qingfengxd1的博客

其中像素级融合中的多分辨率图像融合方法较为常见， 而拉普拉斯金字塔分解方法是多分辨率分析中的一类。基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合算法的融合 过程是将各个源图像分别在不同尺度。传统拉普拉斯金字塔图像融合的核心思想是通过构建分辨率逐层递减的金字塔。图像拉普拉斯金字塔形的建立和拉普拉斯金字塔反变换。为了能获得更好的融合效果， 保留更多的图像细节。经过这个过程可形成一幅与源图像近似的子图像。采用传统的拉普 拉斯金字塔进行图像融合。573-可以交流、咨询、答疑。图像融合所具有的改善图像质量。

figure(1);imshow(P);title('明文图像');title('解密后的图像');title('密文图像');542-可以交流、咨询、答疑。

imshow(gradmag,[]), %显示梯度。%闭运算可以把比结构元素小的缺口或孔填充上，搭接短的间断而起到连接作用。title('梯度模值法在分水岭算法上的过分割现象')%过分割现象。imshow(Lrgb), %显示分割后的图像。subplot(121)%显示灰度图像。

1、内容简介略531-可以交流、咨询、答疑2、内容说明略3、仿真分析%% 数据读取clear;clc;close all;Imageori=imread('1.jpg'); %打开图像Image=im2double(Imageori);%将图像归一化并转换为double数据%% 同态滤波logI=log(Image+1); %对数运算，防止图像值为0sigma=1414; filtersize=[7 7];%高斯滤波器参数lowfilter=fspecial('gaussian',fi

figure, imshow(abs(result)),title( '等功率谱滤波复原图像');figure,imshow(BlurandnoiseI), title('运动模糊加噪声图像');figure,imshow(BlurredI) ,title('运动模糊图像');522-可以交流、咨询、答疑。

基于非纹理的图像修复方法主要是利用待修复区 域附近的已知信息，按一定的规则向待修复区域蔓延， 如文献[4]提出的基于高阶偏微分的图像修复算法，文 献[5]提出的基于整体变分（TV）模型的图像修复算法 等，它们适合于小区域的图像修复，但如果待修复的区 域比较大，难以获得比较理想的修复效果。基于纹理综合的修复方法指利用 块匹配选取合适的纹理块来修复，其中 Criminisi算法是 最为经典的纹理图像修复算法[7]，其首先从图像完好区 域中寻找与待修复区域最匹配的像素块，然后将其填 充到受损区域，修复效果较好。.

该方法将图像分为前景和背景两部分，背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,% 该方法将图像分为前景和背景两部分，背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,变区域的信息，医生根据该区域的信息对病人进行诊断和治疗。递减的权重系数和动态的加速系数，提高了粒子的全局及局部搜索能力，防止。粒子群算法具有很强的发现较好解的能力，本文选用粒子群算法对二维。区域的对角线范围内，以缩小二维阈值的搜索范围，降低了运。著差异的情况下，首先利用本文算法得到了最佳阈值，进行肺。...

462-可以交流、咨询、答疑。

1、内容简介略2、内容说明给图像加噪声type可有五种,分别为’gaussian’(高斯白噪声),’localvar’(与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),’poisson’(泊松噪声),‘salt & pepper’(椒盐噪声)和’speckle’(斑点噪声);3、仿真分析%% % 给图像加噪声 % type可有五种,分别为’gaussian’(高斯白噪声),’localvar’ % (与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),’poisson’(泊松噪声...

1、内容简介SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。2、内容说明略3、仿真分析main;img1_dir = 'demo-data\';img2_dir = 'demo-data\';img1_file = 'beaver11.bmp';img2_file = 'beaver13.bmp';I1=imread.

