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RSS订阅原创 6. 图像阈值分割
在图像处理领域，二值化是一种基础且重要的操作。它通过将图像转换为仅含黑白两色的形式，显著降低图像分析的复杂度，为后续的特征提取、图像分割等任务奠定基础。本次实验将详细介绍四种常见的图像二值化方法：人工阈值分割法、基于直方图的双峰法、迭代阈值分割法以及最大类间方差法，并通过Python代码实现与结果展示来对比它们的效果。
2025-06-03 22:53:59
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原创 5.基于PyQt的GUI界面设计
这节实验课来学习基于PyQt的GUI界面设计，有了这个可视化界面，我们可以更加方便地在同一个界面里实现对图像的旋转、平滑、锐化等多种处理。顶部区域：“加载图片”和“保存图像”按钮，用于导入待处理的图片并把处理后的图片存储起来。图像显示区域：左侧为原始图像区域，右侧为处理后图像区域。底部区域：为图像各处理操作的按钮，现在包括“灰度化”“去噪”和“锐化”等功能。下面展示这三个部分的代码构成：# 创建顶部布局（加载和保存按钮）top_layout = QHBoxLayout() # 水平布局。
2025-05-15 09:00:00
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原创 4.图像空域滤波
这节实验课的内容是图像的空域滤波，要求掌握图像空域滤波的原理，理解并分析平滑滤波与锐化滤波的区别与联系。本篇报告会根据不同的滤波效果来对图像进行对比。同时也会用opencv库来进行编写。平滑滤波和锐化滤波是图像处理中的两种重要技术。平滑滤波主要用于去除噪声和干扰，通过局部平均等操作降低像素值的局部变化，使图像更加平滑，但可能会使图像细节变得模糊；而锐化滤波则旨在增强图像细节，突出边缘和轮廓等高频信息，使图像更加清晰和锐利，不过过度锐化可能导致噪点或伪轮廓出现。
2025-04-19 21:45:03
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原创 3.图像直方图与频域变换
灰度直方图仅仅反映了图像灰度级出现频率的分布，但是不能反映出具体位置的分布即不能由灰度直方图确定图像，所以存在不同的图像可能有同样的灰度直方图但是一幅图像只能存在一个灰度直方图。同时图像若分割成子图则所有子图的直方图加起来就是原图像的直方图。
2025-04-01 09:00:00
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原创 2.图像的灰度变换和代数运算
在matplotlib.pyplot.imshow() 中，'gray'用于指定图像的显示模式，它负责告诉matplotlib 以灰度模式显示图像，如果不指定 'gray'，matplotlib 默认会将二维数组 img 视为一个单通道图像，并尝试用伪彩色（pseudo-color）模式显示。乘法也可以用来获得掩模图像，将所需要留下的区域设置为1，将不需要保留的区域设置为0,这样就能够通过乘法运算获取图像的目标区域。这段代码展示了如何通过将图像的像素值除以不同的系数来调整图像的亮度，使图像整体变暗。
2025-03-30 14:49:15
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原创 1.图像的读取、显示和保存
在PyCharm中读取图像的方法有两种：利用OpenCV和Matplotlib读取。（首先要保证图片与在同一目录下1.1.1 OpenCV读取、显示使用 OpenCV读入时需要imread()函数实现读入格式为cv2.imread("文件名",标记符 (flag))。标记符默认值为1,表述读入彩色图像通道顺 序为BGR)。当标记符设置为0的时表示读入灰度图。使用OpenCV显示图像的格式为cv2.imshow(显示名称,图像数据)
2025-03-13 23:48:17
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