图像运算打码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布
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图像运算：图像运算指以图像为单位进行的搡作（该操作对图像中的所有像素同样进行），运算的结果是 一幅其灰度分布与原来参与运算图像灰度分布不同的新图像。具体的运算主要包括算术和逻辑运算，它们通过改变像素的值来得到图像增强的效果。

操作步骤：
一：导包和导入图片
在这里插入图片描述
import cv2
import numpy as np
shengmi = cv2.imread(“cxk.jpg”,0)

二：提取图片的高和宽并生成一个相同高宽的矩阵，再进行加密等一系列操作
在这里插入图片描述

三：显示图片

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原图：
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结果：
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Python-Opencv-图像运算打码
weixin_56823282的博客
06-29 461
Python-Opencv-图像运算打码新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 ROI：“感兴趣区域”，设定感兴趣区域ROI后，将一个感兴趣区域A赋值给变量B后，可以将变量B赋值给另外一个区域C，从而达到在区域C内
python-Opencv-利用图像运算打码图片
weixin_54765164的博客
06-08 313
1、图像运算是如何理解 图像的基本运算：相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等； 图像也可以放大、缩小、旋转， 还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作； 各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。 · 学习图像上的算术运算，加法，减法，位运算等。 ·相关函数：cv2.add()，cv2.addWeighted() 等 ———————————————— 版权声明：本文为优快云博主「兴趣至上」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上.
HALCON学习笔记（三）——图像运算
weixin_45482443的博客
04-19 5614
图像运算：以图像为单位进行的操作（该操作对图像中的所有像素同时进行），运算的结果是得到一幅灰度分布与原图灰度分布不同的新图像。具体的运算包括算术和逻辑运算，通过改变像素的值达到图像增强的效果。 图像的代数运算 ...
OpenCV 图像运算打码图片
weixin_54653156的博客
06-30 341
1、图像运算是如何理解 图像的基本运算：相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等； 图像也可以放大、缩小、旋转， 还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作； 各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。 · 学习图像上的算术运算，加法，减法，位运算等。 ·相关函数：cv2.add()，cv2.addWeighted() 2.如何运用图像运算进行打码图片 1：先找取图片 ...
python 利用图像运算打码图片
weixin_57463239的博客
06-08 118
python 利用图像运算打码图片 原图 代码 结果
OpenCV利用图像运算打码图片
qhs23223的博客
06-08 162
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、图像运算是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、图像运算是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示
Python---OpenCV入门之利用图像运算打码图片
wu1633301598的博客
06-24 406
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、原图 二、打码步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础的内容 本内容素材来自小傅老师 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： i
python-OpenCV-利用图像运算打码图片
yk2000000的博客
06-29 267
文章目录 1.引入库 2.读入图片 3.图片处理 4.结果 总结 1.引入库 代码如下： import cv2 import numpy as np 2.读入图片 代码如下： a = cv2.imread("xxwn.jpg") 3.图片处理 代码如下： a = cv2.imread("xxwn.jpg",cv2.IMREAD_UNVHANGED) face = np.random.randint(0,256,(70,55,3)) a[30:100,65:200...
python-OpenCV轻松入门-利用图像运算打码图片
年少轻狂的博客
03-30 943
《OpenCV轻松入门》 色彩空间类型转换 【作业目的】 1.熟悉openCV库的使用，缩放、翻转、平移、旋转、透视等相关知识的使用方法,以及python的使用。 【使用工具】 Python , notepad++ 个人喜欢用notepad++ ，可以选用其它编辑器 【步骤】 打开notepad++工具，新建一个.py文件，并导入所需要的包。 导入所要处理的图片 将导入的图片通过vctColor转化为灰度图 将导入的图片通过vctColor转化为HSV格式 应用resize属性
【OpenCV】Python图像处理之特征提取
棒棒的皮皮
12-01 1157
本文介绍了Python图像处理中的多种特征提取技术。主要内容包括：1）基础特征提取（颜色直方图、纹理特征）；2）边缘与轮廓检测（Canny算法、轮廓分析）；3）关键点检测（SIFT、SURF、ORB算法）；4）深度学习特征提取（使用预训练CNN模型）；5）形状特征（Hu矩）。文章详细说明了各种技术的实现方法，并提供了OpenCV、Scikit-image等库的代码示例。最后总结了不同特征提取技术的适用场景，建议根据具体任务需求选择合适的特征类型，结合传统算法和深度学习方法获取最佳效果。
【OpenCV】Python图像处理之通道拆分与合并
棒棒的皮皮
12-02 603
OpenCV-Python中图像通道的拆分与合并操作详解：本文介绍了处理彩色图像的两种核心方法，包括使用cv2.split()/merge()函数和更高效的NumPy数组索引方式。重点说明BGR通道顺序特性、单通道处理技巧（如通道修改、掩码应用）及常见问题（如通道顺序错误、性能优化）。通过示例代码演示了通道拆分、修改、合并的完整流程，以及通道交换、伪彩色可视化等实用技巧，为图像处理中的通道级操作提供了完整解决方案。
