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路飞小、弟
这家伙真的不懒,真的.... :)
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2019年3月26日
opencv学习笔记(七)---图像金字塔
摘要: 图像金字塔指的是同一图像不同分辨率的子图的集合,有向下取样金字塔,向上取样金字塔,拉普拉斯金字塔....它是图像多尺度表达的一种,最主要的是用于图像的分割 向下取样金字塔指高分辨率图像向低分辨率图像的转换,从第i层获得第i+1层的步骤(G[i]->G[i+1]) 1.对图像G【i】进行高斯卷积,卷积
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posted @ 2019-03-26 22:39 路飞小、弟
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2019年3月24日
opencv学习笔记(六)---图像梯度
摘要: 图像梯度的算法有很多方法:sabel算子,scharr算子,laplacian算子,sanny边缘检测(下个随笔)。。。 这些算子的原理可参考:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 下面是我的一些理解: sabel算子:
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posted @ 2019-03-24 15:13 路飞小、弟
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2019年3月23日
opencv学习笔记(五)----图像的形态学操作
摘要: 图像的形态学操作有基本的腐蚀和膨胀操作和其余扩展形态学变换操作(高级操作) 开运算,闭运算,礼帽(顶帽)操作,黑帽操作。。。(主要也是为了去噪声,改善图像) 形态学操作都是用于处理二值图像(其实也可以用于彩图,只是结果....)的,1位白,0位黑。。。 主要是基于卷积核的操作,设立一个指定大小的核,
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posted @ 2019-03-23 23:07 路飞小、弟
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2019年3月22日
opencv学习笔记(四)--图像平滑处理
摘要: 图像平滑处理的几种常用方法: 均值滤波 归一化滤波 高斯模糊 中值滤波 平滑处理(模糊)的主要目的是去燥声: 不同的处理方式适合不同的噪声图像,其中高斯模糊最常用。 其实最重要的是对图像卷积的核的理解,核太大图像会失真,具体关于核的讲解点击传送门 图像噪声:引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般
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posted @ 2019-03-22 23:12 路飞小、弟
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2019年3月21日
opencv学习笔记3——图像缩放,翻转和阈值分割
摘要: 图像的阈值分割: 五种阈值分割方法 (分别对应上图的2~6):(主要是为了对灰度图像去噪) (以上图片结果是按顺序排列的。。。。。。)
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posted @ 2019-03-21 22:39 路飞小、弟
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2019年3月20日
opencv学习笔记2
摘要: import cv2 as cvimport numpy as np"""#图像加法运算 即像素加法 (结果图=图1+图二) (两个图像必须是等大等类型的)image = cv.imread("E:/pictures/1.jpeg",cv.IMREAD_UNCHANGED)rows,cols,chn
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posted @ 2019-03-20 15:34 路飞小、弟
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2019年3月19日
opencv学习笔记1
摘要: #对图像的像素处理#法1print(" ")image = cv.imread("D:/1.jpeg",cv.IMREAD_UNCHANGED)cv.imshow("original image",image)image[100:150,100:150] = [255,255,255] #对感兴趣图
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posted @ 2019-03-19 21:13 路飞小、弟
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基于python-opencv3的图像显示和保存操作
摘要: import cv2 as cv import numpy as np #导入库 print(" ") image = cv.imread("D:/1.jpeg") #写入图像 cv.imshow("image",image) #显示 cv.waitKey() #等待 cv.destroyAllWi
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posted @ 2019-03-19 13:18 路飞小、弟
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2019年3月18日
第一个源码
摘要: #include<stdio.h> int main(){ printf("hello,world!\n"); return 0;} 这是我注册博客园账号后的第一个博客,就写个“hello,world!”当做见面礼吧。
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posted @ 2019-03-18 20:57 路飞小、弟
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