计算机视觉实战(七）图像金字塔与轮廓检测
图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。 图像金字塔如下图所示： 那我们为什么要做图像金字塔呢？这就是因为改变像素大小有时....
计算机视觉实战(五）图像梯度计算
这一节我们来看一下计算图像边缘的一些算子，提取图像边缘的信息有利于之后对图像中的物品进行更进一步的处理。图像梯度-Sobel算子我们首先来看以下我们需要处理的图片：img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这里我们....
计算机视觉实战(四）图像形态学操作
本节主要介绍形态学的一些操作运算，通过代码跟效果可以清楚地认识到其大概的意思。形态学-腐蚀操作 通常都是二值的图像来做腐蚀操作。腐蚀的大概意思就是往里面缩一些。import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dige.png') cv2.imshow('dige', img) kernel = np.ones((3, 5), np.uint8)....
计算机视觉实战(二）图像基本操作
本文主要介绍OpenCv对图像的一些基本处理。包括图片、视频读取，读取感兴趣窗口，通道分离与合并，边界填充，直接对像素点进行操作，以及两张图片的融合。图片的读取 读取图片是OpenCv最基本的功能，实现起来也比较简单，调用cv2.imread()函数即可实现：import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = ....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
计算机视觉