qq_32172681的博客

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cv2常用类：1、图片加载、显示和保存2、图像显示窗口创建与销毁3、图片的常用属性的获取4、生成指定大小的矩形区域（ROI）5、图片颜色通道的分离与合并6、两张图片相加，改变对比度和亮度7、像素运算（1）加减乘除8、像素运算（2）均值&方差9、像素运算（3）逻辑运算——与、或、非、异或10、计算执行时间11、泛洪填充（需要4、ROI的知识）1...

1、均值滤波（简单的平均卷积操作）：blur = cv2.blur(img,(3,3))# (3,3)为卷积核大小2、方框滤波（基本和均值滤波一样，可以选择归一化）：box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3),normolize=True)# normolize=True表示卷积操作后除以9，也就是归一化3、高斯滤波：gussian = cv...

1、版本工具opencv_python 3.4.1.15opencv_python_contrib_python 3.4.1.15jupyter notebook2、读图像（BGR格式）：cv2.imread('cat.jpg')3、展示图像：cv2.imshow()4、等待时间（0表示任意键终止）：cv2.waitkey(1000)5、图像保存：cv2...

一、腐蚀粗略的说，腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的边界收缩，可以用来消除小且无意义的目标物。二、膨胀粗略地说，膨胀会使目标区域范围“变大”，将于目标区域接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界向外部扩张。作用就是可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。三、开运算1、原理开运算 = 先腐蚀运算，再膨胀运算（看上去把细微连...

图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检...

1、图像梯度：sobel算子Sobel算子主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。Sobel算子包含两组...

一、图像缩小先高斯模糊，再降采样，需要一次次重复，不能一次到底二、图像扩大先扩大，再卷积或者使用拉普拉斯金字塔三、金字塔类型1、高斯金字塔用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。原理：首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第0层），利用高斯核（5*5）对其进行卷积，然后对卷积后的图像进行下采样（去除偶数行和列）得到上一层图像G1， 将此...

人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。如果这个特定的窗口在图像各个方向上移动时，窗口内图像的灰度没有发生变化，那么窗口内就不存在角点；如果窗口在某一个方向移动时，窗口内图像的灰度发生了较大的变化，而在另一些方向上没有发生变化，那么，窗口内的图像可能就是一条直线的线段。如下图：...

1、均值滤波均值滤波是一种线性滤波器，处理思路也很简单，就是将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。该算法有优点在于效率高，思路简单。同样，缺点也很明显，计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉，会丢失很多特征。计算均值滤波时可以采用很多优化手段，例如使用积分图的方法对图像进行预处理，处理过后的图像可以通过O(1)的时间复杂度获取窗口...

计算机视觉相关的任务都需要先提取特征，然后基于所提取的特征做分类、分割、视觉问答等任务。现在主流的提取特征的方法，都是采用神经网络自动提取对任务起作用的特征，使用人工设计的特征已经成为过去时了。然而，笔者认为，对于每一个算法，找准它的细分领域，还是能够发光发热的，拿人工特征来说，比如当前任务为去除训练集中的相似图片，总不至于去收集一批新的数据，然后人工标注、训练模型等等步骤吧，所以，还是有必要了解...