import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 %matplotlib inline 首先读入这次需要使用的图像 img = cv2.imread('apple.jpg',0) #直接读为灰度图像 plt.imshow(img,cmap="gray") plt.axis("off") plt.show() 使用numpy带的fft库完成从频率域到空间域的转换. f = np.fft.fft2…

灰度图像的点运算可分为线性点运算和非线性点运算两种.4.1线性点运算定义线性点运算就是输出灰度级与输入灰度级呈线性关系的点运算.在这种情况下,灰度变换函数的形式为: g(x, y)=pf(x,y)+L 其中 f(x,y) 为输入图像在点 (x,y) 的灰度值, g(x,y) 为相应的输出点的灰度值.显然,如果P=1和L=0,g(x,y)就是f(x,y)的复制;如果P<1,输出图像的对比度将增大;如果P>1,则对比度将减少;如果P=1而L≠0,该操作仅使所有像素的灰度值上移或下移,其效果是使整个…

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换.灰度非线性变换.图像阈值化处理.图像均衡化处理等知识,并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 .同一时候文章比較具体基础,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文档切割窗体显示图片  …

今天,我们学习了直方图.于是乎,回来我就用matlab代码实现一下.昨天受到道路检测老师课上一个内容的影响(对于道路裂缝的检测,我突发奇想,如果对于道路图像进行操作,是否能够让裂缝与道路分离,使得图像经过预处理以后在检测过程中能更加直观),于是所用图片是与道路裂缝有关的.(但是发现效果似乎很shi...) 结合上节课的图像点运算.今天的代码都将会囊括进来! 点运算,是用于改变图像灰度范围以及分布的一种运算,原图像与生成图像之间相应的像素值之间满足某种函数关系.可以是线性变换的,也可以是非线性变换…

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片空间几何变换.包含图像平移.图形旋转.图像反转倒置镜像和图像缩放的知识. 同一时候文章比較具体基础.没有採用GDI+获取矩阵.而是通过读取BMP图片信息头和矩阵像素实现变换,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文…

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中…

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.31灰度拉伸算法  [函数名称] 灰度拉伸函数GrayStretchProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   直方图灰度拉伸也叫做对比度拉伸,是一种特殊的线性点运算,使用的是分段线性变换函数,它的主要思想是提高图像灰度级的动态范围:它的作用是扩展图像的直方图,使其充满整个灰度等级的范围内,从而改善输出图像.   如图Fig.1所示,变换函数的运算结果是将原图在a-b之间的灰度级拉伸到c-d之间.如果一幅图像…

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…

在前两部文章介绍了几种边缘检测算法,和位图的内存结构.如果对前两篇文章已经理解透彻 了,那么本文将带你进入数字图像处理的世界. 本文通过C代码实现基本的sobel边缘检测,包括8个方向和垂直方向: 代码参考之前一篇--一个实例弄清楚位图的存储结构. 同样,代码中附有详细解释,于是我不再对代码作过多讲解: 头文件TestBmp.h如下: typedef unsigned char BYTE; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned int DWO…

0.小叙闲言 1.本章整体结构 2.书中例子 例2.1 主要是使用函数imadjust,来熟悉一下灰度处理,体验一把 >> imread('myimage.jpg'); >> f=imread('myimage.jpg'); >> g1 = imadjust(f, [ ], [ ]); >> imshow(g1); >> imshow(f); >> g2 = imadjust(f, [ ]); >> figure;imsh…