看到一个文章，关于阿里巴巴公司根据截图查到泄露信息的具体员工的技术是什么，这个新闻有点老了，主要说一下背后的图片隐藏水印方法一、水印原理相对于空域方法，频域加盲水印的方法隐匿性更强，抵抗攻击能力更强。这类算法解水印困难，你不知道水印加在那个频段，而且受到攻击往往会破坏图像原本内容。所谓盲水印，是指人感知不到的水印，包括看不到或听不见（没错，数字盲水印也能够用于音频）。其主要应用于音像作品、数字图书等，目的是，在不破坏原始作品的情况下，实现版权的防护与追踪。添加数字盲水印的方法简单可..

昨晚分享了图像形态学处理—开操作和闭操作的基本原理，同时基于Python的OpenCV实现了对应的图像处理，本文分享一下基于Matlab的图像形态学处理—开操作和闭操作。传送门：Python OpenCV 形态学应用—图像开运算与闭运算 %开启和闭合操作 用 MATLAB实现开启和闭合操作clc;clear;close;%clc清除命令行，clear清除存在内存里的数据，close关闭打开了的文件，I=imread('1.png'); %载入图...

在图像处理技术中，有一些的操作会对图像的形态发生改变，这些操作一般称之为形态学操作（phology）。数学形态学是基于集合论的图像处理方法，最早出现在生物学的形态与结构中，图像处理中的形态学操作用于图像与处理操作（去噪，形状简化）图像增强（骨架提取，细化，凸包及物体标记）、物体背景分割及物体形态量化等场景中，形态学操作的对象是二值化图像。有名的形态学操作中包括腐蚀，膨胀，开操作，闭操作等。其中腐蚀，膨胀是许多形态学操作的基础。　　腐蚀操作：　　顾名思义，是将物体的边缘加以腐蚀。具体的操作方法是拿一个宽

开运算开运算=先腐蚀运算，再膨胀运算（看上去把细微连在一起的两块目标分开了）开运算的效果图如下图所示：开运算总结：（１）开运算能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不便。（２）开运算是一个基于几何运算的滤波器。（３）结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。（４）不同的结构元素的选择导致了不同的分割，即提取出不同的特征。样例原始图像代码实践 ...

一、OpenCV简单介绍安装OpenCV，使用pip安装，推荐使用清华源，速度快：pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple另外还需要另外一个模块：pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple接下来就可以学习OpenCV了。1.1、OpenCv显示图像简单读取一个图像，

Python等比例压缩与质量处理图片一.PythonPIL1、在使用PIL image处理图像要获取高质量的关键地方是下面两点： 1、处理时要用 ANTIALIAS；2、保存时是要设置 quality； 2、核心代码： im.resize(box, Image.ANTIALIAS)im.save(path, 'JPEG', quality = 95)​​​​​​​ 3、示例： fromPILimportImagefile = '1.j...

图像质量评价指标--大全参看：https://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/IQA.htm里面有很多详细指标在图像增强paper中从常用的图像增强指标SSIM，PSNR

图像的大小计算1.位深和色深位深：即在某一分辨率下，每一个像素点可以有多少种色彩来描述，单位为“bit”(位)。典型的色深是8-bit、16-bit、24-bit和32-bit。深度数值越高，可以获得更多的色彩。图像深度是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率。图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或灰度图像中的最大灰度等级。比如一幅单色图像,若每个像素有8位，则最大灰度数目为2的8次方,即2

Python Opencv转换颜色空间 RGB转为HSV举个例子，通过摄像头把视频中的蓝色区域凸显出来，剩余的颜色均为黑色import numpy as npcap = cv2.VideoCapture(0)while(1): # Take each frame _, frame = cap.read() # Convert BGR to HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #.

python opencv实现车牌识别 颜色定位主要代码参考https://blog.youkuaiyun.com/wzh191920/article/details/79589506GitHub：https://github.com/yinghualuowu我们发现有些图片根本就是胡乱定位的，原因在于预处理没有搞好而已，如果不想动预处理的代码的话，我们就换一个方法。这是我找了很久的黄色和蓝色的大概范围lower_blue = np.array([100, 110, 110])upper_.

