获取图像的像素值并修改 获取图像的属性(信息) 图像的ROI() 图像通道的拆分及合并 1.获取并修改像素值 先读入图像装入一个图像实体,然后该实体相当于一个多维list,可以直接用数组操作提取像素信息,像素信息为按照BGR顺序排列(灰度图像会返回其灰度值)的一个list,也可以用list操作提取其单个值 import numpy as npimport cv2 img = cv2.imread('2.jpg')px = img[100,100]print(px)blue = img[100,1…

time:2015年 10月 03日 星期六 12:03:45 CST # opencv笔记2:图像ROI ROI ROI意思是Region Of Interests,感兴趣区域,是一个图中的一个子区域. OpenCV中定义的ROI是矩形的. ROI的用处包括而不限于:提取出ROI区域做进一步处理(比如人脸识别.车牌识别):将另一张图片贴放到ROI区域. 这里以第二种用处为例,将一个logo图像添加到一张大图上指定的ROI区域. 图像贴放 粗略想想,包括这四个步骤 定义大图和小图 在大图上定义R…

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处…

0.序言 每个图像是由一个个点组成的,而这些点可以表示为像素值的形式. 这篇博客里我们将学会: 访问像素值并修改它们 . 访问图像属性 . 设置感兴趣区域(ROI) . 分割和合并图像. 对于图像的基本操作我们需要对numpy知识的了解,不需要很多,只知道基本用法即可.这里暂不赘述,读者可查阅其余资料进行学习. 1.访问和修改像素值 让我们先加载彩色图像: import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('cat.jpg') 我们可以通过行…

整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.NET/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http://blog.csdn.Net/xidianzhimeng/article/category/1593…

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解. 图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的. 图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图…

time:2015年10月06日 星期二 12时14分51秒 # opencv笔记5:频域和空域的一点理解 空间域和频率域 傅立叶变换是f(t)乘以正弦项的展开,正弦项的频率由u(其实是miu)的值决定.因为积分后左边剩下的为一变量是频率,所以我们说傅立叶变换域是频率域. (<数字图像处理>冈萨雷斯,中文第三版P128) 当变量t用于说明图像时,我们一般将变量t的域称为空间域. 按<图像处理>(章毓晋)的理解,首先是认同模板操作的,然后借助卷积定理,将模板操作转化为傅立叶的乘积,也…

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板…

time:2015年 10月 03日 星期六 13:54:17 CST # opencv笔记3:trackbar简单使用 当需要测试某变量的一系列取值取值会产生什么结果时,适合用trackbar.看起来就是debug的一种技术手段了. 主要是使用createTrackbar函数.具体讲,是把trackbar放到一个窗口中,并为trackbar设定回调函数,步骤还是有点繁琐的: 定义图像 定义窗口 定义回调函数 创建trackbar 回调函数初始化 善后工作 其中回调函数参数规定为(int, vo…

opencv笔记1:opencv的基本模块,以及环境搭建 安装系统 使用fedora22-workstation-x86_64 安装opencv sudo dnf install opencv-devel 安装cmake sudo dnf install cmake 查看opencv的基本模块 cd /usr/include/opencv2/ vim opencv_modules.hpp 内容如下: #define HAVE_OPENCV_CALIB3D #define HAVE_OPENCV_…

opencv-学习笔记(6)图像梯度Sobel以及canny边缘检测 这章讲了 sobel算子 scharr算子 Laplacion拉普拉斯算子 图像深度问题 Canny检测 图像梯度 sobel算子和scharr算子 sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以它的抗噪声能力很强 我们可以设定求导的方向xorder或者yorder.也可以设置卷积核的大学 Ps当我们设置卷积核的大小为ksize=-1时候,这个函数会用 3*3的scharr算子如下 官方推荐在使用3*3滤波器时候要用scha…

