09 2021 档案
摘要：一、numpy实现傅里叶变换和逆傅里叶变换 1.numpy实现傅里叶变换numpy.fft.fft2实现傅里叶变换，返回一个复数数组(complex ndarray)，也就是频谱图像numpy.fft.fftshift将零频率分量移到频谱中心(将左上角的低频区域，移到中心位置) 20*np.log(
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摘要：在之前的博客中，尝试了很多方法插入视频，但都没有成功，这里的模块也很难显示视频 后续，从网上查到一些方法，顺便记录下来，整体就是通过markdown编辑器，实现视频的插入 <video id="testId" width="100%" height="240" controls="controls"
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摘要：在学习傅里叶变换的时候，处于一种比较模糊的状态，以下大部分都是转载一位博主的讲解 原文链接：傅里叶分析之掐死教程（完整版）韩昊 作 者：韩 昊 知 乎：Heinrich 微 博：@花生油工人 知乎专栏：与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师，柳晓鸣老师，王新年老师以及张晶泊老师 转载的
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摘要：灰度直方图灰度直方图是表示图像中灰度值分布的直方图，标绘了图像中每个灰度值的像素数横坐标:图像中各个像素点的灰度级纵坐标:具有该灰度级的像素个数 归一化直方图归一化直方图是表示图像中灰度值分布的概率之和等于1横坐标:图像中各个像素点的灰度级纵坐标:出现这个灰度级的概率 需要注意的，直方图术语：dim
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摘要：%matplotlib qt5，将绘制的图显示在窗口 %matplotlib inline，将绘制的图显示在页面（默认） # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(
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摘要：图像轮廓轮廓可以说是一个很好的图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义换句话说，边缘检测能够测出边缘，但是边缘是不连续的。将边缘连接为一个整体，构成轮廓需要注意的问题1> 通常是针对二值图像的轮廓提取，需要预先进行阈值分割或者边缘检测处理2>
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摘要：图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构 1.向下取样（缩小图像）在图像向下取样中，一般分两步：1> 对图像Gi进行高斯卷积核（高斯滤波）2> 删除所有的偶数行和列 高斯卷积核，如下： 整体过程就是，原始图像 G_i 具有
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摘要：Canny边缘检测Canny边缘检测算子是一种多级检测算法，1986年由John F. Canny提出 1> 图像去噪边缘检测容易受到噪声的印象，在进行边缘检测之前，通常使用高斯滤波去除噪声2> 计算梯度值和梯度方向对平滑后的图像，采用sobel算子计算梯度值和方向 3> 非极大值抑制非最大值抑制能
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摘要：1.sobel算子的理论基础sobel算子的核心是用来检测边缘信息的，一般认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小 sobel算子的原理，对原始图像像素分别计算在x和y方向的梯度，然后计算该像素的
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摘要：1.图像腐蚀在图像的形态学操作中腐蚀，主要是针对二值图像，使用卷积核的中心点逐个扫描原始图像，被扫描到的原始图像中的像素点，只有当卷积核对应的元素值均为1（白色）时，其值才为1（白色），否则值为0（黑色） 腐蚀是对白色部分（高亮部分）而言的，可以理解为删除对象边界的某些点的像素，也就是说效果图拥有比
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摘要：图像平滑处理就是图像滤波，尽量保留图像细节特征的条件下实现对图像噪声的消除，达到增强图像的效果1.均值滤波任意一点的像素值，都是周围N*N个像素值的均值，常用于消除图像中的椒盐噪声 也就是说，可以把像素点周围5*5的像素区域，都去与核相乘，最后相加，得到该像素点的新值 针对原始图像内的像素点，都逐个
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摘要：阈值分割图像阈值分割是一种简单的图像分割方法，通过将彩色图像转化成灰度图像，然后利用合适的阈值，进行二值化，也就是从图像中提取出我们需要的轮廓 1.简单阈值选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成非黑即白的二值图像retval,dst = cv2.threshold(src,thresh,maxval
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摘要：图像缩放通过cv2.resize(src,dsize,fx,fy,interpolation)调整输入图像的大小其中src是输入图像，dsize是输出图片尺寸，fx和fy是沿x轴，y轴的缩放系数，interpolation是插入方式(dsize和fx,fy设置一个就可以)以下常用的几种interpo
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摘要：图像加法1.Numpy加法取模加法：结果 = 图像1 + 图像2 2.OpenCV加法饱和运算：结果 = cv2.add(图像1,图像2) 需要注意，参与运算的图像大小、类型必须一致 import cv2 import numpy as np a = cv2.imread(r"image\lena5
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摘要：图像是由一个个像素构成的 我们所说的图像，通常分为二值图像、灰度图像、RGB图像 二值图像：图像当中的每个像素点，只能取0或255，其中0为黑，255为白灰度图像：图像当中的每个像素点，可以取最暗黑色到最亮的白色的灰度之间256级灰度，其中二值图像和灰度图像都是单通道图片RGB图像：图像当中的每个像
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摘要：Anaconda环境中安装OpenCVconda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 中文文档http://www.woshicver.com/ThirdSection/2_1_%E5%9B%BE%E5%83%8F%E
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