随笔分类 - 图像处理
摘要：1. 截取图像的ROI区域并保存 1 import cv2 2 3 img_01 = cv2.imread("E:\\zpp\\ImageLabel\\test\\0.jpg") 4 5 # img_01_gray = cv2.cvtColor(img_01, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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摘要：1. ImageJ的下载与安装 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/87998762 2. 利用傅里叶变换去除图像中有规律的噪声 参考：https://blog.csdn.net/weixin_30788239/article/details/96541728 3. I
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摘要：常见的图像二值化算法大致可分为全局阈值方法与局部阈值方法这两种类型。全局方法就是一个阈值，像素值大于此值的为1，小于此值的为0。局部方法就是对每一个像素求阈值，大于此值为1，小于此值为0。其中OTSU算法是全局阈值的代表，而Sauvola算法则是局部阈值方法的标杆。Otsu（大津法），相关介绍很多，
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摘要：1. 图像光照不均匀的具体表现 1） 图像整体灰度像素值偏低，由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因，导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低，从而使图像的信息难以识别，如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像； 2）图像的局部灰度像素值低，由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照
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摘要：1. 灰度共生矩阵的原理+代码（c++）实现： 参考：https://blog.csdn.net/qq_30024069/article/details/80866923 2. 图像复杂度描述方法研究： 参考：https://wenku.baidu.com/view/0aacec01ec3a87c2
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摘要：1.时域 f(t)=A sin(w*t+ p) 幅值A、角频率w、周期T = 2*PI/w、相位p； 2. 频域 幅值A 、频率f = 1/T = w/(2*PI)、相位谱； 注：相位谱并不是时间差，而是时间差*PI; 3. 傅里叶级数 傅里叶级数的本质是将一个周期的信号分解成无限多分开的（离散的）
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摘要：1. 积分图算法及应用 参考：https://www.cnblogs.com/magic-428/p/9149868.html 2. Boxfilter算法及实现 参考：https://www.cnblogs.com/magic-428/p/9150410.html
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摘要：针对灰度图像 1. 腐蚀 实现：在图像f中的某一像素点，以结构元素B的中心位置处对应该像素点, 若以该像素点为中心，寻找在结构元素B大小覆盖的邻域范围内(图像f上) 的最小值来代替该点像素值，作为腐蚀后对应位置的像素；简言之，邻域内(局部)最小值来代替该点像素。 主要作用：腐蚀过的图像一般背景比原图
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摘要：针对二值图 图像f，背景（像素值0），目标前景A(255), 结构元素B(255) 1 腐蚀 作用：腐蚀是一种收缩或细化操作； 简述：在图像f中，移动结构元素B的区域集合全部属于前景A；也就是说，在图像f中的某一像素点，若该处像素值为255，以结构元素B的中心位置处对应该像素点，若结构元素B大小覆盖
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摘要：形态学的基本操作包括腐蚀、膨胀、开操作、闭操作 简单来说，以B结构中心点为准心，在A中找能满足B结构的点即为腐蚀 把A结构的每个点放到B中心点，以B结构外扩即为膨胀 开操作表示先腐蚀后膨胀；闭操作表示先膨胀后腐蚀 开运算、闭运算、顶帽与底帽操作的python实现函数，参见：https://blog.
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