__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np def lapalian_demo(image): #拉普拉斯算子 #dst = cv.Laplacian(image, cv.CV_32F) #内置函数来实现 #lpls = cv.convertScaleAbs(dst) kernel = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]]) #自定义来实现 dst = cv.filter…

常见的图像梯度算子: 一阶导数算子: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/lena.jpg"); if (src.empty()) { printf("Could not find th…

pip install matplotlib 1简单的阈值化 cv2.threshold第一个参数是源图像,它应该是灰度图像. 第二个参数是用于对像素值进行分类的阈值, 第三个参数是maxVal,它表示如果像素值大于(有时小于)阈值则要给出的值. OpenCV提供不同类型的阈值,它由函数的第四个参数决定. 不同的类型是: cv2.THRESH_BINARY 如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst(x,y)=0 cv.THRESH_B…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np # 高斯金字塔 #金字塔 原理 ==> 高斯模糊+ 降采样 #金字塔 原理 ==>扩大+ 卷积 #降采样 取图像的 偶数行偶数裂 生成的图 def jinzita( level ,img ): temp = img.copy() level = level pyr_img = [] for i in range(level): dst = cv.pyrDown( t…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------二值化(黑0和白 255)------------- #二值化的方法(全局阈值 局部阈值(自适应阈值)) # OTSU #cv.THRESH_BINARY 二值化 #cv.THRESH_BINARY_INV(黑白调换) #cv.THRES_TRUNC 截断 def threshold(img): #全局阈值 gray = cv.cvtColor(img…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def plot( img): plt.hist(img.ravel() , 256 ,[0 ,256]) print(img.ravel()) #统计频次 plt.show() def hist( img ):#反应图像的主要特征 color = ("blue" ,"gre…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv # 这里的文件是图片或者视频 def Save_File( image ): cv.imwrite("1.png", image) #保存 def get_image_info( image ): #获取图像属性 print(""" 图像的高宽通道:%s 图像的大小:%s 图像的位数:%s 图像类别:%s """ %(image.sha…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np image = cv.imread("1.JPG") #获取图 image_height = image.shape[0] image_width = image.shape[1] image_channel = image.shape[2] # for i in range(image_height): #访问 每一个像素 # for j in range…

简介:图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导. Sobel算子是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. 以下各种算子的原理可参考:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 一.Sobel算子 代码如下: import cv2 as cv #Sobel算子 def sobel_demo(image): grad_…

一阶导数与Soble算子 二阶导数与拉普拉斯算子 图像边缘: Soble算子: 二阶导数: 拉普拉斯算子: import cv2 as cv import numpy as np # 图像梯度(由x,y方向上的偏导数和偏移构成),有一阶导数(sobel算子)和二阶导数(Laplace算子) # 用于求解图像边缘,一阶的极大值,二阶的零点 # 一阶偏导在图像中为一阶差分,再变成算子(即权值)与图像像素值乘积相加,二阶同理 def sobel_demo(image): grad_x = cv.Sob…