随笔分类 - 课程——数字图像处理
摘要：Mark: https://www.cnblogs.com/wyh1993/p/7118559.html 效果非常的好
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摘要：亮度与对比度 亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小，对比度调整指的是图像暗处变得更暗，亮出变得更亮，从而拓宽某个区域内的显示精度。 OpenCV中亮度和对比度应用这个公式来计算：g(x) = αf(x) + β，其中：α(>0)、β常称为增益与偏置值，分别控制图片的对比度和亮度。 注：此处对α/
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摘要：在matlab中，存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声。Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数，但是很容易使用相关的函数来实现。 代码： 可见，只要我们得到满足某个分布的多维数组，就能作为噪声添加到图片中。 例如： 然后再： 参考链接： 1、https://stackoverflow
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摘要：膨胀与腐蚀一般用于二值图，也很好理解。但是对于灰度图，显然也存在腐蚀与膨胀，这是如何进行的呢？ 可以使用OpenCV中的库函数cv2.erode和cv2.dilate，但这次是探究其中的原理。 灰值形态学 结构元素（structure element） $5 \times 5$结构元素示例： （2）
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摘要：目标 这一节 我们将学习不同的形态学操作，如腐蚀、膨胀、开、闭...... 我们将看到不同的函数，如：cv2.erode()、cv2.dilate()、cv2.morphology() 理论 形态变换是基于图像形状的一些简单操作。它通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个
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摘要：通常我们将读入的彩色图转化成灰度图，需要将灰度图反转得到掩码，如何正确快速的得到某个图像的反转图呢？ 首先看一种看似很正确的写法，对其中每个像素进行如下处理： 其实，灰度图中像素值是<class numpy.uint8>, 即8位无符号数，这是为了保证像素值0~255。 所以正确的写法只需 img
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摘要：概念 修复是图像插值。数字修复算法在图像插值，照片恢复，缩放和超分辨率等方面具有广泛的应用。 大多数人会在家里放一些旧的退化照片，上面有一些黑点，一些笔画等。你有没有想过恢复它？我们不能简单地在绘画工具中擦除它们，因为它将简单地用白色结构替换黑色结构，这是没有用的。在这些情况下，使用称为图像修复的技
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摘要：编写pytohn脚本时通常需要批处理。 列出指定目录下的所有文件/文件夹 os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表，但有个很明显的缺点，它的默认顺序不是有序的或者说不是通常的顺序（不知道用啥排的）。 由于返回值是list类型，所以可以使用sort() 结果（可
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摘要：使用自定义内核对图像进行卷积。该功能将任意线性滤波器应用于图像。支持就地操作。当光圈部分位于图像外部时，该功能会根据指定的边框模式插入异常像素值。 语法 函数原型： 参数： 该函数实际计算的是相关性，而不是卷积 $$\texttt{dst} (x,y) = \sum _{ \stackrel{0\l
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摘要：在图像处理中，我们通常需要将原图像与处理后的图像放在同一个窗口显示，这样便于比较。 首先，需要介绍Numpy中的两个函数：hstack()、vstack()。 函数原型：hstack(tup) ，参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。看下面的代码体会它的含义：
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摘要：通过将图像与低通滤波器内核卷积来实现图像模糊。它有助于消除噪音。它实际上从图像中去除了高频内容（例如：噪声，边缘）。因此在此操作中边缘会有点模（嗯，有模糊技术，也不会模糊边缘）。 OpenCV主要提供四种模糊技术。 需要注意的是，图像模糊也叫图像平滑，它有助于降低噪声，但有噪声与模糊并不是等同的。
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摘要：改变图像大小意味着改变尺寸，无论是单独的高或宽，还是两者。也可以按比例调整图像大小。 这里将介绍resize()函数的语法及实例。 语法 函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数： 参数 描述 src 【必需
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摘要：前面介绍过用dnarray来模拟，但mat更符合矩阵，这里的mat与Matlab中的很相似。(mat与matrix等同) 基本操作 矩阵求逆、行列式 与Numpy array相同，可参考链接。 矩阵乘法 矩阵乘，与Numpy dnarray类似，可以使用np.dot()和np.matmul()，除此
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摘要：前面介绍过用dnarray来模拟，但mat更符合矩阵，这里的mat与Matlab中的很相似。(mat与matrix等同) 基本操作 矩阵求逆、行列式 与NUmpy array相同,链接。 矩阵乘法 矩阵乘，与Numpy dnarray类似，可以使用np.dot()和np.matmul()，除此之外，
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摘要：本文主讲Python中Numpy数组的类型、全0全1数组的生成、随机数组、数组操作、矩阵的简单运算、矩阵的数学运算。 尽管可以用python中list嵌套来模拟矩阵，但使用Numpy库更方便。 定义数组 还有一些特殊的方法可以定义矩阵 操作数组 矩阵的数学运算 关于方阵 矩阵乘法 矩阵乘：按照线性代
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摘要：为什么使用Python-OpenCV? 虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的最新版是4.0，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一
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摘要：完整正确的代码如下： 问题一： 很可能是文件路径不对，导致image为空，从而imshow出错。比如我就是Picturtes掉了个“s”. 问题二： 与先前版本相比，Libpng-1.6在检查ICC配置文件方面更为严格。您可以忽略该警告。要摆脱它，请从PNG图像中删除iCCP块。 您可以使用各种PN
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摘要：当我在Google Colab运行如下代码 竟然会使会话奔溃，然后内核重启，系统日志如下： 警告信息是“cannot connect to X server”,那什么是X server呢？ 这下就明白了，由于OpenCV采用highgui，而命令行下无法产生图形界面。 这个问题对于命令行下的Linu
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摘要：本文章会详细的介绍RGB颜色空间与RGB三色中色调、饱和度、亮度之间的关系，最后会介绍HSV颜色空间！ RGB颜色空间 概述 RGB颜色空间以R(Red:红)、G(Green:绿)、B(Blue:蓝)三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色，所以俗称三基色模式。 RGB三原色起源于
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摘要：问题 使用sudo pip3 install tensorflow安装完CPU版tensorflow后，运行简单的测试程序，出现如下警告： I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructi
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