python图像质量检测：图像亮度检测基于传统方式的图像质量检测需求：检测视频为是否亮度异常，此代码针对一帧图片进行检测，视频检测需要自行进行读取，并根据需求进行抽帧检测方式：通过计算灰度图上的均值和方差，亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小； # 把图片转换为单通道的灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 获取形状以及长宽 img_shape = gray_img.s

python opencv调节图片亮度与对比度度调整是将图像像素的强度整体变大/变小，对比度调整指的是图像暗处变得更暗，亮出变得更亮，从而拓宽某个区域内的显示精度。创建两个滑动条分别调整对比度和亮度（对比度范围：0 ~ 0.3， 亮度0 ~ 100）。提示：因为滑动条没有小数，所以可以设置为0 ~ 300，然后乘以0.01代码import cv2import numpy as npalpha = 0.3beta = 80img_path = "7MeansDenoising/1_.

Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载COCO数据集的简介 MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。 COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标，主要从复杂的日常场景中截取...

图片格式互转：base64、PIL Image opencv cv2互转base64 to PIL Imageimport base64from io import BytesIOfrom PIL import Imagewith open("test.jpg", "rb") as f: im_b64 = base64.b64encode(f.read())im_bytes = base64.b64decode(im_b64) # im_bytes is a bina.

Python OpenCV: 图片的裁剪图片裁剪使用img[y0:y1, x0:x1]，其中参数分别代表y轴和x轴的起始坐标，具体使用方法如下：import cv2img = cv2.imread('1.jpg',1)crop = img[200:600, 0:300] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]cv2.imshow('image',crop )那我们裁剪的就是y轴200~600,x轴0~300像素的图片，例如下图： -->...

投简历、找工作这些事都需要证件照，有些还要求证件照背景颜色、尺寸大小，本文分享一下如果通过Python OpenCV来实现照片裁剪和更换背景色1、读取照片import cv2importnumpyasnp# 读取照片image = cv2.imread('1.jpg')2、修改照片尺寸发现图片太大，修改图片尺寸image = cv2.resize(image,None,fx=0.5,fy=0.5)第一个参数image:为原始图像第二个参数size:尺寸数组，我设...

本文主要实现图片的简单拼接与拆分一、拆分示例图片：拆分代码如下：主要思路：读取图片后拆分为两个矩阵，再显示即可import numpy as npimport cv2path = './1.jpg'img = cv2.imread(path)# the image heightsum_rows = img.shape[0]# the image lengthsum_cols = img.shape[1]part1 = img[0:sum_rows, 0..

OpenCV可以用来绘制不同的集合图形，包括直线，矩形，圆，椭圆，多边形以及在图片上添加文字。用到的绘图函数包括cv2.line()，cv2.circle()，cv2.rectangle() ，cv2.putText() 等等。这些绘图函数需要设置参数如：• img：你想要绘制图形的那幅图像。• color：形状的颜色。以 RGB 为例，需要传入一个元组，例如： （255,0,0 ）代表蓝色。对于灰度图只需要传入灰度值。• thickness：线条的粗细。如果给一个闭合图形设置为 -1，那么这.

1. 图像的BGR格式说明 OpenCV中图像读入的数据格式是numpy的ndarray数据格式。是BGR格式，取值范围是[0,255].如下图所示，分为三个维度：第一维度：Height 高度，对应图片的 nRow 行数第二维度：Width 宽度，对应图片的 nCol 列数第三维度：Value 代表BGR三通道的值BGR分别代表蓝色，绿色和红色2.Image 对象的属性 image.shape 返回图像的宽度，长度和通道数，如果是灰度图，返回值仅有行数和列数。...

单个的视频转换图片参看：python opencv 把视频转为图片对于多个视频，采用多线程处理方法video_path为待转换视频的路径，pic_path为输出图像的路径，输出的图像统一保存在pic_path下面与相应视频名相同的文件夹下面。代码如下：# coding=utf-8import cv2import osimport threadingfrom threading import Lock, Threadvideo_path = "./video/"pic.

import cv2def getFrame(videoPath, svPath): cap = cv2.VideoCapture(videoPath) numFrame = 0 while True: if cap.grab(): flag, frame = cap.retrieve() if not flag: continue else: ...

