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....
Opencv(二)—图像分割之分水岭算法
做图像处理时，我们可能会遇到一个问题：我们只需要图片的一部分区域，如何把图片中的某部分区域提取出来 或者 图像想要的区域用某种颜色（与其它区域颜色不一致）标记起来 ，以上描述的问题在像处理领域称为 图像分割说了这么多，可能还是有读者不知所云，这里我在下面放置了一张图，就是图像分割的一个应用，图像的前后对比，可以看到 人物 通过算法被很清晰地分割了出来，方便后续物体的识别跟踪。这篇文章给大家介绍的....
图像插值算法和OpenCV框架
1 算法理论介绍与推荐1.1 最近邻插值算法原理最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。image如上图所示，目标图像中的某点投影到原图像中的位置为点P,此时易知，.一个例子： 如下图所示，将一幅3X3的图像放大到4X4，用表示目标图像，表示原图像，我们有如下公式：image缺点：用该方法作放大处理时，在图象中可能出现明显的块状效应....
OpenCv 中的【图像阈值化处理】
正常一个图像分为 R、G、B、三个通道，彩色照片中的每个像素值（生活中的某一中颜色）都是由不同R、G、B的值组合在一起的，比如下面这种：网络异常，图片无法展示|而 图片去色之后变成灰度图，也就是我们所常见的黑白照片，其实生活中所谓的 "黑白照片"有一定的歧义，仔细观察会发现里面会参杂着不同程度的灰色：网络异常，图片无法展示|真正意义上的 黑白照片 中只有黑色跟白色，要么是白色，要么是黑色；把一张....
使用 OpenCV 替换图像的背景
一. 业务背景在我们的某项业务中，需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片，这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉，然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。二. 技术实现使用 OpenCV ，通过传统的图像处理来实现这个需求。方案一：首先想到的是使用 K-means 分离出背景色。大致的步骤如下：将二维图像数据线性化使用 K-means 聚类算法分离....
OpenCV基本功 之 图像的掩模、运算 & 合并专题 -小啾带学【Python-Open_CV系列（七）】（上）
文章目录1.图像的掩模2.图像的运算2.1 图像的加法运算2.1.1 “+”方法2.1.2 cv2.add()方法2.1.3 使用掩模遮盖相加结果2.2 图像的位运算2.2.1 按位与 cv2.bitwise_and()2.2.2 按位或 cv2.bitwise_or()2.2.3 按位取反 cv2.bitwise_not()2.2.4 按位异或 cv2.bitwise_xor()2.3 图像加....
OpenCV基本功 之 图像的掩模、运算 & 合并专题 -小啾带学【Python-Open_CV系列（七）】（下）
2.2.2 按位或 cv2.bitwise_or()使用按位或运算对图像操作可以取得与按位与相反的处理结果。import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread("pic.jpg") mask = np.zeros(img1.shape, np.uint8) # 横着的白色区域 mask[490:600, :, :] = 255 # 竖着的白色区域 ma....
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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