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RSS订阅原创 数字图像处理实验四
本文介绍了一款基于PyQt5和OpenCV的模块化图像处理软件。该应用采用现代UI设计，主界面包含文件操作区、双视图显示区（400×400像素）和功能按钮区，集成灰度化、去噪、锐化、旋转和水彩画特效五大核心算法。程序采用非破坏性处理方式保存原始数据，通过色彩空间转换确保显示兼容性，并提供完善的异常处理机制。整体设计兼顾专业功能和用户友好性，支持从图像导入到导出的全流程操作。
2025-06-28 22:21:06
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原创 数字图像处理实验五
本文介绍了三种基于不同策略的图像阈值分割方法。第一种方法使用OpenCV和Matplotlib实现固定阈值(130)的二值化处理，展示原图、直方图和分割结果；第二种通过分析直方图峰值自动确定最佳阈值，实现目标与背景分离；第三种采用迭代算法，动态优化阈值直至收敛。这些方法各具特点：固定阈值简单高效但适应性差，直方图分析法适合明显双峰图像，迭代法能自动优化阈值。实验表明，不同方法在光照均匀、目标背景对比度明显的场景下效果较好，为后续图像处理任务提供了基础支持，但需根据实际场景选择合适方法或进行优化改进。
2025-06-28 22:14:26
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原创 数字图像处理第三课
空域锐化常用的方式是通过梯度算子进行滤波,一般使用的梯度算子有 Roberts、Prewitt和 Sobel等。2.为了能够在获取更好的滤波效果的同时又保证图像的清晰度,使用了加权平均滤波器,如高 斯滤波器。1.邻均值滤波是最简单的空域平滑滤波方法。3.常用的空域滤波还有非线性的中值滤波器。四、仅使用opencv来实现中值滤波器。三、不同的滤波器效果对比。
2025-04-23 09:35:40
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原创 数字图像处理第二课
这段代码的主要作用是对同一张灰度图像应用两种不同的线性变换，并在两个子图中显示结果。第一种变换不改变图像（保持原样），而第二种变换增加了图像的亮度（对每个像素乘以 1.5 并加上 10），显示了图像处理中的基本线性变换概念。：用于绘图和图像展示。cv2：OpenCV库，用于图像处理。numpy：用于高效的数值计算，虽然这里没有具体用到，但通常在图像处理时需要它。从指定路径读取图像"001.bmp"，第二个参数0表示以灰度模式读取。创建一个 1 行 2 列的子图，选择第一个子图定义参数a和b，这里a=1和。
2025-04-09 08:54:47
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原创 数字图像处理第一课
由于图像的像素值通常在 0 到 255 之间，这种处理可以使图像变得更亮，但如果像素值超出了 255 的范围，可能会产生意外的效果（在某些情况下，可能导致溢出或图像变为白色）。”import matplotlib.pyplot as plt“这行代码导入了 Matplotlib 库中的 pyplot 模块，并将其命名为 plt，这使得后续代码可以使用 Matplotlib 的绘图功能。执行这段代码后，用户会看到一个名为 "001" 的窗口，窗口中显示的是 ”001.bmp “图像的灰度版本。
2025-03-23 20:42:30
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空空如也
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