在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.

1. 安装Opencv包 在Python命令行输入如下命令(如果你使用的Anaconda,直接进入Anaconda Prompt键入命令即可.如果你不知道Anaconda是什么,可以参考王树义老师的文章和视频:如何安装Python运行环境Anaconda) $ pip install opvencv-python 2. 实现代码 import os import cv2 import numpy as np path = '需要调用的图片路径 例如:C:/picture/' filelist =

Color image loaded by OpenCV is in BGR mode.But Matplotlib displays in RGB mode.So color images will not be displayed correctly in Matplotlib if image is read with OpenCV.Please see the exercises for more details.(引自文档) import numpy as np import cv2

#coding:utf-8 #第一种方式 很慢很慢 自己写的如何计算均值 ''' import cv2 import os def access_pixels(frame): print(frame.shape) #shape内包含三个元素:按顺序为高.宽.通道数 height = frame.shape[0] weight = frame.shape[1] channels = frame.shape[2] value_b = 0 value_g = 0 value_r = 0 print("

debug的时候可以直接把图片画出来debug. imshow函数就是python opencv的展示图片的函数,第一个是你要起的图片名,第二个是图片本身.waitKey函数是用来展示图片多久的,默认值为0,即不写参数时默认值为0,代表无限等待.当写参数时,例如waitKey(5),意思是等待5ms.另外当等待时间内无任何操作时等待结束后返回-1,当等待时间内有输入字符时,则返回字符的阿斯克码值. 主要通过while(char(waitKey())!=’q’){}这段代码来解释.这段代码的意思是

/************************************************************************************** * RPi 2B python opencv camera demo example * 声明: * 本文主要记录RPi 2B 使用python opencv来获取图片的方式. * * 2016-2-24 深圳 南山平山村 曾剑锋 **********************************************

实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影: import cv2 impor

一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食. 二.目的 本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时(多次测算取平均时间和最短时间,次数一般在100次以上),并简单使用numba.ctypes.cython等方法优化代码. 三.测试方法及环境 1.硬件 CPU:Intel(R) C

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void add_salt_and_pepper_noise(Mat &image); void add_gaussian_noise(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/ima

Python OpenCV图片转视频 粘贴即用,注意使用时最好把自己的文件按照数字顺序命名.按照引导输入操作. # 一键傻瓜式引导图片串成视频 # 注意使用前最好把文件命名为数字顺序格式 import os import cv2 def frame2video(image_path, save_path, fps, size): fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'I420') video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, f

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

引言     最近租的房子快到期了,哎,因为去年是第一次找房子租,结果遇到了一个东北黑中介,押一付三,房子有啥问题,灯坏了,下水道堵了,原来签合同的时候说的客气,说是马上就会上门解决,结果实际上我每次找他,都是各种推脱,最后不了了之.全部是我自己想办法解决的.现在又打电话催着我要搬走,押金也不打算退给我了.真的是rlgl.我反对地域黑,但是以后东北的中介一生黑.(再次声明,不是地域黑,我也有认识的人很好的东北的朋友.)今天我又看到了有钱可以为所欲为的经典gif,所以我心血来潮想做一个自己的东北黑

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯

[blog 项目实战派]csharp通过dll调用opencv函数,图片作为参数          ​一直想做着方面的研究,但是因为这个方面的知识过于小众,也是由于自己找资料的能力比较弱,知道今天才找到了比较好的资料.一个是thinimage,一个是basework,里面都实现了这里的“csharp通过dll调用opencv函数,并且采用图片作为参数”.这里小结如下.        关于如何“csharp通过dll调用opencv函数”,请参考前面博文,这里主要说如何“采用图片为参数”.    

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

声明:以下代码,Python版本3.6完美运行 一.思路介绍 不同的图片网站设有不同的反爬虫机制,根据具体网站采取对应的方法 1. 浏览器浏览分析地址变化规律 2. Python测试类获取网页内容,从而获取图片地址 3. Python测试类下载图片,保存成功则爬虫可以实现 二.豆瓣美女(难度:❤) 1.  网址:https://www.dbmeinv.com/dbgroup/show.htm 浏览器里点击后,按分类和页数得到新的地址:"https://www.dbmeinv.com/dbgrou

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

Python 3 实现色情图片识别 项目简介 项目内容 本实验将使用 Python3 去识别图片是否为色情图片,我们会使用到 PIL 这个图片处理库,会编写算法来划分图像的皮肤区域. 项目知识点 Python 3 模块的安装 Python 3 基础知识 肤色像素检测与皮肤区域划分算法 Pillow 模块使用 argparse 模块使用 实验环境 Python 3.5 Pillow 5.1 项目步骤 本博文通过项目的具体操作,带领大家使用 Python3 实现色情图片的识别. 安装相关包 PIL

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 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

资源下载 #本文PDF版下载Python下尝试实现图片的高斯模糊化#本文代码下载高斯模糊代码下载 高斯模糊是什么? (先来看一下维基百科对它的定义) 高斯模糊是模糊图像的结果.它是一种广泛使用的图形软件的影响,通常会减少图像噪声和减少细节.这个模糊技术的视觉效果是一个平滑的模糊相似,查看图片通过一个半透明的屏幕,从明显不同散景在通常的照明的聚焦透镜或物体的阴影产生的影响.高斯平滑也被用来作为一个预处理阶段计算机视觉算法以提高图像在不同尺度的结构见尺度空间表示和尺度空间的实现. 在数学上,应用高斯