06 2019 档案
摘要：通过阈值化分割可以得到二值图，但往往会出现图像中物体形态不完整，变的残缺，可以通过形态学处理，使其变得丰满，或者去除掉多余的像素。常用的形态学处理算法包括：腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽运算和底帽运算。 1. 腐蚀 腐蚀操作类似于中值平滑，也有一个核，但不进行卷积运算，而是取核中像素值
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摘要：由于种种原因，图像中难免会存在噪声，需要对其去除。噪声可以理解为灰度值的随机变化，即拍照过程中引入的一些不想要的像素点。噪声可分为椒盐噪声，高斯噪声，加性噪声和乘性噪声等，参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52889476 噪声主要通过平滑进行抑制和去除，包括基于二维离
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摘要：·对于部分图像，会出现整体较暗或较亮的情况，这是由于图片的灰度值范围较小，即对比度低。实际应用中，通过绘制图片的灰度直方图，可以很明显的判断图片的灰度值分布，区分其对比度高低。对于对比度较低的图片，可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换，伽马变换，直方图均衡化，局部自适应直方图均衡化
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摘要：opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。方便大家阅读，整理了下文章链接合集： (一)OpenCV-Python学习—基础知识 (二)OpenCV-Python学习—对比度增强 (三)OpenCV-Python学习—图像平滑 (四)OpenCV-Pytho
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