07 2019 档案

OpenCV-形态学转换-腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度
摘要：形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。 膨胀：减少亮区； 腐蚀：扩大亮区 结构化元素 构建核的形状和大小方法：cv2.getStructuringElement() cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5)) ： 阅读全文
posted @ 2019-07-21 21:36 bingma 阅读(1446) 评论(1) 推荐(0)
OpenCV-图像平滑-卷积、平均、高斯模糊、中值模糊、双边滤波
摘要：卷积 LPF（低通滤波） 帮助我们去除噪音，模糊图像，降低图像的高频成分。 如 kernel = [[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]] HPF （高通滤波）帮助我们找到图像的边缘 ，去除图像的低频成分。 如： kernel = [[0, -1, 0], [-1, 阅读全文
posted @ 2019-07-20 17:15 bingma 阅读(4902) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV-图像阈值-简单阈值、自适应阈值、Otsu’s 二值化
摘要：简单阈值（全局阈值） 函数：threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)，返回两个值retVal（阈值） 和 threshImg（处理后的图像） 函数中四个参数分别是原图像、阈值、最大值、阈值类型 阈值类型一般分为五种： cv2.THRESH_BINA 阅读全文
posted @ 2019-07-18 22:05 bingma 阅读(16488) 评论(0) 推荐(3)
OpenCV-几何变换-移动、旋转、仿射变换
摘要：OpenCV 提供了两个变换函数，cv2.warpAffine 和 cv2.warpPerspective，使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。cv2.warpAffine 接收的参数是2 × 3 的变换矩阵，而 cv2.warpPerspective 接收的参数是 3 × 3 的变换矩阵。 扩 阅读全文
posted @ 2019-07-18 15:53 bingma 阅读(1125) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV-图像处理-颜色空间转换（物体跟踪）
摘要：转换颜色空间 常用转换方式：BGR<-->RGB、BGR<-->Gray 和 BGR<-->HSV 函数：cv2.cvtColor(input_image， flag)，其中 flag就是转换类型。 代码： 1 import cv2 2 import numpy as np 3 4 img=cv2. 阅读全文
posted @ 2019-07-17 20:53 bingma 阅读(572) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV-图像算数运算-图像加法、图像混合、按位运算（掩膜结合）
摘要：图像加法 opencv中加法是cv2.add(img1, img2)，numpy中加法 img = img1 + img2 二者区别：opencv的加法是一种饱和操作，而numpy的加法是一种模操作，这种差别在你对两幅图像进行加法时会更加明显。 OpenCV 的结果会更好一点。所以尽量使用 Open 阅读全文
posted @ 2019-07-17 16:11 bingma 阅读(2328) 评论(0) 推荐(0)
OpenCV-图像基础操作
摘要：获取并修改像素值 图像ROI 对图像特定区域进行操作，例如我们要检测一副图像中眼睛的位置，我们首先应该在图像中找到脸，再在脸的区域中找眼睛，而不是直接在一幅图像中搜索。这样会提高程序的准确性和性能。 另外一种方式：cv2.split() 是一个比较耗时的操作。只有真正需要时才用它，能用Numpy 索 阅读全文
posted @ 2019-07-17 14:18 bingma 阅读(317) 评论(0) 推荐(0)