图像形态学主要从图像内提取分量信息,该分量信息通常对表达图像的特征具有重要意义.例如,在车牌号码识别中,能够使用形态学计算其重要特征信息,在进行识别时,只需对这些特征信息运算即可.图像形态学在目标视觉检测.医学图像处理.信息压缩提取等领域都有重要的应用.接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第七章 图像形态学操作. 7  图像形态学操作 形态学操作主要包括:腐蚀.膨胀.开运算.闭运算.形态学梯度运算.顶帽运算(礼帽运算).黑帽运算等操作.其中,腐蚀和膨胀是形态学中最基本的运算,其他方

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第二章 图像的运算,让我们踏上继续回顾OpenCV进行图像处理的奇妙之旅,不断地总结.回顾,以新的视角快速融入计算机视觉的奥秘世界. 2  图像的运算 复杂的图像处理是借助基础的图像运算来实现的,本章介绍图像运算的基本操作,为后续实现更加复杂的处理提供帮助. 2.1  图像加法运算 可以通过加法运算符"+"和cv2.add函数实现图像的加法运算,但这两种方法对数据求和后溢出255的处理方式不一样. 设a.b均为8为灰度图像,像素饱和值为255.

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第三章 色彩空间. 3  色彩空间 之前的介绍,大多是基于BGR色彩空间进行的,但针对不同的实际情况,研究人员提出了许多色彩空间,它们都有各自擅长处理的领域.所以,我们需要学习如何对不同色彩空间的图像进行转换映射. 3.1  色彩空间及类型转换函数 (一)色彩空间 常见的色彩空间有GRAY色彩空间.HSV色彩空间.YCrCb色彩空间.CMYK色彩空间.XYZ色彩空间.YUV色彩空间等(颜色模型). 我们只展示出GRAY灰度模型转换为RGB颜色模型的方式:

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e

介绍 Python第一门课程,是Python开发的入门教程,将介绍Python语言的特点和适用范围,Python基本的数据类型,条件判断和循环,函数,以及Python特有的切片和列表生成式. Python的数据类型 计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值.但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本.图形.音频.视频.网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型.在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种: 整数 Python可以

看这篇文章的人,我假设你们都已经学会了python(派森),然后下面的知识都是python的扩展(框架). 在这篇入门教程中,我们假定你已经安装了Scrapy.如果你还没有安装,那么请参考安装指南. 我们将使用开放目录项目(dmoz)作为抓取的例子. 这篇入门教程将引导你完成如下任务: 创建一个新的Scrapy项目 定义提取的Item 写一个Spider用来爬行站点,并提取Items 写一个Item Pipeline用来存储提取出的Items Scrapy是由Python编写的.如果你是Pyth

目录 一.算术运算符 二.赋值运算符 三.比较运算符 四.运算符的优先等级 五.重点总结 六.猜你喜欢 零基础 Python 学习路线推荐 : Python 学习目录 >> Python 基础入门 什么是运算符?听着高大上,实际小学生都能把它玩的贼溜.比如:3 + 2 – 5 * 0 = 0 一.算术运算符 ** Python 算术运算符简称加减乘除**,直接上代码: # !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """

目录 一.break 二.continue 三.重点总结 四.猜你喜欢 零基础 Python 学习路线推荐 : Python 学习目录 >> Python 基础入门 在 Python while 循环 文章结尾,我们留下了一个 bug,当条件永远为 True 时,程序 while 循环陷入了死循环,如何解决呢? 为了规避这个问题,今天介绍 Python 两个关键词:break 和 continue: 一.break 如果在循环中使用 break ,意味着立即跳出本次循环,直接代码演示: # !

