使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域 步骤: 1.读取一张图片 2.转换颜色格式为hsv 3.设置要扣取区域颜色的上下门限 4.从原始图像中获取感兴趣区域的掩码 5.使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像 测试代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # opencv中图像掩膜操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('hat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #转换为HSV hsv

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

用python进行图像处理中分别用到过matplotlib.pyplot.PIL.cv2三种库,这三种库图像读取和保存方法各异,并且图像读取时顺序也有差异,如plt.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序.使用时需要倍加注意. 现参考http://www.jianshu.com/p/3977d674da85.对这三种库图像读取保存进行梳理.与原参考资源有一定差异.当前使用为python3.5版本. 读取图像 1.matplotli

一.读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片filepath:要读入图片的完整路径flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GR

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

image rectification 图像校正 在配准时,先找到特征点,找到特征点后剔除伪匹配点. 然后针对两幅图像做几何矫正(一般通过估计出来的仿射矩阵完成). 这部完成后,图像可以匹配了,但是两幅图像的拍摄条件和光照不一致. 找到合适的权重将两幅图像融合这个问题就比较难了. 显然平均融合应该不理想. 目前融合技术还是分为空域和变换域两大类.可根据自己的图片特征选取一种. 1.主要有平均融合, Brovey, 主成份分析,亮度色度饱和度融合技术等.2.诸如小波,轮廓波,曲波等频域技术. 对于

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256])  # 用于生成图像的频数直方图 参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask表示掩码,通常生成一部分白色,一部分黑色的掩码图, [256]表示直方图的个数, [0, 256]表示数字的范围 图像直方图表示的是颜色的像素值,在单个或者一个范围内出现的频数,一般图像会在某一个颜色区间内呈现较高的值 一只小猫,即其(0-255)的像素点的直方图分布情况,我们可以看出其在100-20

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.

摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴,或是旧照片的划痕,或者是图像遭到人为的涂画(比如马赛克)或者图像的部分本身已经损坏.如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样,Opencv能帮我们做到吗? OpenCV真的有这个妙手回春的功能!别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做,其实由程序员自己写代码去做更加高效! 图像修复技术的原理是什么呢? 简而言之,就是利用那些已经被破坏的区域的边缘, 即边缘的颜色和结构,根据这些图像留下的信息去推断被破

原文地址:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文是OpenCV  2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇.在笔记中将以Python语言改写每章的代码. PythonOpenCV的配置这里就不介绍了. 注意,现在OpenCV for Python就是通过NumPy进行绑定的.所以在使用时必须掌握一些NumPy的

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

TensorFlow支持JPG.PNG图像格式,RGB.RGBA颜色空间.图像用与图像尺寸相同(height*width*chnanel)张量表示.通道表示为包含每个通道颜色数量标量秩1张量.图像所有像素存在磁盘文件,需要被加载到内存. 图像加载与二进制文件相同.图像需要解码.输入生成器(tf.train.string_input_producer)找到所需文件,加载到队列.tf.WholeFileReader加载完整图像文件到内存,WholeFileReader.read读取图像,tf.ima

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把

图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大:腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小. 1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下: 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与图像A进行卷积计算,扫

在图像处理中,我们通常需要将原图像与处理后的图像放在同一个窗口显示,这样便于比较. 首先,需要介绍Numpy中的两个函数:hstack().vstack(). 函数原型:hstack(tup) ,参数tup可以是元组,列表,或者numpy数组,返回结果为numpy的数组.看下面的代码体会它的含义: import numpy as np a=[1,2,3] b=[4,5,6] print(np.hstack((a,b))) 输出:[1 2 3 4 5 6 ] import numpy as np

在OpenCV的"photo.hpp"中定义了一个inpaint函数,可以用来实现图像的修复和复原功能,inpaint函数的原型如下: void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags ); 第一个参数src,输入的单通道或三通道图像: 第二个参数inpaintMask,图像的掩码,单通道图像,大小跟原图像一致,inpaintMas

在学习Pytorch的时候,先学会如何正确创建或者加载数据,至关重要. 有了数据,很多函数,操作的效果就变得很直观. 本文主要用其他库读取图像文件(学会这个,你就可以在之后的学习中,将一些效果直观化) 更好的文章组织结构: Github 关注公众号:tuduisuinian(土堆碎念),菜单底部可以获取pytorch教程PDF文档 零:准备 加载数据前,需要掌握正确的读取路径方法.很多教程中的例子,在讲解的时候,没有提供图片,或者读者不知道修改教程中的读取路径,打击了热情. 建议:为了保证大家可

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600