实现图像处理方法

python利用图像处理方法 实现多目标检测与裁剪(opencv) 利用图像处理方法批量对多目标图像进行检测和裁剪 阅读详情

rgb = imread(‘s1.bmp’);
I = rgb2gray(rgb);
[n1,n2] = size(I);
%灰度图
figure,imshow(I),title(‘灰度图’)
tic
h = ones(9)/81;
I = uint8(conv2(I,h));
figure,imshow(I),title(‘线性均值滤波’)
BW = imbinarize(I);
figure,imshow(BW),title(‘二值化’)
B = ones(21);%结构元素
BW = -imerode(BW,B) + BW;
figure,imshow(BW),title(‘形态学边界提取’)
BW = bwmorph(BW, ‘thicken’);
figure,imshow(BW),title(‘加粗边界’)
BW = not(bwareaopen(not(BW), 300));
figure,imshow(BW),title(‘把空洞填了’)
%进行形态学运算
B = strel(‘line’50,90);
BW = imdilate(BW,B);
BW = imerode(BW,B);
figure,imshow(BW),title(‘再闭操作之后’)
B = strel('line',10,0);
BW = imerode(BW,B);
figure,imshow(BW),title(‘闭操作之后再腐蚀’)
%%BW = gpuArray(BW);%%将数据载入gpu可以加速,电脑不一定支持<

Python实现简单的图像处理方法 上述代码中,首先使用img.convert('L')将图片转换为灰度图像,然后定义一个滤波器kernel,使用ndimage.convolve()函数进行滤波,最后使用signal.medfilt()函数进行中值滤波。上述代码中,使用img.crop(box)函数裁剪了图片的一部分,并使用img.resize(size)函数调整了图片的尺寸。上述代码中,使用Image.open()函数读取了名为“example.jpg”的图片文件,并使用img.show()函数在屏幕上显示了该图片。 阅读详情

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