1.cv2.copyMakeBoder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE) 参数说明: img表示需要补零的图片, top_size, bottom_size, left_size, right_size表示需要补零的尺寸, cv2.BORDER_REPLICATE表示补零的方式,这个是复制 2. 补零的方式说明 cv2.BORDER_REPLICATE: 进行复制的补零操作, 只对边缘…

1.cv2.add(dog_img, cat_img)  # 进行图片的加和 参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414))  # 根绝给定的维度进行变化   cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1)  使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变 参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x…

1. cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMGREAD_GRAYSCALE)  # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图, 2. cv2.imshow('cat', img)  # imshow表示展示图片,第一个参数表示图片的名字, 第二个参数表示需要显示的图片 3. cv2.waitKey(0)  #表示图片停留的时间, 0表示按任意键退出 4.cv2.destroyAllWindows()  #表示清除所…

1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None)  找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute…

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一…

1.cv2.dilate(src, kernel, iteration) 参数说明: src表示输入的图片, kernel表示方框的大小, iteration表示迭代的次数 膨胀操作原理:存在一个kernel,在图像上进行从左到右,从上到下的平移,如果方框中存在白色,那么这个方框内所有的颜色都是白色 代码: 1.读取带有毛躁的图片 2.使用cv2.erode进行腐蚀操作 3.使用cv2.dilate进行膨胀操作 import cv2 import numpy as np # 1.读入图片 img…

1.cv2.erode(src, kernel, iteration) 参数说明:src表示的是输入图片,kernel表示的是方框的大小,iteration表示迭代的次数 腐蚀操作原理:存在一个kernel,比如(3, 3),在图像中不断的平移,在这个9方框中,哪一种颜色所占的比重大,9个方格中将都是这种颜色 代码: 1.读取带有毛刺的图片 2.使用cv2.erode进行腐蚀操作,比较不同的kernel对结果的影响 3.读取圆的图片 4.使用cv2.erode进行腐蚀操作,比较不同的迭代次数对结…

1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化 参数说明:src传入的图片,op进行变化的方式, kernel表示方框的大小 2.op =  cv2.MORPH_OPEN 进行开运算,指的是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作 3. op = cv2.MORPH_CLOSE 进行闭运算, 指的是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 开运算:表示的是先进行腐蚀,再进行膨胀操作 闭运算:表示先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 代码: 第一步:使用cv2.imread载入…

1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)  # 找出图像中的角点 参数说明:gray表示输入的灰度图,2表示进行角点移动的卷积框,3表示后续进行梯度计算的sobel算子的大小,0.04表示角点响应R值的α值 角点检测:主要是检测一些边角突出来的点,对于A和B这样的面上的点而言,一个卷积框在上面移动,框中的基本像素点不发生变化, 对于像C和D边界点,只有x或者y轴方向上的平移,像素框内的像素会发生偏移,而对于E和F这样的角点而言,不管是像x轴或者向y轴平移,像素框内…

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位…