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect…

html5标签video(播放器)学习笔记(二)-基本操作 subying 发布时间: 2014/12/01 23:59 阅读: 13008 收藏: 21 点赞: 3 评论: 0 摘要 本文介绍了html5标签video(播放器)的一些基本操作,主要是通过JS来监听video的事件和对video属性的读写来完成的,本文用了简单的例子进行引导说明,简单的JS代码讲解video的一些基本操作. 上一篇介绍了html5标签video(播放器)初始化需要做的一些工作,如何简单快速使用html5的播放器,…

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…

-- %% 学习目标:学习关于图像的基本操作 %% 通过抖动来增强图像的的色彩对比度 clear all; close all; I = imread('cameraman.tif');%读取灰度图像 BW = dither(I);%通过抖动转换为二值图像来增强图像的色彩对比度 subplot(,,);%将多个图片显示在同一个窗口,subplot(m,n,p). imshow(I); subplot(,,); imshow(BW); %% 获取图像信息 clear all; close all;…

MATLAB中图像的基本操作 1.读取.显示图片 MATLAB中提供了immread()与imshow()函数读取和显示图片.其中读取函数imread()原型: imread: A = imread(filename, fmt) A是结构体名,用来存储读入的图像数据.filename是读取的文件名,文件名要用”括起来.fmt是读取文件的类型如:jpg.png等等,这个参数可以不输入,由MATLAB自动判断. 显示函数imshow()原型: imshow: imshow(I) I为读取后保存在MA…

OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplImage格式的图像数据. 假设创建的MFC MDI应用程序名为GdiplusTest.关于如何在MFC中使用GDI+图形化系统已经在<GDI+ 使用指南>一文中介绍了. 显示OpenCV中的IplImage图像格式具体步骤如下: 在GdiplusTestView.cpp中添加OpenCV的头文件 #…

目录 Kettle学习笔记(一)- 环境部署及运行 Kettle学习笔记(二)- 基本操作 kettle学习笔记(三)- 定时任务的脚本执行 Kettle学习笔记(四)- 总结 打开Kettle 打开时间略长,请耐心等待. 常用的控件说明 这里先对控件做下简单说明,方便后面使用. 通用控件 通用--START:作业开始: 通用--作业:指定某个作业循环执行: 通用--转换:指定某个转换,加入到作业中来: 通用--设置变量:设置变量,为了转换或者作业中获取变量: 通用--成功:作业完成操作: 通用…

1.图像的透视变换 对于视角变换,我们需要一个 3x3 变换矩阵.在变换前后直线还是直线.要构建这个变换矩阵,你需要在输入图像上找 4 个点,以及他们在输出图像上对应的位置.这四个点中的任意三个都不能共线.这个变换矩阵可以有函数 cv2.getPerspectiveTransform() 构建.然后把这个矩阵传给函数cv2.warpPerspective. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('/home/wl/wyg.jpg',0)#以…

1.图像的读.显示和保存操作 import cv2 img = cv2.imread('filename',0); cv2.imshow('name',img); k=cv2.waitKey(0); if k==27: cv2.destroyAllWindows(); elif k==ord('s'): cv2.imwrite('filename',img); cv2.destroyAllWindows(); cv2.imread('a',b)是图片读入函数,参数a是图片的存放路径,b是读取的方…

图像基本操作 一.访问和修改像素值 先来理解一下,图像与一般的矩阵或张量有何不同(不考虑图像的格式,元数据等信息).首先,一张图像有自己的属性,宽,高,通道数.其中宽和高是我们肉眼可见的属性,而通道数则是图像能呈现色彩的属性.我们都知道,光学三原色是红色,绿色和蓝色,这三种颜色的混合可以形成任意的颜色.常见的图像的像素通道也是对应的R,G,B三个通道,在OpenCV中,每个通道的取值为0-255.(还有RGBA,YCrCb,HSV等其他图像通道表示).即,一般彩色图像读进内存之后是一个h * w…

读取.修改.保存图像 图像读取函数imread(); 图像颜色空间的转换cvtColor(); 图像保存至硬盘imwrite(); /************************************************* * Author: zhonghuasong * Email: zhonghsuestc@163.com * Create Time: 2016-12-03 15:03:00 *********************************************…

