import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy import scipy.stats %matplotlib inline 读入我们需要的图像 apple = cv2.imread("apple.jpg") apple = cv2.resize(cv2.cvtColor(apple,cv2.COLOR_BGR2RGB),(200,200)) plt.imshow(apple) plt.

@ 目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 3. 专栏目录 1. 专栏简介 遥感数字图像的处理,是对遥感数字图像的计算机处理.与工业和医学数字图像不同,遥感数字图像类型更为多样,内容更为复杂.因此,遥感数字图像的处理,不仅需要掌握已有的数字图像处理方法,而且需要具有相当的地学只是,是科学和艺术的有机结合. 2. 专栏地址 「 刘一哥与GIS的故事 」之<遥感知天地> 3. 专栏目录 学习遥感数字图像处理,不仅要掌握遥感数字图像处理的理论知识,更需要掌握Erdas和Envi软件实验操作. [遥感数

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,

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

[博客导航] [Python相关] 前言 基于Python的数字图像处理,离不开相关处理的第三方库函数.搜索网络资源,列出如下资源链接. Python图像处理库到底用哪家 python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理) Python各类图像库的图片读写方式总结 Python3教程 20个必不可少的Python库,列出了库的简介,值得阅读 Python 常用的标准库以及第三方库有哪些? 很全面,像是字典,但没有深入的介绍. 2017最受欢迎的15大Python库有哪些?有较为详细的介

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

以下这些实验中的代码全部是我自己编写调试通过的,到此,最后进行一下汇总. 数字图像处理实验(1):PROJECT 02-01, Image Printing Program Based on Halftoning (基于半色调技术的图像打印技术) 链接:http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/70340458 数字图像处理实验(2):PROJECT 02-02, Reducing the Number of Gray Levels in 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

使用Python实现数字图像处理中如下功能: 彩色图像转成灰度图像 实现图像的相关&卷积操作 实现图像的高斯核卷积 使用的库和python版本如下: imageio:2.9.0 用于读取磁盘中的图片文件 numpy:1.20.3 用于矩阵等操作 matplotlib:3.4.2 用于画图 python:3.8.11 读取图像 在进行图像处理操作前,首先需要对图像进行读取.这里使用imageio库对图片进行读取,并将其转成numpy数组. 下面定义一个covert_img_to_array函数,用

实验要求: 上面的实验要求中Objective(实验目的)部分是错误的. 然而在我拿到的大纲中就是这么写的,所以请忽视那部分,其余部分是没有问题的. 本实验是使用伪彩色强调突出我们感兴趣的灰度范围,在实验要求中制定了一些强调的对象.在程序中我们遍历所有的像素,判断其灰度级,如果在我们感兴趣的那一特定范围内,就使用彩色显示出来,即伪彩色图像处理. 实验代码: % close all; clc; clear all; % img = imread('Fig6.22(a).jpg'); figure;

原本听的是mooc武汉大学的数字图像处理课程,但是无奈老师读ppt的能力太强,不太适应,后面的课程对于实验方面的要求甚低,无奈之下到处找课程,终于找到了一个适合自己的教程<王伟强-数字图像处理>,今天开始连载,希望3.20日之前能够完成课程的学习,加油! 预计连载的目录 导言与MATLAB快速介绍 空域处理(I) - 亮度变换(I) 空域处理(II)- 卷积与线性移动不变系统 频域处理(I)- 傅立叶变换 频域处理(II)- 高低频滤波器与频域处理框架 图像复原(I)- 噪声与相关的去噪技术

熟悉图像处理或者压缩的工程师.研究人员和学生,经常在他们的实验或者项目任务里使用"Lenna"或者"Lena"的图像.Lenna 图像已经成为被广泛使用的测试图像.今天,Lenna 图像的使用被认为是数字图像历史上最重要的事件之一. 然而,这张图片背后的故事是颇有意思的,很多 人都抱有学究都是呆子的看法,然而 Lena 对此就是一个有力的驳斥.lena(lenna)是一张于 1972 年 11 月出版的<Playboy>的中间插页,在 这期杂志中使用了&

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

写在前面的话 数字图像处理系列的学习笔记是作者结合上海大学计算机学院<数字图像处理>课程的学习所做的笔记,使用参考书籍为<冈萨雷斯数字图像处理(第二版)(MATLAB版)>,同时学习过程中会参考网络学习资源.对于数字图像处理的学习不可能仅仅依靠作者所写的这一系列笔记,而是需要花时间和精力学习,本文只可作参考和交流之用.由于涉及此学科不久,在学习过程中难免存在错误,请读者不吝赐教. 数字图像处理绪论 数字图像处理(DIP)的研究目标和处理对象: DIP的研究目标是获取信息,处理对象是

1         图像增强 1.1            直方图均衡化 对于灰度图像,可以使用直方图均衡化的方法使得原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图. 代码如下: I2=histeq(I1); figure,imshow(I2); figure,imhist(I2); 原图像为lena的图片,经过直方图均衡化后的图片为Figure 1. Figure 1 原图灰度直方图请参见:MATLAB数字图像处理(一)基础操作和傅立叶变换,经过修正后的灰度直方图为Figure 2: Figure 2

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书的勘误表. [内容简单介绍]本书全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法,内容涉及几何变换.灰度变换.图像增强.图像切割.图像去噪.小波变换.形态学处理.多尺度融合.偏微分方程应用.正交变换与图像压缩.边缘及轮廓检測.图像复原.图像去雾.多尺度空间构建与特征匹配等15大核心话题.全部算法均配有完整的MATLAB实现代码.并以此为基础具体介绍了MATLAB中与图像处理有关的近200个函数的用法,便于读者学习与实践.此外,本书还提供了丰富的

原文:C#数字图像处理时注意图像的未用区域 图1. 被锁定图像像素数组基本布局         如图1所示,数组的宽度并不一定等于图像像素数组的宽度,还有一部分未用区域.这是为了提高效率,系统要确定每行的字节数必须为4的倍数.例如一幅24位.宽为17个像素的图像,它需要每行占有的空间为51(3 * 17)个字节,但51不是4的倍数,因此还需要扩充1个字节,从而使每行的字节数扩展为52(4 * 13,即Stride=52),这样就满足了每行字节数是4的倍数的条件.需要扩展多少个字节不仅是由图像的宽

基于小波变换的数字图像处理(MATLAB源代码) clear all; close all; clc;M=256;%原图像长度N=64; %水印长度[filename1,pathname]=uigetfile('*.*','select the image'); image1=imread(num2str(filename1));subplot(2,2,1);imshow(image1); title('original image');     % orginal image for wate

数字图像处理作业的输入图像全部都是灰度图像,所以汇总一下自己遇到的问题答案. OCV的图像容器是Mat<typename>,可以用imread(filename)读取图像,filename是c string,char*和const char*都行.灰度图像的typename是uchar,RGB图像的typename是Vec3b. Mat容器如果直接使用操作符赋值,只会复制一份信息头而不会复制包含数据的矩阵,由此而降低内存的浪费和速度,所以这样得到的多个Mat对象都指向同一个数据矩阵,换句话说,

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

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part6,辑录该书第281至第374页之代码,供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P338 i=double(imread('vase.tif'));[C,S]=wavedec2(i,2,