数字图像处理笔记
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LiAnG小炜
Everything became much clearer when I started writing code.
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数字图像处理笔记（一）：利用OpenCV的Cameo框架搭建实验环境
1 - 引言Python的应用程序可以通过面向对象的方法来实现，OpenCV提供了一个Cameo框架可以捕捉电脑的摄像头。我们可以通过编写添加框架里的类和方法来对摄像头捕捉到的画面进行图像处理和实验，是一个很好的学习方法，下面让我们来搭建一下这个Cameo框架2 - 使用managers.CaptureManager提取视频流无论图像来自视频文件还是摄像头，OpenCV都可以获取、显示和记录...原创 2018-12-06 13:22:12 · 1247 阅读 · 0 评论 -
数字图像处理笔记（九）：选择性滤波
1 - 引言在前面我们讨论了高通和低通滤波器对图像进行处理，它们都是在整个图像的频率矩阵上操作，但是在很多应用中，我们感兴趣是处理指定的频段或频率矩形的小区域，因此需要使用选择性滤波，选择性滤波主要有两类带阻滤波器或带通滤波器陷波滤波器下面就让我们来介绍一下这两种滤波器2 - 带阻滤波器和带通滤波器这种类型的滤波器很容易使用前面的概念来构建，前面我们学习了理想、布特沃斯和高斯滤波器...原创 2018-12-17 17:30:45 · 3501 阅读 · 0 评论 -
数字图像处理笔记（三）：使用OpenCV检测图像特征
1 - 引言在数字图像处理中还提供了许多检测图像简单特征的方法，例如边缘检测、轮廓检测、直线检测、圆检测等。让我们用OpenCV实现以下这些算法吧2 - Canny边缘检测OpenCV提供了一个非常方便的Canny函数（以算法的发明者发明）import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('images/12.jpg',0)cv2.imwri...原创 2018-12-11 16:34:58 · 1086 阅读 · 0 评论 -
数字图像处理笔记（八）：频域高通滤波锐化图像
1 - 引言在笔记（七）中，我们通过衰减图像的傅里叶变换的高频成分来平滑对象，因为边缘和其他灰度的急剧变化与高频分量有关，所以图像的锐化可在频域通过高通滤波来实现。一个高通滤波器是从给定的低通滤波器用下式得到：HHP(u,v)=1−HLP(u,v)H_{HP}(u,v)=1-H_{LP}(u,v)HHP(u,v)=1−HLP(u,v)其中，HLP(u，v)H_{LP}(u，v)HLP...原创 2018-12-17 15:45:24 · 9476 阅读 · 0 评论 -
数字图像处理笔记（十二）：图像分割算法
1 - 引言在图像识别中，如果可以将图像感兴趣的物体或区别分割出来，无疑可以增加我们图像识别的准确率，传统的数字图像处理中的分割方法多数基于灰度值的两个基本性质不连续性以灰度突变为基础分割一副图像，比如图像的边缘相似性根据一组预定义的准则将一副图像分割为相似的区域。阈值处理、区域生长、区域分裂和区域聚合都是这类方法的例子。在边缘检测算法中我们学习了如何利用不连续性来分割图像。本文将...原创 2018-12-21 18:06:31 · 11352 阅读 · 1 评论 -
数字图像处理笔记（七）：频域低通滤波平滑图像
1 - 引言在前面我们对空间滤波做了重点的研究，但是如果不了解在图像滤波中如何应用傅里叶变换和频率域的基本知识，想要彻底理解这一领域也是不太可能的。下面我们来介绍一下傅里叶变换和频域率处理的要领。...原创 2018-12-16 17:51:04 · 11214 阅读 · 3 评论 -
数字图像处理笔记（六）：空间滤波基础
1 - 引言空间滤波是图像处理领域应用广泛的主要工具之一。这里我们主要讨论怎样使用空间滤波来增强图像。2 - 平滑空间滤波器原创 2018-12-15 18:10:04 · 2234 阅读 · 0 评论 -
数字图像处理笔记（五）：直方图均衡与直方图匹配（规定化）
1 - 直方图处理直方图是多种空间域处理技术的基础，可以用于图像增强。2 - 直方图均衡考虑连续灰度值，并用变量r表示待处理图像的灰度。设r的取值区间为[0,L-1],且r = 0表示黑色，r = L - 1表示白色。令pr(r)p_r(r)pr(r)和ps(s)p_s(s)ps(s)分别表示随机变量r和s的概率密度函数，概率密度函数归一化后可以画出图像的直方图import nump...原创 2018-12-15 11:19:52 · 3446 阅读 · 0 评论 -
数字图像处理笔记（十一）：边缘检测算法
1 - 引言2 - 点、线和边缘检测1.2换行1.3强调1 - 引言在图像识别中，如果可以将图像感兴趣的物体或区别分割出来，无疑可以增加我们图像识别的准确率，传统的数字图像处理中的分割方法多数基于灰度值的两个基本性质不连续性、以灰度突变为基础分割一副图像，比如图像的边缘相似性根据一组预定义的准则将一副图像分割为相似的区域。阈值处理、区域生长、区域分裂和区域聚合都是这...原创 2018-12-20 20:55:06 · 14883 阅读 · 0 评论 -
数字图像处理笔记（十）：形态学图像处理
1 - 引言自20世纪50年代起傅里叶变换就一直是基于变换的图像处理的基石，但今年来一种新的称为小波变换的变换使得处理图像变得更为容易。当我们观察图像时，如果物体的尺寸较小或对比度较低，那么我们通常以较高的分辨率来研究他们；如果物体的尺寸较大或对比度较高，则只要求粗略的观察就足够了。因此，以不同的分辨率对它们进行研究将具有优势。下面就让我们介绍一下小波变换在图像去噪、增强、边缘检测上面的应用...原创 2018-12-20 10:43:14 · 1488 阅读 · 0 评论 -
数字图像处理笔记（二）：使用OpenCV处理图像
1 - 傅里叶变换原创 2018-12-06 18:52:07 · 1083 阅读 · 1 评论 -
数字图像处理笔记（四）：灰度变换
1 - 引言图像处理分为空间域和变换域（在图像的傅里叶变换上进行处理），空间域是指图像平面本身，主要是直接以图像中的像素操作为基础进行图像处理，空间域的处理主要分为灰度变换和空间滤波两类，本文主要介绍灰度变换在图像增强方面的应用，使得输出的图像比原始图像更适合特定需求的一种处理。下面我们来介绍一下经典的灰度变换和空间滤波技术。2 - 一些基本的灰度变换函数灰度变换是所有图像处理技术中最简单...原创 2018-12-13 16:29:02 · 5114 阅读 · 0 评论 -
数字图像处理笔记（十三）：图像特征表示和描述
1 - 引言在我们进行图像识别的时候，往往是将图片中的特征来表示整张图片让计算机进行识别，基本上表示一个区域涉及两种选择：外部特征内部特征下一步就是基于所选择的表示来描述区域当我们关注的重点是形状特征时，可选择一种外部表示；而当关注的重点是内部属性如颜色和纹理时，可以选择一种内部表示。无论哪种情形，选择用来作为描绘子的特征都应尽可能地对大小、平移和旋转不敏感2 - 表示图像分割技...原创 2018-12-23 14:38:21 · 8599 阅读 · 1 评论