图像的形变与缩放,使用的是skimage的transform模块,函数比较多,功能齐全. 1.改变图片尺寸resize 函数格式为: skimage.transform.resize(image, output_shape) image: 需要改变尺寸的图片 output_shape: 新的图片尺寸 from skimage import transform,data import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() dst=transfor

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

python数字图像处理(18):高级形态学处理   形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot a

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片空间几何变换.包含图像平移.图形旋转.图像反转倒置镜像和图像缩放的知识. 同一时候文章比較具体基础.没有採用GDI+获取矩阵.而是通过读取BMP图片信息头和矩阵像素实现变换,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文

使用Python实现数字图像处理中如下功能: 彩色图像转成灰度图像 实现图像的相关&卷积操作 实现图像的高斯核卷积 使用的库和python版本如下: imageio:2.9.0 用于读取磁盘中的图片文件 numpy:1.20.3 用于矩阵等操作 matplotlib:3.4.2 用于画图 python:3.8.11 读取图像 在进行图像处理操作前,首先需要对图像进行读取.这里使用imageio库对图片进行读取,并将其转成numpy数组. 下面定义一个covert_img_to_array函数,用

在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part6,辑录该书第281至第374页之代码,供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P338 i=double(imread('vase.tif'));[C,S]=wavedec2(i,2,

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part2(P43~80),代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P44 i = imread('theatre.jpg');i = rgb2gray(i);i = double(i); out1 = log(1+i)

这篇文章是<数字图像处理原理与实践(MATLAB文本)>一本书的代码系列Part7(由于调整先前宣布订单,请读者注意分页程序,而不仅仅是基于标题数的一系列文章),第一本书特色186经225的代码页,有需要的读者下载用于科研.已经过半.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P186 A

[博客导航] [Python相关] 前言 基于Python的数字图像处理,离不开相关处理的第三方库函数.搜索网络资源,列出如下资源链接. Python图像处理库到底用哪家 python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理) Python各类图像库的图片读写方式总结 Python3教程 20个必不可少的Python库,列出了库的简介,值得阅读 Python 常用的标准库以及第三方库有哪些? 很全面,像是字典,但没有深入的介绍. 2017最受欢迎的15大Python库有哪些?有较为详细的介

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part1(P1~42).代码运行结果请參见原书配图. P20 I = imread('lena.jpg');BW1 = im2bw(I);BW2 = im2bw(I, 0.3);BW3 = im2bw(I, 0.6);figuresubplot(2,2,1),imshow(I);title('original');subplot(2,2,2),imshow(BW1);title('\default');subplot(2,2,

<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码Part5 本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part5.辑录该书第225至第280页之代码(此处应部分读者之需求调整了代码公布的顺序--具体说明请见以下的文章链接),供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/ar

以下这些实验中的代码全部是我自己编写调试通过的,到此,最后进行一下汇总. 数字图像处理实验(1):PROJECT 02-01, Image Printing Program Based on Halftoning (基于半色调技术的图像打印技术) 链接:http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/70340458 数字图像处理实验(2):PROJECT 02-02, Reducing the Number of Gray Levels in a

数字图像处理作业的输入图像全部都是灰度图像,所以汇总一下自己遇到的问题答案. OCV的图像容器是Mat<typename>,可以用imread(filename)读取图像,filename是c string,char*和const char*都行.灰度图像的typename是uchar,RGB图像的typename是Vec3b. Mat容器如果直接使用操作符赋值,只会复制一份信息头而不会复制包含数据的矩阵,由此而降低内存的浪费和速度,所以这样得到的多个Mat对象都指向同一个数据矩阵,换句话说,

在前两部文章介绍了几种边缘检测算法,和位图的内存结构.如果对前两篇文章已经理解透彻 了,那么本文将带你进入数字图像处理的世界. 本文通过C代码实现基本的sobel边缘检测,包括8个方向和垂直方向: 代码参考之前一篇--一个实例弄清楚位图的存储结构. 同样,代码中附有详细解释,于是我不再对代码作过多讲解: 头文件TestBmp.h如下: typedef unsigned char BYTE; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned int DWO

http://blog.sina.com.cn/s/blog_74a459380101r0yx.html opencv2 矩阵方式 resize图像缩放代码(转载) (2014-05-16 09:55:35) 转载▼   分类: Opencv_Function 最近学习opencv的时候遇到的一些技术问题,拿出来分享一下.opencv1和opencv2最大的区别就是c++支持,这使得网上有些资料是opencv1的c语言写的,而有些人喜欢c++,当然接口函数也就不同了.下面是一个c++的openc

0.小叙闲言 1.本章整体结构 2.书中例子 例2.1 主要是使用函数imadjust,来熟悉一下灰度处理,体验一把 >> imread('myimage.jpg'); >> f=imread('myimage.jpg'); >> g1 = imadjust(f, [ ], [ ]); >> imshow(g1); >> imshow(f); >> g2 = imadjust(f, [ ]); >> figure;imsh

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

本代码基于张铮主编的<数字图像处理与机器视觉>一书. 源图片:lena A = imread ('lena.jpg'); %读入图像lena.jpg,赋给变量A %imwrite(A,'lena.jpeg'); %将图片A另生成jpeg格式 % size (A); %显示图片A尺寸 % whos A; %显示图片A变量信息 % imfinfo ('lena.jpg'); %查看图片A属性信息,如修改日期,大小,存储方式等 % imshow(A) %显示图片A % zoom on %打开图像放缩

仿射变换及坐标变换公式 几何变换改进图像中像素间的空间关系.这些变换通常称为橡皮模变换,因为它们可看成是在一块橡皮模上印刷一幅图像,然后根据预定的一组规则拉伸该薄膜.在数字图像处理中,几何变换由两个基本操作组成: (1)坐标的空间变换 (2)灰度内插,即对变换后的像素赋灰度值 坐标变换公式 (x,y) = T{(v, w)} 其中,(v, w)是原图像中像素的坐标,(x, y)是变换后图像中像素的坐标.最常用的空间坐标变换之一是仿射变换 基于上式的仿射变换公式 实际上,我们可以用两种方法来使用上