OpenCV(5)-图像掩码操作（卷积）-锐化

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OpenCV(4)-图像掩码操作（卷积）--平滑处理

卷积定义矩阵的掩码操作即对图像进行卷积.对图像卷积操作的意义为:邻近像素对(包括该像素自身)对新像素的影响:影响大小取决于卷积核对应位置值得大小. 例如:图像增强可以使用 \[ I(i,j)=5*I(i,j)-[I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i, j-1) + I(i, j+1)] \] 用代码实现 void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) { CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); /…

OpenCV(5)-图像掩码操作（卷积）-锐化

锐化概念图像平滑过程是去除噪声的过程.图像的主要能量在低频部分,而噪声主要集中在高频部分.图像的边缘信息主要也在高频部分,在平滑处理后,将会丢不部分边缘信息.因此需要使用锐化技术来增强边缘. 平滑处理的本质是图像经过平均或积分运算,锐化进行逆运算(如微分)即可.微分运算是求信号变化频率,可以增强高频分量的作用.在对图像进行锐化处理前要确定图像有较高的信噪比,否则处理后的图像增加的噪声比信号多. 常用的微分运算有一阶微分和二阶微分.一阶微分 \[ \frac{\partial f}{\parti…

opencv——图像掩码操作

使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域步骤: 1.读取一张图片 2.转换颜色格式为hsv 3.设置要扣取区域颜色的上下门限 4.从原始图像中获取感兴趣区域的掩码 5.使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像测试代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # opencv中图像掩膜操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('hat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #转换为HSV hsv…

OpenCV中图像算术操作与逻辑操作

OpenCV中图像算术操作与逻辑操作在图像处理中有两类最重要的基础操作各自是图像点操作与块操作.简单点说图像点操作就是图像每一个像素点的相关逻辑与几何运算.块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作.实现各种不同的功能.今天小编就跟大家一起学习OpenCV中图像点操作相关的函数与应用场景. 常见算术运算包含加.减.乘.除,逻辑运算包含与.或.非.异或. 准备工作: 选择两张大小一致的图像例如以下.载入成功以后显演示样例如以下: 加法操作结果例如以下: 减法操作结果例如以下: 乘法操作结果例如以下:…

OpenCV学习笔记：矩阵的掩码操作

矩阵的掩码操作很简单.其思想是:根据掩码矩阵(也称作核)重新计算图像中每个像素的值.掩码矩阵中的值表示近邻像素值(包括该像素自身的值)对新像素值有多大影响.从数学观点看,我们用自己设置的权值,对像素邻域内的值做了个加权平均. 测试用例思考一下图像对比度增强的问题.我们可以对图像的每个像素应用下面的公式: 上面那种表达法是公式的形式,而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式.使用掩码矩阵的时候,我们先把矩阵中心的元素(上面的例子中是(0,0)位置的元素,也就是5)对齐到要计算的目标像素上,再把邻域像…

Opencv中图像的遍历与像素操作

Opencv中图像的遍历与像素操作 OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat,Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵.矩阵的每一个元素代表一个像素,对于灰度图像,像素是由8位无符号数来表示(0代表黑,255代表白):对于彩色图像,每个像素是一个三元向量,即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝.绿.红). 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at(),其函数原型如下: template<typename _Tp> _Tp& at(int i0…

opencv图像阈值操作

使用threshold方法和adaptivethreshold方法对图像进行阈值分割操作. 1.使用threshold方法,设置一个阈值,将大于阈值的值变换为最大值,小于阈值的值变换为0. #-*- coding:utf-8 -*- # opencv 中阈值操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('bookback.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BG…