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Gowi_fly
这个作者很懒,什么都没留下…
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OpenCV-Python小白进阶之灰度转化、分离RGB与直方图显示
OpenCV-Python小白进阶之灰度转化、分离RGB与直方图显示 文章目录OpenCV-Python小白进阶之灰度转化、分离RGB与直方图显示条件转化为灰度图函数:代码实现分离RGB函数代码实现直方图显示函数代码实现 条件 环境:OpenCV Pycharm python3.7 素材: [外链图片转存失败(img-jYmucY3S-1566195066218)(p1.jpg)] 转化为灰度图 ...原创 2019-08-19 14:12:04 · 2887 阅读 · 1 评论 -
OpenCV-Python小白进阶之图片的融合
OpenCV-Python小白进阶之图片的融合 方法 cv2.resize() https://wgowi.github.io/2019/08/18/OpenCV-Python%E5%B0%8F%E7%99%BD%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E5%9B%BE%E7%89%87%E7%9A%84%E4%BC%B8%E7%BC%A9%E5%8F%98%E6%8D%A2/#m...原创 2019-08-19 14:20:24 · 515 阅读 · 0 评论 -
OpenCV-Python小白进阶之图片的伸缩变换
OpenCV-Python小白进阶之图片的伸缩变换 方法 cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation) 参数: InputArray src:输入图片 OutputArray dst:输出图片 Size:输出图片尺寸 fx, fy: 沿x轴,y轴的缩放系数 interpolation: 插入...原创 2019-08-19 14:22:09 · 850 阅读 · 1 评论 -
OpenCV-Python小白进阶之位运算与掩膜
OpenCV-Python小白进阶之位运算与掩膜 位运算 由于图片是有一个个0和1组成的,所以OpenCV中对图像也支持为运算(与或非等) dst = cv2.bitwise_and(src1,src2[,dst[,mask]]) dst = cv2.bitwise_not(src[, dst[, mask]]) dst = cv2.bitwise_or(src1, src2[, dst[, ma...原创 2019-08-19 14:24:49 · 808 阅读 · 0 评论 -
OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold
OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold 二值化 定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。灰度值0:黑,灰度值255:白 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群...原创 2019-08-19 14:26:17 · 854 阅读 · 0 评论 -
OpenCV-Python小白进阶之获取像素点
OpenCV-Python小白进阶之获取像素点 灰度图 因为灰度图不具有RGB值,所以的img是一个二维数组,第一维表示行,第二维表示列 代码实现 print img.shape print img[1][1] 彩色图 因为彩色图具有RGB值,所以的img是一个三维数组,第一维表示行,第二维表示列,第三维表示RGB通道,0表示b,1表示g,2表示r 代码实现 print img.shape pr...原创 2019-08-19 14:27:20 · 2075 阅读 · 0 评论 -
OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold
OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold 二值化 定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。灰度值0:黑,灰度值255:白 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群...原创 2019-08-19 14:29:13 · 1168 阅读 · 0 评论 -
Opencv之图像固定阈值二值化处理threshold
Opencv之图像固定阈值二值化处理threshold Opencv之图像固定阈值二值化处理threshold转载 2019-08-17 16:25:47 · 587 阅读 · 0 评论