转载:https://blog.csdn.net/weixin_41799483/article/details/80884682 #coding=utf-8   #读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值   import cv2   import numpy as np       img=cv2.imread('./o.jpg')   px=img[10,10]       # 注意这里坐标是从0开始的   print px   blue=img[10,10,0]   print blue

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

一.璇玑图简介 璇玑图的读法有很多,这里我使用七七棋盘格的读法,在璇玑图中分离出一个七七棋盘格,如下表 吏 官 同 流 污 合 玩 痞 悍 蒙 骗 造 假 蛋 鸡 宴 请 客 友 朋 远 戚 偏 正 反 拨 乱 冤 隶 奸 贪 险 冠 眷 阉 佃 味 道 人 味 爱 公 荒 投 背 渣 辣 宠 猪 田 臭 终 灭 麻 姬 汗 地 相 诚 明 香 美 血 天 烂 俭 贤 馋 甜 粘 寒 妓 贱 贫 苦 断 礼 谦 妻 仙 女 桃 花 妹 嫣 姐 懒 惰 猪 狗 低 贱 妾 酸 流 泪 目 满 惨

https://blog.csdn.net/mooneve/article/details/53001677 应用:将彩色图像转为灰度图像输出 方法一 使用ptr函数和指针 (高效) void main() { //读入彩色图像 Mat img = imread("fruits.jpg"); imshow("原图", img); int rows = img.rows; int cols = img.cols; //生成和img同样大小的空白灰度图像 Mat gra

简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 一.普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gr

作者:R语言和Python学堂链接:https://www.jianshu.com/p/e3c04d4fb5f3 这个函数就是本文要介绍的video2frames()函数,功能就是从视频中提取图片,名称“video2frames”是我自己取的,还比较形象.现将它分享给大家,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,完整代码附在文末. 1. 主要功能 这个函数有以下主要功能: 提取特定时间点图片,比如:提取视频第3秒, 第5秒,第9秒图片 设定提取的起始时刻,比如:从视频的第10秒开始提取 设定提取的终止时刻

最近因为要实现模板匹配,需要在视频中选中一个目标,然后框出(即作为模板),对其利用模板匹配的方法进行检测.于是需要首先选出视频中的一帧,但是在利用摄像头读视频的过程中我唯一能想到的方法就是: 1.在视频播放的过程中,当想选中哪幅图来标记目标时,按下暂停键. 2.框出你想要检测的目标. 那要怎么实现呢? 首先是暂停怎么实现呢?介于是摄像头直播,我们先将那副图像复制并在另一个窗口显示.然后关掉摄像头,就完成了暂停.后面标记完目标再打开摄像头就行了.那具体怎么实现呢... import cv2 dra

其中注意i,j的位置,写错了好几次.第二个for循环中的if语句用异或来判断图像中哪些像素点发生了改变.

#!/usr/bin/python #coding=utf-8 # 识别图片中的人脸 import face_recognition jobs_image = face_recognition.load_image_file("C:/rlsb/jobs.jpg"); obama_image = face_recognition.load_image_file("C:/rlsb/obama.jpg"); unknown_image = face_recognition

在写论文用到matplotlib画散点图,想着如果能把每个点对应的ID打在点的旁边就好了,经过一番搜索,最后找到了方法. 首先是打点,先把所有的点画好,举例如下: p1 = ax.scatter(X[:,0], X[:,1], marker = ', s=10) 再依次给每个点打标签: for i in range(0, len(X)): ax.text(X[i,0],X[i,1], i) 最后的效果:

I=imread('C:\Users\wangd\Desktop\result3.png'); % m = rgb2gray(I); % r = unidrnd(,,); %产生一个1*100的数组,数组中的值为1至255中的随机值 % r1 = randi([,],,); %在开区间(,)生成10 * 100型随机矩阵 subplot(,,);imshow(I); title('原始图像'); : j= randi([,],,); i= randi([,],,); x= randi([,],,

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算法中,初始种子可自动选择(通过不同的划分可以得到不同的种子,可按照自己需要改进算法),图分别为原图(自己画了两笔为了分割成不同区域).灰度图直方图.初始种子图.区域生长结果图.另外,不管时初始种子选择还是区域生长,阈值选择很重要. import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #初始种子选择 def originalSeed(gray, th): ret, thresh = cv2.cv2.threshold(gra

算法: 第一步,将图片转换为二值图像A 第二步,创建和A相同大小但是元素都为0的图像B,并复制A到A_copy中 第三步,A中任选一点值为255的像素,设为p1,并使用计算连通分量算法,当算法收敛时,则检测出一个连通分量 第四步,将检测出来的连通分量复制到B中,A_copy中对应的值设为0,记录连通分量和像素数量 第五步,重复第三步和第四步,直到A_copy中所有的像素值为0,检测出所有连通分量 import cv2 import numpy as np path = "_cc.png"

如果是采用Mat形式存储,想要访问灰度图像的灰度值,可以采用如下方法: 如果是彩色图像,采用如下方法: 说明: 其中gray_value中存放灰度值,image是读入的图像,i表示行,j表示列: color_value中存放彩色像素值,iamge是读入的图像,i表示行,j表示列,k表示通道,即R.G.B,取值范围为2.1.0.

rt import cv2 import numpy as np path = "_lo.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = gray / 255.0 #像素值0-1之间 #sobel算子分别求出gx,gy gx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) gy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如

摘要:本篇文章主要讲解 OpenCV+Numpy 图像处理基础知识,包括读取像素和修改像素. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素>,作者: eastmount. 一.传统读取像素方法 1.灰度图像,返回灰度值. 返回值=图像(位置参数),例:p = img[88,142] print§ # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 #读取图片 img = cv2.imread("picture.bmp&q

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 在<OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook>看到的例子,非常不错,算是对之前的文章<访问Mat图像中每个像素的值>的回顾和补充. Color Reduce 还是使用经典的Reduce Color的例子,即对图像中的像素表达进行量化.如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色,通