叉叉不低头

为了加快处理速度，在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。0x00. 灰度图灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值。0x01...

一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个像素点的颜色。2.1 图片的灰度化：灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=...

浮雕/雕刻算法实质是很简单地，即：对图像的每一个点进行卷积处理。假设原图像为X,处理后的图像为Y；浮雕算法核kernel矩阵定义为：[1 , 0, 0 ; 0, 0, 0; 0, 0, -1]. 那么，对于坐标为(i,j)点，浮雕效果图的算法为Y(i,j) = X(i+1,j+1)-X(i-1,j-1) + 128。当然，X,Y的取值均在0~255之间。雕刻算法核kernel矩阵定义为：[1, ...

灰度图像素值为0到255，若当前的像素值为i,翻转过后为255-i代码实现：# coding:utf-8#读取彩色原图import cv2import numpy as npsrc=cv2.imread('img/cxk.jpg',1)gray=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)img_info=src.shapeimage_height=...

根据这篇博客实现：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40962368/article/details/89331608现在的网站为了防止人们轻易的获取登陆后的页面信息，在登陆上设置了很多的障碍，验证码就是其中的一种，所谓道高一尺，魔高一丈，人们总能想出办法来予以应对，但是，应对的成本可能在不断加大，这在一定程度上提升了反反爬虫的门槛。本文的目的在于验证Tesseract对普通验证...

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘检测是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最...