再更一发好久没更过的OpenCV,不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了,所以后面可能会更的慢一点吧,既然开了新坑,还是机器学习更有研究价值吧... 图像在内存中的存储方式 灰度图像 RGB图像,矩阵的列会包含多个子列 因为内存足够大,可以实现连续存储,因此,图像中的各行就能一行一行地连接起来,形成一个长行.连续存储,有助于提高图像扫面速度,可以使用isContinuous()来判断矩阵是否是连续存储. 颜色空间缩减 对于三通道图像,一个像素对应的颜色有一千六百…

IplImage 与 Mat IplImage是OpenCV1中的图像存储结构体,基于C接口创建.在退出之前必须release,否则就会造成内存泄露.在一些只能使用C语言的嵌入式系统中,不得不使用. IplImage* img = cvLoadImage(); Mat类内存分配是自动完成的,不必手动开辟空间(非必须),不必在不需要时释放空间. Mat类的构成 Mat由矩阵头和一个指向存储图像矩阵的指针组成.为应该尽量避免图像的复制,加快程序运行速度,Mat的拷贝构造函数只复制信息头和矩阵指针,不…

正式进入OpenCV学习了,前面开始的都是一些环境搭建和准备工作,对一些数据结构的认识主要是Mat类的认识: [1.学习目标] 图像的加载:imread() 图像的修改:cvtColor() 图像的显示:imshow() 图像的保存:   imwrite() [2.函数原型与参数说明] a.图像的加载: Mat imread( ); 参数说明: filename:文件盘符 flags:flags>0,三通道彩色图   flags=0,灰度图    flags<0,包含Alpha通道的图像 b.…

1.图像是由像素组成的,所以修改了像素就可以实现图像的改变. 2先看灰度图像(单通道): *****2.获取灰度图像的像素值使用:  int gray = gray_src.at<uchar>(row, col): *****3.修改灰度图像的像素值使用:gray_src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;//对每一个像素取反 *****源代码,对灰度图像像素值全部取反 #include<opencv2\opencv.hpp> #incl…

摘要 本文主要介绍OpenCV中同时显示多张IplImage图像的方法(C++形式的多图显示需要修改,用vector<Mat>可能比较方便),有点类似MATLAB中的subplot,只是暂时还没有subplot那么完善,这种方法主要思想和用到的技术为: 主要思想:将多张小图组合成一张大图来显示 组合方式:按照图片的数量,将大图分割成特定的行列数,每一个小块放一张子图 输入方式:使用 中的 type va_list ,就可定义形参数目不确定的函数了. 1. va_list va_start In…

学习图像梯度,图像边界等 梯度简单来说就是求导. OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr和Lapacian.Sobel,Scharr其实就是求一阶或二阶导.Scharr是对Sobel的部分优化.Laplacian是求二阶导. 1.Sobel算子和Scharr算子 Sobel算子是高斯平滑和微分操作的结合体,所以他的抗噪声能力很好.你可以设定求导的方向(xorder 或 yorder).还可以设定使用的卷积核大小(ksize).当ksize=-1时,会使…

简单阈值,自适应阈值,Otsu's二值化等 1.简单阈值 当像素值高于阈值时,我们给这个像素赋予一个新值,否则给他赋予另一个值.这个函数就是cv2.threshhold().这个函数的第一个参数就是原图像,一般是灰度图(貌似非灰度图也可以).第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值.第三个参数就是当像素值高于阈值时应该被赋予的新像素值.(之前在设置掩码的时候已经提过这个函数了) OpenCV提供了多种不同的阈值方法,这是第四个参数.这些方法包括: cv2.THRESH_BINARY cv2.TH…

1.获取像素并修改 读取一副图像,根据像素的行和列的坐标获取它的像素值,对于RGB图像而言,返回RGB的值,对于灰度图则返回灰度值 import cv2 import numpy img = cv2.imread('1.jpg') px = img[100, 100] print(px) #获取图像的(100,100)的3维矩阵 Blue = img[100, 100, 0] Gray = img[100, 100, 1] Red = img[100, 100, 2] print(Blue, G…