- 博客(5)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 图像阈值分割及设计进度条控制阈值的图像分割界面
具体操作时，用户根据图像的灰度直方图或者经验，选择一个合适的阈值T，对于灰度值高于T的像素点归为一类（通常是前景），低于T的归为另一类（背景）。进度条关联图像灰度阈值，取值范围一般为 0-255，用户拖动滑块即可改变阈值，系统实时根据新阈值对图像进行二值化处理，更新右侧分割视图，方便用户对比观察阈值变化对分割效果的影响。算法步骤通常为：先取灰度范围中值作为初始阈值，按当前阈值分割图像并计算前景、背景均值，用均值的平均数生成新阈值，重复迭代直至满足终止条件，最后按最终阈值生成二值图像。
2025-06-03 20:55:18
1645
原创 基于PyQt5的图像处理界面设计
1.水平盒子布局（Horizontal Box Layout） 意思是：接下来加的组件会横着排一排。PyQt集成了很多像这样的组件，大家看到不懂的可以随时查一下名字，很容易理解。2.让点击按钮时能干活 save_btn.clicked.connect(self.save_image)。按钮本身不会干事，这句的意思是： 当你点“加载图片”按钮时，去执行 load_image() 这个函数（加载图片）。1.我们创建一个水平布局img_layout 用来容纳图像显示区域。
2025-05-20 21:24:10
2030
原创 图像空域滤波
该代码结构清晰，方便比较三种滤波方法对不同噪声类型的处理效果，中值滤波对椒盐噪声表现最佳，而对高斯噪声均值和高斯滤波效果更明显，体现了滤波器的针对性与适用性。常用的空域滤波还有非线性的中值滤波，下面这段代码读取带高斯噪声和椒盐噪声的灰度图像，分别用3x3和5x5大小的中值滤波器进行去噪。最后通过matplotlib创建三个子图，依次显示原图、加高斯噪声后的图像和加椒盐噪声后的图像，并设置中文字体及解决负号显示问题，使得噪声对比直观清晰。OK，我们首先来看原图像加上高斯噪声和椒盐噪声后的效果。
2025-04-22 22:56:36
815
原创 图像直方图与频域变换
在数字图像处理的世界里，图像直方图与频域变换是两种关键的技术。图像直方图通过统计像素灰度值的分布，直观地展现了图像的亮度和对比度特征，为图像增强和分析提供了重要依据。频域变换则将图像从空间域转换到频域，通过傅里叶变换等方法，将图像分解为不同频率的成分，便于进行滤波、压缩和特征提取等操作。两者虽然关注的领域不同，但都为理解和处理图像提供了独特视角，是图像处理中不可或缺的工具。
2025-03-26 21:01:42
1902
原创 用openCV对图像进行读取，显示，更改
OK，我们看到已经将读取的图像显示出来了，这其中用到了cv2.imshow()函数， 格式为cv2.imshow(显示名称，图像数据)，其中显示名称由自己命名且不可以为中文，用单引号或者双引号括起来。使用openCV读入时，要用imread()函数实现 ，文件名要用单引号或者双引号括起来。我们可以采用代码中对图片处理的操作，也可以在图像读取操作中的imread()函数中更改默认值来实现这一操作。我们可以看到，当标记符号使用默认值时，显示图像为三维数据，而当标记符号为0时，图像数据为二维数据。
2025-03-14 21:56:43
186
空空如也
24年大学生数学建模a题第一问
2024-09-06
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人