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RSS订阅原创 数字图像处理实验五
最后，利用 Matplotlib 将原图、自定义阈值分割图以及 Otsu 算法分割图一同展示，清晰呈现了不同方式下的图像分割效果，直观体现了最大类间方差算法在图像分割中的应用与作用，也方便对比自定义计算和内置算法的差异。代码先以灰度模式读取图像，随后通过循环遍历 0 到 255 的灰度值，分别计算不同阈值下前景和背景的平均灰度、像素数量占比，进而算出类间方差。最后，利用 Matplotlib 将原图和分割后的图像并排展示，清晰呈现了迭代阈值分割的效果，直观地体现了该算法在图像分割中的应用。
2025-05-30 22:37:12
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原创 数字图像处理实验四
在界面布局构建环节，于底部按钮布局创建循环中，加入了文本为 “🔄旋转 90 度”、功能标识为 “rotate” 的按钮，并将其点击事件与process方法绑定，以此在 UI 层面实现旋转按钮的呈现与交互关联。进行布局管理，合理排列按钮、标签和图像显示区域，构建出清晰、直观的用户界面。如此一来，用户在加载图像后，可通过点击 “🔄旋转 90 度” 按钮，对图像进行旋转操作，处理后的图像会实时展示，还能按需保存。但是处理大图像慢，色彩调整参数固定，缺乏用户自定义功能，无法满足对色彩调整的多样化需求。
2025-05-14 17:50:46
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原创 数字图像处理实验三
我在dip2.31中加入了cv2.imwrite('001_g.bmp', (img_g * 255).astype(np.uint8))保存了加入高斯噪声后的图像，加入cv2.imwrite('001_s.bmp', (img_s * 255).astype(np.uint8))保存了加入椒盐噪声后的图像，dip3.22就能正常运行了。dip3.24的代码通过中值滤波处理展示了图像去噪的效果，尤其是验证了中值滤波在去除椒盐噪声方面的优越性，同时对比了不同窗口大小对滤波效果的影响。
2025-04-16 15:51:08
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原创 数字图像处理实验二
dip2.26演示了图像的傅里叶变换及其逆变换过程，并通过可视化展示了不同处理阶段的频谱特征和重建效果。dip3.26演示了如何通过亮度调整和直方图均衡化来改善图像对比度，并通过可视化对比展示处理效果。dip2.25演示了如何读取灰度图像并绘制其灰度直方图，通过两种不同的方法实现直方图绘制.dip2.15演示了如何通过简单的除法操作调整图像亮度，并对比不同亮度调整后的效果。演示了不同线性变化参数对图像效果的影响，通过6组不同的。dip2.14展示了像素值线性变换对图像亮度的影响。（无变换，基准对比）
2025-03-30 19:24:22
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原创 数字图像处理
waitKey()是一个键盘绑定函数,它的时间尺度是毫秒级.waitkey（0）意为将其值设定为0,表示无限等待,直到使用者关闭显示窗口。的图像文件，然后再将图像从BGR颜色空间转换到RGB颜色空间，然后显示这张图像，并为图像添加标题“001”。），然后给每个像素值加10，最后在一个窗口中并排显示原始图像和处理后的图像，同时为每张图像添加标题。1.使用 OpenCV显示图像的格式为:cv2.imshow(显示名称,图像数据).的图像文件，并将其显示在窗口中，为图像添加一个标题为“001”的标注。
2025-03-15 21:18:51
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空空如也
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