1. 拉普拉斯算子 1.1 简介 一种典型的各向同性的微分算子,可用于检测图像中灰度图片的区域 $$ \nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} $$ 根据上述的差分近似可以推导出 $$ \nabla^{2} f(x, y)=f(x+1, y)+f(x-1, y)+f(x, y+1)+f(x, y-1)-4 f(x, y) $$ 1.2 锐化过程 使用拉普拉斯过滤

可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

直接通过python矩阵操作变换,简单高效 org_img = cv2.imread('cat.jpg') img = org_img[:, :, ::-1] 其中,[::-1] 表示顺序相反操作 ,如下面操作: a=[1,2,3,4,5] b=a[::-1] 输出:[5, 4, 3, 2, 1]

Sobel变换和拉普拉斯变换都是高通滤波器. 什么是高通滤波器呢?就是保留图像的高频分量(变化剧烈的部分),抑制图像的低频分量(变化缓慢的部分).而图像变化剧烈的部分,往往反应的就是图像的边沿信息了. 1. Sobel算子(主要用于边缘检测) //Sobel变化实例 Mat sobelX; Sobel(image,sobelX,CV_8U,,,,); imshow("X方向Sobel结果",sobelX); Mat sobelY; Sobel(image,sobelY,CV_8U,,,

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

1.图像的RGB色彩模式 PIL PIL, Python Image Library PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库 在命令行下的安装方法: pip install pillow from PIL import Image Image是PIL库中代表一个图像的类(对象) from PIL import Image import numpy as np im=np.array(Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg&q

傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换最全攻略 作者:时间:2015-07-19来源:网络       傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换.研究的都是什么?从几方面讨论下. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/277444.htm 这三种变换都非常重要!任何理工学科都不可避免需要这些变换. 傅立叶变换,拉普拉斯变换,Z变换的意义 [傅里叶变换]在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学

拉普拉斯变换的公式 傅里叶变换公式 拉普拉斯变换是将时域映射到s plane上,而傅里叶变换实际是将时域 映射在s-plane的虚轴上, 傅里叶变换可以看作拉普拉斯变换  的一种特例 1.推导傅里叶变换 将其发展延伸,构造出了其他形式的积分变换:     从数学的角度理解积分变换就是通过积分运算,把一个函数变成另一个函数.也可以理解成是算内积,然后就变成一个函数向另一个函数的投影: K(s,t)积分变换的核(Kernel).当选取不同的积分域和变换核时,就得到不同名称的积分变换.学术一点的说法是

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.53图像傅立叶变换  [函数名称] 1,一维FFT变换函数         Complex[] FFT(Complex[] sourceData, int countN)   2,二维FFT变换函数           Complex[] FFT2(byte[] imageData,bool inv)   3,图像傅立叶变换幅度函数     WriteableBitmap FFTImage()   4,图像傅立叶变换相位函数     Wr

python图像转字符画需要用到matplotlib.pyplot库,视频转字符画需要用到opencv库,这里的代码基于python 3.5 图像转字符画需要先将图像转为灰度图,转灰度图的公式是 gray = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b,因为matplotlib图像的色彩排序是RGB的(opencv是BGR),所以如果不用库函数,可以使用以下代码实现灰度转换: gray = 0.2126 * pic[:,:,0] + 0.7152 * pic[:,:

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l

Pygame中的transform模块可以使得你能够对图像(也就是Surface对象)做各种动作,列如左右上下翻转,按角度转动,放大缩小......,并返回Surface对象.这里列举了transform模块几个常用的方法及作用. 其实transform模块的这些方法使用的都是像素的变换,原理是通过一定的算法将图片进行像素位置修改. 大多数的方法在变换后难免造成一些精度上的损失(flip()方法不会)因此不建议对变换后的Surface对象进行再次变换. 例1 以之前小乌龟的例子,在这里使用smo

一,定义 二,代码: 要求:拉普拉斯金字塔时,图像大小必须是2的n次方*2的n次方,不然会报错 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 4 5 #高斯金字塔 6 def pyramid_image(image): 7 level = 3#金字塔的层数 8 temp = image.copy()#拷贝图像 9 pyramid_images = [] 10 for i in range(level): 11 dst = cv.pyrDown(temp)

前几天弄了下django的图片上传,上传之后还需要做些简单的处理,python中PIL模块就是专门用来做这个事情的. 于是照葫芦画瓢做了几个常用图片操作,在这里记录下,以便备用. 这里有个字体文件,大家可以在自己的系统中选取一个,我这打包放在网盘中  下载 一 图样 原始图片 操作一: 缩略图(通常不用这个方式,因为图片质量损坏太大) 操作二 : 旋转图片中的某一部分 操作三: 给图片添加一个图片水印, 2张图层合并       操作四: 给图片添加文字水印,这个用的比较多, 我这里弄了个白色通

需要在嵌入式设备上全屏显示图像,使用pil显示图像时,只能通过系统的图像浏览器显示.所以使用Python自带的tkinter import Tkinter as tk   这句在Python3中已经改成了  import tkinter as tk top = Tk() #导入tk模块 from PIL import Image, ImageTk image = Image.open("lenna.jpg") photo = ImageTk.PhotoImage(image) labe

__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 # 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

这个全新的Python音乐创作系列,将会不定期更新.写作这个系列的初衷,是为了做一个项目<基于图像特征的音乐序列生成模型>,实时地提取照片特征,进行神经网络处理,生成一段音乐. 千里之行,始于足下.首先我们要做的是,音乐序列怎么在计算机中表达出来. ============== 首先参考知乎上的相关回答,以及PyPI上和音乐相关的第三方库. 来源:https://www.zhihu.com/question/24590883 另见:https://wiki.python.org/moin/Py

准备跟着台湾的一个机器学习课程好好学学python,链接在这http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 该课程开始有一个作业,叫做HW0,实际上与机器学习无关,只是为了验证大家预备编程能力,它包括两个部分,一个是读.DAT格式的数据,一个是图像翻转 这个作业我在windows下基于python2.7完成了,开发环境选择的是pycharm4.0 先上第一个作业上代码: 1 # -*- coding:UTF-8 -*- 2 __auth

转载:https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52063168 实际上前面我们就已经用到了图像的绘制,如: io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据.因此,我们也可以这样写: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imsh