[笔记]Python计算机视觉编程《二》 基本的图像操作和处理
前言第二章 局部图像描述子本章旨在寻找图像间的对应点和对应区域。本章将介绍用于图像匹配的两种局部描述子算法。本书的很多内容中都会用到这些局部特征,它们在很多应用中都有重要作用,比如创建全景图、增强现实技术以及计算图像的三维重建。2.1 Harris角点检测器Harris 角点检测算法(也称 Harris & Stephens 角点检测器)是一个极为简单的角点检测算法。该算法的主要思想是,....
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[笔记]Python计算机视觉编程《一》 基本的图像操作和处理(四)
1.4.3 形态学:对象计数形态学(或数学形态学)是度量和分析基本形状的图像处理方法的基本框架与集合。形态学通常用于处理二值图像,但是也能够用于灰度图像。二值图像是指图像的每个像素只能取两个值,通常是 0 和 1。二值图像通常是,在计算物体的数目,或者度量其大小时,对一幅图像进行阈值化后的结果。你可以从 http://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_morp....
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[笔记]Python计算机视觉编程《一》 基本的图像操作和处理(三)
1.3.5 图像平均图像平均操作是减少图像噪声的一种简单方式,通常用于艺术特效。我们可以简单地从图像列表中计算出一幅平均图像。假设所有的图像具有相同的大小,我们可以将这些图像简单地相加,然后除以图像的数目,来计算平均图像。下面的函数可以用于计算平均图像,将其添加到 imtool.py 文件里:def compute_average(imlist): """ 计算图像列表的平均图像 """ ...
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[笔记]Python计算机视觉编程《一》 基本的图像操作和处理(二)
1.2.2 图像轮廓和直方图下面来看两个特别的绘图示例:图像的轮廓和直方图。图像的轮廓绘制图像的轮廓(或者其他二维函数的等轮廓线)在工作中非常有用。因为绘制轮廓需要对每个坐标 [x, y] 的像素值施加同一个阈值,所以首先需要将图像灰度化:from PIL import Image from pylab import * # 读取图像到数组中 im = array(Image.open('dat....
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[笔记]Python计算机视觉编程《一》 基本的图像操作和处理(一)
前言今天,图像和视频无处不在,在线照片分享网站和社交网络上的图像有数十亿之多。几乎对于任意可能的查询图像,搜索引擎都会给用户返回检索的图像。实际上,几乎所有手机和计算机都有内置的摄像头,所以在人们的设备中,有几 G 的图像和视频是一件很寻常的事。计算机视觉就是用计算机编程,并设计算法来理解在这些图像中有什么。计算机视觉的有力应用有图像搜索、机器人导航、医学图像分析、照片管理等。本书旨在为计算机视....
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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)....

【CUDA学习笔记】第十篇:基本计算机视觉操作【下】(附实践源码下载)(二)
2、图像形态学操作 图像形态学与图像的区域和形状有关,用来提取有助于表示形状和区域的图像组件。与前面看到的其他图像处理操作不同,图像形态学将图像视为一堆集合的总和。图像与一种称为结构元素的小模板交互作用,这种小模板定义图像形态学中的感兴趣区域或邻域。这里将逐一解释各种可执行在图像上的形态学操作:侵蚀:侵蚀将中心像素设置为邻域中所有像素的最小值....

【CUDA学习笔记】第十篇:基本计算机视觉操作【下】(附实践源码下载)(一)
1、高通滤波器 高通滤波器可去除图像中的低频成分并增强高频成分,因此当高通滤波器应用于图像时,将可去除属于低频范围的背景并增强属于高频成分的边缘,因此高通滤波器也称为边缘检测器。滤波器的系数需要改变,否则就会与上一节中的滤波器相类似。目前有许多高通滤波器可供选择,如下所示: Sobel滤波....

【CUDA学习笔记】第九篇:基本计算机视觉操作【上】(附实践源码下载)(二)
4、对图像进行滤波操作 前面所描述的各种方法都只针对单像素强度进行处理,因此也称为“点处理”方法。而更多时候,查看像素的邻域关系比只处理单像素强度有更大的用途,我们称之为“邻域处理”技术。邻域可以是3×3,5×5,7×7等以特定像素为中心的矩阵。图像滤波是一种重要的邻域处理技术。 滤波是信....

【CUDA学习笔记】第九篇:基本计算机视觉操作【上】(附实践源码下载)(一)
1、访问图像的各个像素强度 当我们处理图像时,有时会需要访问特定位置的像素强度值,当我们想要改变一组像素的亮度或对比度或者想执行一些其他像素级操作时,这就非常有用。对于8位灰度图像来说,一个点的强度值在0到255范围内;而对于具有蓝色、绿色和红色三个通道的彩色图像,每个点都具有三组不同的强度值,每一组的值都在0到255之间。 &a...

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