入门到放弃之路

目录 几何变换 缩放 翻转 平移 旋转 阈值处理 二值化阈值处理 反二值化阈值处理 自适应阈值处理 otsu处理 滤波处理 均值滤波 方框滤波 高斯滤波 中值滤波 双边滤波 2d卷积 几何变换 缩放 # shuchu = cv2.resize(src, dsize[ , fx[ ,fy[ ,interpolation]]]) # shuchu :输出的目标图像 # src: 需要缩放的原始图像 # dsize: 代表输出图像的大小 # fx: 水平方向的缩放比例

一、通道合并 通道合并就是将三个通道的图像合并在一起构成一幅图： """ bgr = cv2.merge([b,g,r]) #b通道图像b，g通道图像g,r通道图像r 合并为bgr彩色图像 """ import cv2 h = cv2.imread('huajiu.jpg') b,g,r = cv2.split(h) bgr = cv2.merge([b,g,r]) gbr = cv2.merge([g,b,r]) rgb = cv2.merge([r,g,b]) cv2.imshow('bgr',b

一、获取图像，将感兴趣区域显示出来： #获取图像脸部信息,并显示 import cv2 img = cv2.imread('xiao.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED) face = img[50:565,80:600] #[a:b,c:d] a行到b行，c列到d列的区域 cv2.imshow('original',img) cv2.imshow('face',face) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 运行结果： 二、在图像中..

使用numpy生成5x5的数组模拟灰度图像，访问、修改其像素值 # A.item(行，列) 访问A的像素点 # A.itemset(索引值，新值) 修改A的像素值 #------numpy生成5x5的数组模拟灰度图像，访问、修改其像素值------ ​ import numpy as np img = np.random.randint(10,99,size=[5,5],dtype=np.uint8) #random随机数模块 print('img = \n',img) print('读取像素点 im.

11.二值图像、灰度图像、彩色图像 二值图像：仅包含白色和黑色两种颜色的图像，白色记为1，黑色记为0，如下图所示 灰度图像：用 [0，255] 表示256个灰度等级，0表示纯黑色，255表示纯白色。 彩色图像：由红绿蓝三通道组成；彩色空间中，存在R（红色）通道、G（绿色）通道、B（蓝色）通道、这三个通道，每个色彩通道值的范围都在[0,255]之间。 注意：彩色空间中通道顺序是RGB，opencv中是B——G——R。 2.像素处理 import cv2 img = cv2.imread.

1.读取 import cv2 retval = cv2.imread("D:\Program Files\JetBrains\opencv\\xiaotaoxuejie.jpg",-1) print(retval) #输出图像的部分像素值 2.显示 # None = cv2.namedWindow('winname') #创建一个名为winname的窗口,注意：nameWindow中第一个W为大写 # cv2.namedWindow('winname') #创建一个名为winnam.

1.配置环境 下载opencv安装包，https://pypi.org/project/opencv-python/这是下载地址，在downloads files栏目选择合适版本 选择合适版本因为我的conda中使用的是python_3.6的虚拟环境，所以下载的是3.6版本的 在anaconda prompt中使用如下命令进行安装 pip install E:\opencv\opencv_python-4.5.4.58-cp36-cp36m-win_amd64.whl 注...