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.

#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

数字图像的随机噪声在图像处理中有着重要的位置,今天用到了,就回顾一下.做个总结. 随机噪声很多种,最常用的一般有两种,高斯噪声和椒盐噪声,下面我们就针对这两种噪声做个科普. 高斯噪声:高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声与椒盐噪声相似(Salt And Pepper Noise),高斯噪声(gauss noise)也是数字图像的一个常见噪声.椒盐噪声是出现在随机位置.噪点深度基本固定的噪声,高斯噪声与其相反,是几乎每个点上都出现噪声.噪点深度随机的噪声. 正如上面的简

 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

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

最近需要做一个图像识别的GUI应用,权衡了Opencv+ 1)QT,2)Python GUI,3).NET后选择了.NET... 本文给出C#+Opencv和Python+Opencv的相应参考,节省大家时间. (一)C#.NET + Opencv 1)下载并安装Emgu库(for opencv on .NET env) Download @ http://sourceforge.net/projects/emgucv/ 2)How to use opencv on C#? VS上配置Emgu(

/************************************************************************************** * 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 **********************************************

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

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

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

过滤是信号和图像处理中基本的任务.其目的是根据应用环境的不同,选择性的提取图像中某些认为是重要的信息.过滤可以移除图像中的噪音.提取感兴趣的可视特征.允许图像重采样等等.频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分.低频对应图像强度变化小的区域,而高频是图像强度变化非常大的区域.在频率分析领域的框架中,滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞(或降低)其他频率波段的操作.低通滤波器是消除图像中高频部分,但保留低频部分.高通滤波器消除低频部分.参考博客:https://blog.csdn.net

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

1.http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html ,给出了很好地拼接算法实现 2.由于不是Python的,所以简单做了一些翻译转成Python+opencv的实现 3.修改了原来的特征点检测算法为ORB(由于sift和surf的专利问题) 4.结果 5.源码 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.gridspe

python - opencv 的一些小技巧备忘 使用python-opencv来处理图像时,可以像matlab一样,将一幅图像看成一个矩阵,进行矢量操作,以加快代码运行速度. 下面记录几个常用的操作以备忘 1.求取图像中像素值满足特定条件的掩模图像(mask) mask = imge < (b, g, r) 这个操作返回的mask大小与image相等,通道数也相等,独立判断每个通道的像素值是否满足条件. mask = (image < (b, g, r)).all(axis = 2) 这个操

ubuntu14.04  python + opencv 傻瓜式安装解决方案 ubuntu下使python和opencv来做开发的话,总要花那么点时间来配置环境.我偶然间发现了一种傻瓜式安装办法希望快速上手的同学不妨试一试 首先有个python的各种包集成安装环境 Anaconda https://www.continuum.io/downloads/ 按照这个下载链接,下载然后傻瓜式安装就行了- 一路选next 然后配置一下环境变量,具体可以自行百度,或者看我的caffe安装博文 安装好后,将

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

希望这篇文章能彻底帮你解决python opencv安装和使用中的常见问题. 懒人请直奔这一节, 一条命令安装 opencv 使用python-opencv常用的问题 在linux中使用python版的opencv相信大家都会遇到各种问题, 常见的问题比如: imshow 无法使用, 会出现如下警告. 这是因为python-opencv没有编译gtk, 网上的解决方法可能会推荐你重新编译什么的, 太过麻烦, 也不一定能解决. cv2.error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv

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

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

原文链接:https://blog.csdn.net/zhaoyun_zzz/article/details/84341801 Python+opencv+pyaudio实现带声音屏幕录制原创luke-skyworker 发布于2018-11-28 23:05:23 阅读数 3463 收藏展开文章目录声音录制视频录制(无声音)录制的音频与视频合成为带声音的视频 基于个人的爱好和现实的需求,决定用Python做一个屏幕录制的脚本.因为要看一些加密的视频,每次都要登录,特别麻烦,遂决定用自己写的脚本