opencv图像处理基础(python)
numpy 访问图像Numpy.array库是Python处理图像的基础。在OpenCV中，通道的顺序是B→G→R在OpenCV中，最小的数据类型是无符号的8位数可以使用image[0,0]访问图像image第0行第0列位置上的像素点先行后列: img[行,列]使用Numpy库中的函数zeros()可以生成一个元素值都是0的数组，并可以直接使用数组的索引对其进行访问、修改。img=np.zero....
Python opencv图像处理基础总结(七) 基于分水岭算法的图像分割
一、 原理1. 分水岭算法原理任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停地灌水，不停地构建堤坝知道所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割，这就是分水岭算法的背后原理。OpenCV采....
Python opencv图像处理基础总结(六) 直线检测 圆检测 轮廓发现
一、直线检测使用霍夫直线变换做直线检测，前提条件：边缘检测已经完成# 标准霍夫线变换cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold, lines=None, srn=None, stn=None, min_theta=None, max_theta=None)image：经过边缘检测的输出图像，8位，单通道二进制源图像。rho：距离步长theta：角度步长....
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(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(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(二) ROI操作与泛洪填充 模糊操作 边缘保留滤波EPF
一、ROI与泛洪填充1. ROI操作ROI(Region Of Interest)，感兴趣区域，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，经常用来连接图像。importcv2ascvsrc=cv.imread(r'./test/004.jpg') cv.imshow('src', src) # 获取RIO区域sample=src[30:390, 80....
Python opencv图像处理基础总结(一) 环境搭建 基础操作
Open Source Computer Vision Library，OpenCV于 1999 年由 Intel 建立，如今由 Willow Garage 提供支持。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLA....
OpenCV 估算图像的投影关系：基础矩阵和RANSAC
根据针孔摄像机模型，我们可以知道，沿着三维点X和相机中心点之间的连线，可以在图像上找到对应的点x。反过来，在三维空间中，与成像平面上的位置x对应的场景点可以位于这条线上的所有位置。这说明如果要根据图像中的一个点找到另一幅图像中对应的点，就需要在第二个成像平面上沿着这条线的投影搜索，这条线成为对极线，在这里是 l' 。另外，所有的对极线都通过同一个点，这个点成为极点，这是图中的 e 和 e'。那么....
图像处理基础（一）-OpenCV相似度匹配
图像处理基础，等大小图片相似度匹配 基于RGB通道的像素点相似度匹配算法思路 def compare_by_RGB(image_1,image_2): """ 基于通道和的差 :param image_1: :param image_2: :return: """ G_1 = 0 B_1 = 0 R_1 = 0 ...
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