文章 2023-11-27 来自:开发者社区

Python数据分析中图像处理的实用技术点:图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述

图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言,在数据分析中提供了许多实用的技术点,用于图像的加载、处理和分析。本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点,包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。 1. 图像加载与保存 图像加载与保存是图像处理的基础,Python提供了各种库和工具来处理不同格式的图像文件。以下是一些常见的图像...

Python数据分析中图像处理的实用技术点:图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述
文章 2023-07-17 来自:开发者社区

Python案例分析|使用Python图像处理库Pillow处理图像文件

本案例通过使用Python图像处理库Pillow,帮助大家进一步了解Python的基本概念:模块、对象、方法和函数的使用 使用Python语言解决实际问题时,往往需要使用由第三方开发的开源Python软件库。 本案例使用图像处理库Pillow中的模块、对象来处理图像:实现读取图像、获取图像信息、调整图像大小、旋转图像、平滑图像、剪切图像等基本图像处理任务。 # 01、安装Pillow ...

Python案例分析|使用Python图像处理库Pillow处理图像文件
文章 2023-03-08 来自:开发者社区

Python图像处理:频域滤波降噪和图像增强

快速傅里叶变换(FFT)是一种将图像从空间域变换到频率域的数学技术,是图像处理中进行频率变换的关键工具。通过利用图像的频域表示,我们可以根据图像的频率内容有效地分析图像,从而简化滤波程序的应用以消除噪声。本文将讨论图像从FFT到逆FFT的频率变换所涉及的各个阶段,并结合FFT位移和逆FFT位移的使用。本文使用了三个Python库,即openCV、Numpy和Matplotlib。 importc....

Python图像处理:频域滤波降噪和图像增强
文章 2022-10-13 来自:开发者社区

Python-OpenCV图像处理-11-图像的直方图的反向投影

直方图反向投影用于图像分割或查找图像中感兴趣的对象,简单来说,它会创建一个与输入图像大小相同(单个通道)的图像,其中每个像素对应于属于我们对象该像素的概率.输出图像将使我们感兴趣的对象比其余部分更明显.首先,我们创建一个包含我们感兴趣对象的图像的直方图,对象应尽可能填充图像以获得更好的结果,颜色直方图比灰度直方图更受青睐,因为对象的颜色比灰度强度更能定义对象,然后我们将这个直方图“反投影”到我们....

文章 2022-10-13 来自:开发者社区

Python-OpenCV图像处理-09-图像直方图

首先需要导入第三方的库:打开cmd界面输入:pip install matplotlib等待安装即可#图像直方图(histogram)importcv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltdefplot_demo(image): plt.hist(image.ravel(),256,[0,256]) plt.show("直方图") defimage_hist(i....

文章 2022-10-13 来自:开发者社区

Python-OpenCV图像处理-01-图像的加载和保存

数字图像:一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)对任意坐标处的幅度称为图像在这一点的亮度(术语灰度级通常指单色图像的亮度)。彩色图像是由多幅单色图像组合而成的。图像关于x坐标和y坐标和幅度是连续的。将一副图像转换成数字形式,要求对坐标和幅度进行数字化。将坐标值数字化称为采样,将赋值数字化称为量化。所以当x y和幅值f都是有限的离散的量时我们称作为数字图像。import cv2 as cv im....

文章 2022-05-30 来自:开发者社区

Python opencv图像处理基础总结(五) 图像金字塔 图像梯度 Canny算法边缘提取

一、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且概念简单的结构。一幅的图像金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,分辨率越低字塔高斯金字塔:用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。原理:首先将原图像作为最底层图像G0....

Python opencv图像处理基础总结(五) 图像金字塔 图像梯度 Canny算法边缘提取
文章 2022-05-30 来自:开发者社区

Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配 图像二值化

一、模板匹配1. 匹配原理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。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所以模板匹配首先需要一个模板图像(给定的子图....

Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配 图像二值化
文章 2022-05-30 来自:开发者社区

Python opencv图像处理基础总结(三) 图像直方图 直方图应用 直方图反向投影

一、图像直方图画直方图要用到 matplotlib 库图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗又亮,左边用于描述图像的暗度,右边用于描述图像的亮度。matplotlib....

Python opencv图像处理基础总结(三) 图像直方图 直方图应用 直方图反向投影
文章 2018-11-23 来自:开发者社区

Python图像处理:图像腐蚀与图像膨胀

图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大;腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。 1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下:   该公式表示用B...

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