我们先来看两个函数reshape和flatten: 假设我们先生成一个一维数组: vec=np.arange(15) print vec 显示为: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 如果我们要把这个一维数组,变成一个3*5二维矩阵,我们可以使用reshape来实现 mat= vec.reshape(3,5) print mat 显示为 [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] 现在如果我们返过来,知道一个二

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

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

目录: (一)直方图的使用 正文: (一)直方图的使用 1 from matplotlib import pyplot as plt 2 def plot_demo(image): 3 print(image.ravel()) 4 plt.hist(image.ravel(),256,[0,256]) #ravel将图像3维转一维数组,便于统计频率 5 # 统计为256个bin,显示0-255bin,意思是全部显示,我们可以设置只显示一部分 6 plt.show() 7 8 src = cv.i

1 安装h5py sudo apt-get install libhdf5-dev sudo pip install h5py 假设你已经安装好python和numpy模块 2 读取mat文件数据 import numpy as np import h5py f = h5py.File('data.mat') data = f['cell_name'][:] cell_name是元胞数组的名称,假如有多级元胞目录,可以指定任意的元胞数组进行读取,比如 data = f['cell_name/..

直方图简介:图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素.还不明白?就是统计一幅图某个亮度像素数量.比如对于灰度值12,一幅图里面有2000 个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推.参考:https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/52605308 一.安装matplotlib 要画直方图必须要安装matplotlib库,Matplotlib 是一个

利用python进行简单的图像处理:包括打开,显示以及保存图像 利用PIL处理 PIL(python image library) 是python用于图片处理的package.但目前这个package已经停止更新,因此使用Pillow,它由PIL发展而来. 首先要安装Pillow,运行如下命令: pip install Pillow 打开,显示以及保存图像: from PIL import Image img = Image.open('lena.png) #open the image img

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

1.使用opencv保存图像 cv2.imwrite(存储路径,图像变量[,存盘标识]) 存盘标识: cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY  设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量,其值为0---100(数值越大质量越高),默认95 cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY  设置图片的格式为.webp格式的图片质量,值为0--100 cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION  设置.png格式的压缩比,其值为0--9(数值越大,压缩比

一.函数简单介绍 1.imread-读取图像 函数原型:imread(filename, flags=None) filename:读取的图像路径名:比如:"H:\img\lena.jpg". flags:彩色图or灰色图,1:表示彩色图.0:表示灰色图. 2.imshow-显示图像 函数原型:imshow(winname, mat) winname:窗体名字.比如:"Lena". mat:要显示的图像矩阵. 3.imwrite-保存图像 函数原型:imwrite(

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

阅读对象:可以配置opencv+Python环境的任何人,毕竟写这篇文章的人就是小白. 1.环境说明 1.1opencv版本: 1.2Python版本: 1.3系统:win7 注: (1)opencv安装教程:http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-i

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像的读取.显示以及保存,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 1.1 读取图像: cv2.imread(文件名, 标记),其中cv2.IMREAD_COLOR/1读取彩

背景 图像的直方图是衡量图像像素分布的一种方式,可以通过分析像素分布,使用直方图均衡化对图像进行优化,让图像变的清晰. opencv官方对图像直方图的定义如下: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 一.直方图计算的原理 一副图像实际上就是一个数字矩阵. 3x3的灰度图像由9个像素组成,每个像素都取值0-255中的一个值,0表示黑色,255表示白色,中间值是介于黑色和白色之间的灰度值. 如下以一个高度为3,宽度为3的图片为例说明直方图的计算. 定义一

# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * #添加中文支持 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\方正喵呜体.ttf", size=14) figure() img=array(Image.open("F:/pic/jiandan/7

1.CPtrArray指针数组 2.CPtrArray返回void指针,需要做类型转换 3.View类中的OnPaint调用OnPrepareDC和OnDraw,如果覆盖OnPaint,就不会调用OnDraw(除非显式调用) 4.坐标空间 Coordinate Spaces and Transformations Win32®-based applications use coordinate spaces and transformations to scale, rotate, transl

正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往往需要先提取图像中皮肤区域来缩小人脸的检测范围,这一般获得皮肤的颜色范围还需要定义阈值并不断的调整,实际中参数太多而不容易控制. 这里我们就可以考虑用直方图的反射映射. 1,收集人脸皮肤样本. 2,拼合样本并计算其颜色直方图. 3,将得到的样本颜色直方图反射映射到待检测的图片中,然后进行阈值化即可. 这里

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

1.声明一个表示图像的变量,在OpenCV2中,这个变量是cv::Mat类型,该类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构.默认情况下它们的尺寸为0. cv::Mat  image;       //这句话将创建一个宽高都为0的图像: 通过调用cv::Mat 的size()方法可以获取该图像的尺寸,该方法的返回值是一个结构体,包含着宽度和高度: std::cout<<"size:"<<image.size().height<<","

OpenCV成长之路:图像直方图的应用 2014-04-11 13:57:03 标签:opencv 图像 直方图 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394118 正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 2014-04-11 13:47:27 标签:opencv 直方图 统计表 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种