为了完成卷积后图像大小不变,原始图像需要进行边界填充 copyMakeBorder(src,dst,top,bottom,left,right,bordertype,value); bordertype: BORDER_DEFAULT  填充黑色 BORDER_CONSTANT  用指定像素填充边界 BORDER_REPLICATE  用一只边缘像素填充边缘像素 BORDER_WARP  用另一边像素来补偿填充 #include"pch.h" #include<iostream&…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746668.html 图示说明 用一个3x3的网格在一个28x28的图像上做切片并移动 移动到边缘上的时候,如果不超出边缘,3x3的中心就到不了边界 因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点,只能得到26x26的结果 而可以越过边界的情况下,就可以让3x3的中心到达边界的像素点 超出部分的矩阵补零 代码说明 根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 输入矩阵 W×W,这里只考虑输入宽…

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,然后用这个核的中心点(默认的,可以修改)分别在每个像素点对照一遍,如果有与周围的值不同的改变值(1为0,0为1)就是腐蚀操作, 将周围像素的最大值赋给全部像素为膨胀操作,其他高级操作都是在腐蚀…

1.访问图像像素 1)灰度图像 2)彩色图像 OpenCV中的颜色顺序是BGR而不是RGB. 访问图像的像素在OpenCV中就是访问Mat矩阵,常用的有三种方法. at定位符访问 Mat数据结构,操作灰度图像像素点: int gray_value = (int) image.at<uchar>(i , j) ; 操作彩色图像像素点: int color_value = (int) image.at<Vec3b>(i , j) [k]; 指针访问 ; i < mat.rows;…

目标 获取像素值并修改 获取图像的属性(信息) 图像的ROI() 图像通道的拆分及合并 为图像扩充边缘 几乎所有以上的操作,与Numpy 的关系都比与OpenCV 的关系更加紧密,因此熟练Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码. 获取像素值并修改 代码: # import cv2 import numpy as np # 首先打开一张图片 img=cv2.imread('Koala.jpg') # 在图片中获取一个像素点 px=img[100,100] # 打印出像素值,BGR图片显示[B,…

本节主要涉及到图像的领域.算术操作以及如何操作图像感兴趣的区域. 一:邻域操作 以下例子主要对图像进行锐化.基于拉普拉斯算子<后面讨论>.这幅图像的边缘部分将得到放大,细节部分将更加的锐利.计算方式为: sharpened_pixel = 5*current – left – right –up – down. Code: #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp&…

线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像.然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后加起来,作为该像素位置的值.这样就完成了滤波过程. 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置,这个操作就叫卷积或者协相关.卷积和协相关的差别是,卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻…

1.掩膜(mask)概念 用选定的图像,图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程.用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板.光学图像处理中,掩模可以足胶片,滤光片等.掩模是由0和1组成的一个二进制图像.当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中.通过指定的数据值,数据范围,有限或无限值,感兴趣区和注释文件来定义图像掩模,也可以应用上述选项的任意组合作为输入来建立掩模. 2.掩膜的作用 数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用…

话不多,具体内容在开源中国里我的博客:https://my.oschina.net/u/3770644 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#导入必要包import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf#从本地磁盘读取图像数据image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("C:/path/to/picture.jpg", 'rb').read()…

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat src = imread("005.jpg"); // 载入原图像 imshow("src", src); // 显示原图像 Mat kern = (Mat_<, ) << , , , , , , , , ); // 自定义掩码的核 这里为 [0,0,0; 0,0,0; 0,0,0] filter2D(src…