基于OpenCV和MATLAB的椭圆检测系统的设计与实现
Dev7z的博客
11-29 311
本系统提出了一种基于 OpenCV 和 MATLAB 的椭圆检测系统，旨在通过弧支持和最小二乘法优化算法检测图像中的椭圆形状。系统首先使用 OpenCV 提供的图像处理功能对输入图像进行预处理，如边缘检测和形态学操作，进而通过椭圆候选生成算法识别潜在的椭圆区域。随后，结合 MATLAB 强大的数据分析和可视化能力，利用最小二乘法进行椭圆拟合，从而精确地确定椭圆的参数（包括椭圆中心、长半轴、短半轴和倾斜角）。
【OpenCV】Python图像处理之图像预处理
棒棒的皮皮
12-01 1424
本文介绍了Python中常用的图像预处理技术，包括图像读取、尺寸调整、归一化、噪声去除和增强等操作。详细讲解了使用OpenCV、PIL/Pillow等库实现各项预处理的方法，如BGR转RGB格式转换、双线性插值调整尺寸、高斯/中值/双边滤波去噪、直方图均衡化增强对比度等。文章还涵盖了图像格式转换和数据增强技术，并针对不同计算机视觉任务（分类、检测、医学图像）给出了预处理建议。这些基础步骤对于统一数据格式、消除干扰和增强特征至关重要，是计算机视觉任务的重要前提。
【OpenCV】Python图像处理之开发环境搭建
棒棒的皮皮
12-01 670
本文详细介绍了OpenCV-Python开发环境的三种搭建方式：1）pip安装（推荐使用国内镜像源加速）；2）Anaconda环境搭建；3）源码编译安装（适合进阶用户）。文章包含Python版本检查、安装命令、环境验证方法，以及常见问题解决方案（如NumPy兼容性、DLL加载失败等）。同时推荐了PyCharm等开发工具和matplotlib等辅助库，并提供了测试示例代码。建议新手使用pip或Anaconda安装预编译包，安装完成后通过版本检查和测试代码验证环境是否正常。
图像处理OpenCV与深度学习框架YOLOv8的主要区别是什么？
软件行业技术文化交流。
12-02 578
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是。
开启图像处理之旅：C# 与 OpenCV 的奇妙结合
最新发布
Q18080951的博客
12-02 393
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，涵盖了各种图像处理和计算机视觉算法。它提供了大量基础且实用的函数，从简单的图像读取、显示，到复杂的特征提取、目标识别等，一应俱全。对于初学者来说，OpenCV 的入门工具集是学习图像处理的绝佳起点。通过 C# 联合机器视觉平台，借助 OpenCV 入门工具集，我们能够轻松地踏上图像处理的征程。无论是简单的图像操作，还是更为复杂的算法实现，这个组合都为我们提供了丰富的可能性。
视觉opencv学习笔记Ⅳ
weixin_48495360的博客
12-02 659
本文摘要：本文系统介绍了计算机视觉中的三大核心技术：1）模板匹配原理与实现，包括6种经典匹配方法及OpenCV实现；2）图像几何变换（平移、缩放、旋转、翻转、仿射和透视变换）的应用场景与代码实现；3）轮廓检测技术，详细解析了轮廓与边缘的区别、检测流程、特征分析（面积/周长/外接形状）及常用性质。特别指出模板匹配的局限性（对变换敏感）、几何变换在数据增强中的应用选择，以及轮廓逼近优化等实用技巧，为图像处理任务提供了全面的技术参考。
【OpenCV】Python图像处理之图像表示方法
棒棒的皮皮
12-02 407
OpenCV-Python中图像以NumPy数组形式存储，不同图像类型对应不同维度的数组结构。灰度图像为二维数组(height,width)，彩色图像为三维数组(height,width,3)以BGR格式存储，带透明通道的图像为四维数组(height,width,4)。数组数据类型默认为uint8(0-255)，可通过astype()转换类型。图像坐标原点在左上角，索引顺序为img[row,col]。掌握NumPy数组的维度、数据类型和索引方式是图像处理的基础，能高效实现像素操作、通道处理和格式转换等任务。
【OpenCV】Python图像处理之像素操作
棒棒的皮皮
12-02 202
摘要：OpenCV-Python中的像素操作基于NumPy数组实现，包括单个/区域像素访问与修改、算术/逻辑运算、统计分析等核心功能。关键操作涵盖：通过索引或切片高效修改像素值；使用cv2.add/subtract进行亮度调整；cv2.addWeighted实现图像混合；位运算处理掩码；阈值分割及直方图分析。特别强调应优先采用NumPy向量化运算替代逐像素遍历以提高性能，并结合卷积核实现滤波效果。这些基础操作为图像处理算法开发提供了底层支持。
图像几何变换中通过异或运算对图像脸部进行打码解码的代码，程序运行结果截图
09-24
以下是一个使用Python和OpenCV库通过异或运算对图像脸部进行打码和解码的示例代码： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('face.jpg') # 加载人脸检测器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 生成随机密钥 key = np.random.randint(0, 256, size=image.shape, dtype=np.uint8) # 打码处理 for (x, y, w, h) in faces: face_roi = image[y:y+h, x:x+w] encrypted_face = cv2.bitwise_xor(face_roi, key[y:y+h, x:x+w]) image[y:y+h, x:x+w] = encrypted_face # 显示打码后的图像 cv2.imshow('Encrypted Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 解码处理 for (x, y, w, h) in faces: encrypted_face = image[y:y+h, x:x+w] decrypted_face = cv2.bitwise_xor(encrypted_face, key[y:y+h, x:x+w]) image[y:y+h, x:x+w] = decrypted_face # 显示解码后的图像 cv2.imshow('Decrypted Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 关于运行结果截图，由于无法直接提供截图，你可以按照以下步骤获取： 1. 确保你已经安装了OpenCV库，可以使用`pip install opencv-python`进行安装。 2. 将上述代码保存为一个Python文件，例如`face_encryption.py`。 3. 准备一张包含人脸的图像，将其命名为`face.jpg`，并与Python文件放在同一目录下。 4. 运行Python文件，在弹出的窗口中可以看到打码后的图像和解码后的图像，你可以使用截图工具（如Windows的截图快捷键`Win + Shift + S`）对窗口进行截图。
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