Python与机器视觉（x）图像差分-图像相减

最新推荐文章于 2025-09-14 11:59:46 发布
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原文链接：https://www.cnblogs.com/Tom-Ren/p/10024292.html

该博客围绕Python与机器视觉展开，重点介绍图像差分中的图像相减技术，虽未给出具体内容，但从标题可知与信息技术领域的机器视觉相关。
【图像处理】——图像的差集、并集、补集、交集以及两个图像相减出现负数的处理方法
python_AI_fans的博客
09-23 8857
目录 1、交集 2、差集 3、并集 4、补集 前提：图像是二值图像，背景为0，前景为255，小写字母表示对应大写字母图像集中的像素点 1、交集 图像的交集：A交B = min(a,b)，即相同时取相同的像素值，否则就取0即背景像素值 2、差集 最常见遇到的问题就是直接将两幅图像进行相减，得到的结果显然是错误的，因为会出现负数，而图像是uint8类型的，没有负号不能正确的处理负数，因此这时候可以在输入图像的时候通过np.int16来进行改变图像的类型，进而来实现负数的正确显示 在openc
Python图像处理基础（十七）
最新发布
视觉与物联智能
09-15 193
Python图像合成基础 本文介绍了使用PIL库进行图像合成的多种方法，主要包含在ImageChops模块中。内容包括： 简单混合技术： 透明度合成：通过粘贴透明相框图像实现 混合函数：使用alpha因子在两图像间进行简单混合 复合函数：基于蒙版图像灰度值混合两幅图像 混合模式： 加法运算：将两幅图像像素值相加，可选择缩放和偏移参数避免过曝 减法运算：与加法相反，使图像变暗 模运算：避免细节丢失但可能导致颜色反转 所有操作要求图像为8位灰度或24位RGB格式，且最好尺寸相同。这些技术为图像合成提供了基础方法
python图像差分法目标检测_Python实现简单的目标检测：基于均值的背景差分法
weixin_39777163的博客
12-05 1873
原理背景差分法的思想是用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体。其核心是背景的建模方法。这里实现一种简单的背景建模方法，即对视频的全部帧取像素平均值得到背景。当然这种简单的算法局限性很大，视频的时长，光线与背景的变化都会对检测效果产生极大的影响。实现步骤背景建模：对视频的全部帧取像素平均值得到背景比较：当前帧与背景作做差，差值大于一定阈值的像素点识别为前景提取：在原始帧上扣取出前景效果...
chatgpt赋能python：Python图片相减：从原理到实现
b45e1933f46的博客
06-05 613
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
python图像差分法目标检测_运动目标检测(4)—背景差分法
weixin_39535349的博客
12-05 1755
背景减法利用图像序列中的当前帧和事先确定的背景参考模型间的差异比较，来确定运动物体位置，是一种基于统计学原理的运动目标检测的方法。这种方法的性能取决于背景建模技术，Gloyer等人使用单高斯模型的思路，但常常不能准确地描述背景模型。1999年Stauffer等人提出了经典的混合高斯背景建模法，这种方法不仅对复杂场景的适应强，而且能通过自动计算的模型参数来对背景模型调整，虽然增加了高斯分布的个数，造...
Python 计算图像差分的三种方式（cv2，torchvision，numpy）
Meiling_up
11-29 2453
本文介绍使用 Python 语言实现图像差分的三种方式。
图像处理与机器视觉技术解析
motor的博客
09-14 866
本文系统介绍了图像处理中的核心概念与技术，包括阈值处理、滤波器分类与作用、模板匹配方法、斑点分析、机器视觉系统设计步骤、相机类型与分辨率、图像分割与质量控制应用、增强现实与虚拟现实的区别等内容。同时涵盖了图像压缩、解压缩、色彩平衡、图像运算、目标检测与识别、边缘与轮廓检测、相似度度量等关键图像处理技术，并结合工业、农业、医疗、安防等场景进行应用分析。
python计算机视觉-局部图像描述子
gjy_hahaha的博客
03-30 3853
文章目录局部图像描述子Harris角点角点（corner points）角点检测算法HARRIS角点检测算法的基本思想Harris检测当中的数学表达Harris角点检测器响应函数Harris角点检测Harris角点检测的优缺点在图像间寻找对应点SIFT（尺度不变特征变换）SIFT算法可以解决的问题SIFT算法实现细节关键点检测什么是关键点（特征点）什么是尺度空间高斯金字塔DoG关键点方向分配关键点匹配检测兴趣点描述子匹配 局部图像描述子 Harris角点 角点（corner points） 局部窗口沿各方
图像处理--OpenCV学习笔记
Prime me的博客
02-04 3373
OpenCV
python demosaic 差值
03-12
python demosaic 1.简介： 本次分为两个过程— a.前面对拿到的raw图进行了一次无脑demosaic，这次实验使用双线性对raw图进行插值； b.业界demosaic一般研究方法及评价方法；
数字图像处理减法
03-20
简单的数字图像处理减法的实现（c语言），适合入门级。
分享一篇牛逼的毕业论文
程序IT圈
06-01 601
点击上方“程序IT圈”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！本文来源读者烟雨浮尘的投稿毕业论文摘要液体杂质检测在医药、食品等行业一直有着广泛的应用，这些行业对于液体的纯净度都有着一...
python 图像相减的不同方法
小米mm修仙路
08-24 4480
cv2.absdiff() cv2.subtract()
python中两幅图像相减造成的问题
weixin_42954710的博客
04-28 3959
如何，可以看到，最中间的只是两边图像块值相减得到的，但是发现相减之后居然有250以上的数值。 这是因为图像保存的类型是uint8（0-255）；所以当为负数的时候又从255开始了。 解决办法，将图片类型转为uint16；获得int32等等。 ...
python-opencv,图像算数:相加、相减、与、或、异或、非
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07-23 4万+
一、函数简介 1、add—图像矩阵相加 函数原型：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) src1：图像矩阵1 src1：图像矩阵2 dst：默认选项 mask：默认选项 dtype：默认选项 2、subtract—图像矩阵相加 函数原型：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, ...
python图像分割
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python图像分割
Python图像处理：图像算术操作——加法、减法与融合
weixin_31268759的博客
02-26 640
图像算术操作是数字图像处理的基础，广泛应用于图像增强、特效合成、背景分离等场景。本文将深入讲解图像的加法、减法与融合操作的原理、手动实现与OpenCV优化方法，并通过实际案例展示其应用。
图像差分的方法
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07-28 2万+
差分图像的几个方法 2016/7/28 在处理图像的时候，特别是处理视频流图像的时候，往往会用到图像差分的方法。顾名思义，图像差分，就是把两幅图像的对应像素值相减，以削弱图像的相似部分，突出显示图像的变化部分。例如，差分图像往往能够检测出运动目标的轮廓，能够提取出闪烁导管的轨迹等等。            那么，该如何对图像进行差分呢，或者说输入一个视频流，如何进行差分处理呢。
基于OpenCV-Python的运动检测与背景去除实现
基于“基于opencv-python实现运动检测帧间差分光流背景去除源码.zip”这一标题和描述，结合其标签（OpenCV、Python、运动检测、帧间差分、光流、背景去除、计算机视觉、图像处理、视频分析、目标检测）以及压缩包...
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