摘要：
直方图 cv2.calcHist([img], [channels], mask, [histSize],[ranges]) 参数: img:输入图像 channels:选择图像的通道 mask：掩膜 histSize：使用多少个bin(柱子) ranges:像素值的范围 注意除了mask都要带[] 阅读全文
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图像梯度处理 Sobel算子 水平方向: 对于线条A和线条B，右侧像素值与左侧像素值的差值不为零，因此是边界 上下像素值差值为0，左右素值的差值不为零，分布为正负， 离的近的为2，离的远的为1 P5=(P3-P1)+2(P6-P4)+(P9-P7) 竖直方向： 对于线条A和线条B，上侧像素值与下侧像 阅读全文
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形态学图像处理 图像腐蚀和膨胀 腐蚀和膨胀是对二值图像的白色部分(高亮部分)而言的，不是黑色部分而言。 腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀即“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。 膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀即“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。 按数学方面来说，膨胀或者腐蚀操作 阅读全文
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Harris角点检测 理解 内部点：蓝框所示，无论滑动窗口水平滑动还是竖直滑动，框内像素值都不会发生大的变化 边界点：黑框所示，滑动窗口沿着某一个方向滑动框内像素点不会发生大的改变，但是沿着另一个方向滑动，就会发生大的改变 角点：红框所示，滑动窗口沿着两个方向滑动，框内像素点都会发生大的变化 两个方 阅读全文
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轮廓检测 图像金字塔 上采样，图像变大一倍，矩阵用0填充 img = cv2.imread('1,jpg') cv_show('img',img) up = cv2.pyrUp(img) cv_show('up',up) 下采样，图像缩小一倍 删除矩阵偶数行偶数列 img = cv2.imread( 阅读全文
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阈值和平滑处理 cv2.threshold()二值化函数 ret,thresh = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) 参数 src:所要进行二值化处理的灰度图 thresh:阈值 maxval：最大值 type：有八种常见类型 返回值 r 阅读全文
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图片的读取和展示 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg') cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 其中cv2.waitKey(0)代表图片的停留时间，0:表示手动关闭。cv2.wait 阅读全文
摘要：
Matplotlib库基础 •pyplot绘制坐标 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x:x轴数据，列表或数组，可选 y:y轴数据，列表或数组 format_string：控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs:第二组或更多(x,y,format_str 阅读全文
摘要：
Numpy数据存取 •NumPy的随机数函数 a = np.random.rand(1,2,3) print(a) #[[[0.03339719 0.72784732 0.47527802] # [0.6456671 0.65639799 0.01300073]]] a = np.random.ra 阅读全文
摘要：
Numpy数据存取 •数据的csv文件的存取 只能有效存取和读取一维和二维数据 a = np.arange(100).reshape(5,20) #用delimiter分割，默认为空格 np.savetxt('a.csv',a,fmt='%d',delimiter=',') #unpack=True 阅读全文