运行python程序报错：AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'报错原因1：scipy版本过高解决方案：降低scipy版本，如下：pip install scipy==1.2.1报错原因2：查看scipy.misc帮助文件得知，imread依赖于pillow解决方法：在该python环境中，安装Pillow即可pip install Pillow建议：换一种读取方法，不用安装上面的..

问题：AttributeError: module ‘cv2.cv2’ has no attribute ‘estimateRigidTransform’分析：出现该问题的原因可能是opencv的版本太高，不存在estimateRigidTransform方法，查看文档后我们可以发现，该方法已被弃用，如下表述所示。Deprecated:Use cv::estimateAffine2D, cv::estimateAffinePartial2D instead. If you are using ..

python 图片base64 编解码，转换成Opencv，PIL.Image图片格式参看：python 图片base64 编解码，转换成Opencv，PIL.Image图片格式PIL.Image转换成OpenCV格式import cv2from PIL import Imageimport numpy image = Image.open("1.jpg")image.show()img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_R

二进制打开图片文件，base64编解码转成Opencv格式：# coding: utf-8import base64import numpy as npimport cv2 img_file = open('1.jpg','rb') # 二进制打开图片文件img_b64encode = base64.b64encode(img_file.read()) # base64编码img_file.close() # 文件关闭img_b64decode = base64.b64deco

图像矩阵的shape属性表示图像的大小，shape会返回tuple元组，第一个元素表示矩阵行数，也就是图像的高(Y)，第二个元组表示矩阵列数，也就是图像的宽（X），第三个元素是3，表示像素值由光的三原色组成。import cv2import numpy as npfn="22.jpg"if __name__ == '__main__': print('load %s as ...' % fn) img = cv2.imread(fn) sp = img.shape

重新缩放操作按给定的缩放因子调整图像的大小。 比例因子可以是单个浮点值，也可以是多个值-沿每个轴一个。调整大小具有相同的目的，但是允许指定输出图像形状而不是缩放因子。请注意，在对图像进行下采样时，调整大小和缩放比例应执行高斯平滑处理以避免混叠伪影。 请参阅这些函数的anti_aliasing和anti_aliasing_sigma参数。降级的目的是使用整数因子对n维图像进行下采样，该整数因子使用大小因子的每个块的元素上的局部平均值作为函数参数给出。import matplo..

1、tusimple 数据集介绍标注json文件中每一行包括三个字段 ：raw_file :每一个数据段的第20帧图像的的path 路径lanes和h_samples是数据具体的标注内容，为了压缩，h_sample是纵坐标（等分确定），lanes是每个车道的横坐标，是个二维数组。-2表示这个点是无效的点。标注的过程应该是，将图片的下半部分如70%*height等分成N份。然后取车道线（如论虚实）与该标注线交叉的点上面的数据就有4条车道线，第一条车道线的第一...

目标在本节中，我们将学习由相机引起的失真类型， 如何找到相机的固有和非固有特性 如何根据这些特性使图像不失真基础一些针孔相机会给图像带来明显的失真。两种主要的变形是径向变形和切向变形。径向变形会导致直线出现弯曲。距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下面显示一个图像，其中棋盘的两个边缘用红线标记。但是，您会看到棋盘的边框不是直线，并且与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。有关更多详细信息，请访问“失真（光学）”。径向变形可以表示成如下：同样，由于摄像镜头未完全平行于成像平面对齐

目的：实现相机标定，得到相机的内参以及畸变旋转参数等 尝试矫正由相机产生的图像畸变代码：import cv2 as cvimport numpy as npimport globimport os#循环中断criteria=(cv.TERM_CRITERIA_EPS+cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,30,0.001)#标定板交叉点的个数row=6column=4objp=np.zeros((row*column,3),np.float32)objp[