什么图像归一化 通俗地讲就是将矩阵的值通过某种方式变到某一个区间内 图像归一化的作用 目前能理解的就是归一化到某个区间便于处理,希望高人可以指点 opencv文档中的介绍 C++: void normalize(InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray() ) C++: void 

技术背景 在机器视觉等领域,最基本的图像处理处理操作,可以通过opencv这个库来实现.opencv提供了python的接口,所需安装的库为opencv-python,但是在库的导入的时候一般用的是import cv2,因此很多也把opencv-python简称为cv2. cv2的安装 如果是使用anaconda所搭建的python的编程环境,一般会事先安装好cv2这个仓库.在上面的超链接中可以找到适合自己本地环境的anaconda环境进行安装,这是一个非常常用的python包集成管理工具,其中

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

旋转: def get_image_rotation(image): #通用写法,即使传入的是三通道图片依然不会出错 height, width = image.shape[:2] center = (width // 2, height // 2) rotation = random.randint(-20,20) #得到旋转矩阵,第一个参数为旋转中心,第二个参数为旋转角度,第三个参数为旋转之前原图像缩放比例 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -rotat

使用cv2.VideoCapture()时发现,分解后的图片均顺时针旋转90度, 为了重新转回来使用np.rot90(mat, 1)即逆时针将矩阵旋转90度. 大功告成!!!

3.5.Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny边缘检测函数来识别边缘.它有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阀值去除 假阳性(false positive),最后还会分析出所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("canny.jp

1.cv2.blur(img, (3, 3))  进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波, 参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示对加和后的结果不进行平均操作,大于255的使用255表示 3. cv2.Guassianblur(img, (3, 3), 1) 表示进行高

怎么读入图像呢? 我们用 img = cv2.imread('图像路径\原图像名称',0) 原图像名称要有后缀 .png , .jpg等等原图像带有的后缀. 这里我们着重说明一下图像路径,这个路径一定要是全英文,没有数字,没有中文,没有各种符号,说的够清楚吧,除了路径分隔符\,其余的一切一切不是英文字母的都不能用,包括以后出现图像路径,都要谨记这一点. 相信有很多和我一样的初学者面临的第一个问题就是这个,我为此找了好多帖子,好多资料,但都没有写明这个问题,我希望这里给大家提个醒,会让大家节省很多

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

mask_all = np.zeros((256, 256), dtype='uint8')  单通道 mask_all_enlarge = np.zeros((256, 256, 3), dtype='uint8'  三通道 #为三通道图像赋值,这里我用的是循环,因该还有更简单的方式 img_base = np.zeros((256, 256, 3), np.uint8)     for i in range(256):        for j in range(256):         

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf-8 import cv2 img = cv2.imread("../data/mm1.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.putText(img, "hello world!", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255, 0), 2) "

opencv-学习笔记(6)图像梯度Sobel以及canny边缘检测 这章讲了 sobel算子 scharr算子 Laplacion拉普拉斯算子 图像深度问题 Canny检测 图像梯度 sobel算子和scharr算子 sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以它的抗噪声能力很强 我们可以设定求导的方向xorder或者yorder.也可以设置卷积核的大学 Ps当我们设置卷积核的大小为ksize=-1时候,这个函数会用 3*3的scharr算子如下 官方推荐在使用3*3滤波器时候要用scha

今天在python中读如图片时发现以下问题: 1.在from matplotlib import pyplot as plt之后,再import cv2 cv2.imshow()不能正常使用,还不知道是什么原因 目前我的解决办法是,使用cv2读入图像,然后调用plt.imshow()显示图像,不使用cv2.imshow()显示图像 2.OpenCV的cv2库中的色彩空间和matplotlib库中的色彩空间的排布方式是不一样的 cv2中的色彩排列是(b,g,r),而matplotlib库中的排列方

写在之前 从去年開始关注python这个软件,途中间间断断看与学过一些关于python的东西.感觉python确实是一个简单优美.easy上手的脚本编程语言,众多的第三方库使得python异常的强大.能够处理很多不同的问题,同一时候它的很多开源免费的库使得python的使用也是十分的广泛. 在科学计算.数据处理与图像领域,自己以前一直在使用matlab.感觉matlab也是一个语言优美.简单方便的编程语言,都说matlab与python在某些领域是非常类似的,确实是这样,就科学计算.数据处理上真

在学习Pytorch的时候,先学会如何正确创建或者加载数据,至关重要. 有了数据,很多函数,操作的效果就变得很直观. 本文主要用其他库读取图像文件(学会这个,你就可以在之后的学习中,将一些效果直观化) 更好的文章组织结构: Github 关注公众号:tuduisuinian(土堆碎念),菜单底部可以获取pytorch教程PDF文档 零:准备 加载数据前,需要掌握正确的读取路径方法.很多教程中的例子,在讲解的时候,没有提供图片,或者读者不知道修改教程中的读取路径,打击了热情. 建议:为了保证大家可

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

转载:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters

一.图像梯度算法 1.图像梯度-Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 # *******************图像梯度算法**********************开始 import cv2 # import numpy as np img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv