eurus_的博客

图像平滑处理均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波 想要滤波的程度大一些，就需要把核的大小弄大一些；中值滤波和高斯滤波好像处理时稍好 均值滤波 任意一点的像素值，都是周围N*N给像素值的均值 5*5 的模糊程度< 10*10的模糊程度 o=cv2.imread("image\\lenaNoise.png") r=cv2.blur(o,(5,5)) 方框滤波 cv2.boxFilter(原始图像,目标图像深度，核大小，normalize属性) 目标图像深度=-1，则深度和原始图像一致 normalize属

Opencv+python图像处理基础4类型转换几何变换缩放缩放：指定大小缩放：按比例缩放使用fx,fy图像旋转图像平移图像旋转仿射变换阈值分割 类型转换 1）原始图像->灰度图像 b=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2）BGR->RGB b=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_BGR2RGB) 3）GRAY->BGR 转换时，B=G=R b=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_GRAY2BGR) 几何变换 首先了解什

这里写目录标题图像相加图像融合 图像相加 numpy加法：超过255的，让和与255进行取模计算 opencv中add加法：超过255的，直接为255 result1=a+b result2=cv2.add(a,b) 图像融合 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 a=cv2.imread("E:\\lesson\\image\\add\\boat.bmp") b=cv2.imread("E:\\lesson\\image\\add\\lena.bmp") resu

图像处理基础入门 图像是由像素组成 像素越多图像越清晰越细腻； 像素个数=行×列 图像分为二值图像、灰度图像、RGB图像 比较常见的操作：RGB转灰度（信息不能掩盖）；灰度转二值 像素处理 利用Opencv直接进行索引；分为灰度图和彩色图 # -*- coding: utf-8 -*- # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 i=cv2.imread("image\\lena256.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED) #请确保当前目录下有灰度图像lena2

0.安装好Opencv pip install opencv-python 1.读入图片 1)cv2.imread("",显示控制参数，指定显示类型) 路径： 要加这个'\\' 显示控制参数： cv.IMREAD_UNCHANGED 不改变图片显示 cv.IMREAD_GRAYSCALE 图片的灰度显示 cv.IMREAD_COLOR 图片有颜色的显示 ...