【Qt&OpenCV 图像的形态学变换 morpholgyEx】
腐蚀用于分割(isolate)独立的图像元素,膨胀用于连接(join)相邻的元素。腐蚀、膨胀可用于去噪(低尺寸结构元素的腐蚀操作很容易去掉分散的椒盐噪声点),图像轮廓提取、图像分割、寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。 高级形态学变换: 开运算:先腐蚀,再膨胀,可清除一些小东西(亮的),放大局部低亮度的区域 闭运算:先膨胀,再腐蚀,可清除小黑点 形态学梯度:...

轻松掌握opencv的8种图像变换
opencv的8种图像变换 1. 图像放大、缩小 我们先看下原图 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = cv2.imread(‘image/logo.png’) plt.i...

OpenCV(二十七):图像距离变换
1.像素间距离 2.距离变换函数distanceTransform() void cv::distanceTransform ( InputArray src, OutputArra...

OpenCV(十二):图像透视变换
1.透视变换介绍透视变换是一种将原始图像映射到目标图像平面上的投影变换,又称为四点变换。透视变换矩阵的一般形式如下所示:| A B C || D E F || G H I |通过透视变换矩阵来实现,以下是透视变换的数学公式:对于原始图像中的点 P(x, y),经过透视变换后得到的新坐标 P'(x', y') 可以通过以下公式计算:x' = (A * x + B * y + C) / (G * x....

OpenCV(十一):图像仿射变换
1.图像仿射变换介绍 仿射变换: 仿射变换是由平移、缩放、旋转、翻转和错切组合得到,也称为三点变换。仿射变换矩阵: 仿射变换可以通过一个2x3的仿射变换矩阵来表示,该矩阵包含了平移、缩放、旋转和剪切等变换的参数。仿射变换矩阵的一般形式如下:| A B Tx || C D Ty |其中 (A, B) 和 (C, D....

【OpenCV图像处理5】图像的变换
五、图像的变换1、图像的基本变换1.1 图像的缩放resize用法:cv2.resize(src, dsize, dst, fx, fy, interpolation)参数说明:src:进行缩放的图像dsize:缩放之后图像的大小(元组或列表表示即可)dst:可选参数,缩放之后的输出图像fx, fy:x轴和y轴的缩放比,即宽度和高度的缩放比interpolation:插值算法,主要有以下几种:算....

OpenCV(图像处理)-基于Python-图像的基本变换-平移-翻转-仿射变换-透视变换
1. 概述为了方便开发人员的操作,OpenCV还提供了一些图像变换的API,本篇文章讲简单介绍各种API的使用,并附上一些样例。2. 接口介绍resize()图像缩放函数,用于把图像按指定的尺寸放大或缩小。dst = cv2.resize(src, dsize, fx, fy, interpolation)dst = 生成的目的图像src:需要变换的原图像disize:(x, y)需要变换图像的....

openCV图像变换
一. 边缘检测1.实现步骤: 1 消除噪声 ,使用高斯平滑滤波器卷积降噪。 2 计算梯度幅值和反向 3 非极大值抑制 4 阈值2.Canny边缘检测:Canny()函数c++: void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double thres...
【OpenCV C++&Python】(三)改变颜色空间、图像的几何变换
改变颜色空间、图像的几何变换Python改变颜色空间OpenCV有150多种颜色空间转换方法,其中常用的方法是:BGR↔ Gray和BGR↔ HSV。对于颜色转换,我们使用函数cv.cvtColor(input_image, flag)实现,其中flag决定转换的类型。对于BGR→ Gray转换,我们使用flag:cv.COLOR_BGR2GRAY。 BGR → HSV则使用 cv.COLOR.....

OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列(五)】(上)
文章目录准备图片1. 缩放 cv2.resize()方法2. 翻转 cv2.flip()方法3. 仿射变换 warpAffine()方法3.1 平移3.2 旋转3.3 倾斜4. 透视准备图片选择一张shape为(500,500,3)的梵高的《星月夜》以便示例。1. 缩放 cv2.resize()方法cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None....

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