目录 一.for 循环语法 二.for 循环实战 三.重点总结 四.猜你喜欢 零基础 Python 学习路线推荐 : Python 学习目录 >> Python 基础入门 在 Python 开发中,除了前篇文章介绍的 while 循环 还有一个 for 循环也经常使用,两者使用都是大同小异,for 循环的使用相对于 while 循环更加灵活,下面我们一起来了解下具体区别. 一.for 循环语法 for 变量 in 序列: 执行语句...... 什么是序列: 序列可以是数字区间,比如 0~100

pandas适合于许多不同类型的数据,包括: 具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据. 具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型) 任何其他形式的观测/统计数据集. 由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境.关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法. 关于如何获取pandas请参阅官网上的说明:pandas Installation. 通常情况下,我们可以通过pip来执行安装: 或

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第四章 几何变换. 4  几何变换 图像的几何变换是指将一幅图像映射到另一幅图像内.有缩放.翻转.仿射变换.透视.重映射等操作. 4.1  缩放 使用cv2.resize()函数实现对图像的缩放,但要注意cv2.resize()函数内的dsize参数与原图像的行列属性是相反的,也就是:目标图像的行数是原始图像的列数,目标图像的列数是原始图像的行数. 下面举例说明cv2.resize()函数的用法: 1 import cv2 2 img=cv2.imrea

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第五章 阈值处理. 5  阈值处理 阈值是指像素到达某临界值.阈值处理表示像素到达某临界值后,对该像素点进行操作和处理. 例如:设定一幅图像素阈值为200,则图片中所有大于200的像素点设置为255,图片中所有小于或等于200的像素点设置为0. 5.1  处理类型 OpenCV中提供了cv2.threshold()函数进行阈值处理. 该函数中,要设定阈值处理的类型,常见类型如下: cv2.THRESH_BINARY               二值化阈值

相信很多小伙伴都听过"滤波器"这个词,在通信领域,滤波器能够去除噪声信号等频率成分,然而在我们OpenCV中,"滤波"并不是对频率进行筛选去除,而是实现了图像的平滑处理.接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第六章 图像平滑处理. 6  图像平滑处理 未经处理的图像含有噪声的影响,所以我们希望尽可能保留原图像的信息,过滤掉图像内部的噪声像素,得到平滑图像,这个过程称作图像的平滑处理. 一幅图像中,若某一像素点与周围像素值差异过大,该像素点很可能是噪声,则

前言 虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主,但实际上很多时候对图片的很多处理方法,并不需要采用深度学习的网络模型,采用目前成熟的图像处理库即可实现,比如 OpenCV 和 PIL ,对图片进行简单的调整大小.裁剪.旋转,或者是对图片的模糊操作. 所以本文主要是介绍用 OpenCV 实现一些基本的图像处理操作,本文的目录如下所示: 安装 旋转图片 裁剪图片 调整图片大小 调整图片对比度 模糊图片 高斯模糊 中值模糊 边缘检测 转为灰度图 形心检测 对彩色图片采用蒙版(mask) 提取图片

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:张熹熹 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 图像变换 自然界中有很多的颜色,红红的花,绿绿的草,蓝蓝的天,白白的云,多姿多彩的世界,美轮美奂的图像. 通过手机,照相机就可以定格每一个美的瞬间. 但是,当把这些景象定格的时候,就被采样.量化成了数字图像了. 数字图像就是计算机当中处理的图像,也是我

简介: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等) 3.霍夫线变

百度百科:模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 代码如下: #模板匹配 imp

直方图简介:图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素.还不明白?就是统计一幅图某个亮度像素数量.比如对于灰度值12,一幅图里面有2000 个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推.参考:https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/52605308 一.安装matplotlib 要画直方图必须要安装matplotlib库,Matplotlib 是一个

python 爬虫新手教程 一.什么是爬虫 爬虫就是把一个网站里的内容读取下来 这里我们就要学习一个知识 我们看到的网页是有一种叫HTML的语言编写的 他可以给文字显示不同的样式 如:<p>hello</p> 就会显示段落:hello 二.如何获取网页的内容 一般爬虫不会把网页内容爬下来 而是把网页源代码爬下来 就好比说:hello 会爬到 <p>hello</p> 如果要在浏览器上看源代码 只需在网页上右键点击 选择查看网页源代码即可 那么怎么用pytho