某种顺序组成在一起就构成了视频.镜头边界是视频相邻两帧出现了某种意义的变化,即镜头边界反映了视频内容的不连续性.这种变化反映了某些关键信息,通过设定不同的检测指标,我们能够得到这些关键信息的变化.因此镜头边界检测技术(Shot Bound Detection)的实质即设定一个检测指标来获取我们需要的关键信息.这种关键信息在不同任务中的体现使不一样的,动作识别中我们需要能检测动作变化的镜头边界,视频…

在该文将介绍基本的几种应用于边缘检测的滤波器,首先我们读入saber用来做为示例的图像 #读入图像代码,在此之前应当引入必要的opencv matplotlib numpy saber = cv2.imread("saber.png") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 使用上图作为滤波器使用的图形 Roberts 交叉…