qxpapt的博客

数字图像处理基础知识1、实验目的：（1）熟悉数字图像处理工具的使用（Python+opencv）。（2）掌握图像基本的读取、显示和写入（保存）操作。（3）掌握图像的统计特征。（4）能够运用开发工具对图像做基本的处理。2、实验内容：（1）编写Python程序，打开图像sherlock.jpg，在图窗显示图像，把图像保存在指定的位置。import cv2 as cvimag=cv.imread('sherlock.jpg',1)cv.imshow('imag',imag)cv.imwri

图像的基础知识1.灰度量化级import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimag = cv2.imread("cameraman.tif", 0) #直接读取为灰度图像heigth=imag.shape[0]width=imag.shape[1] #图片尺寸print('heigth=%f\nwidth=%f\n'%(heigth,width))title = ["1","2","3","4","5","6"

图像的基础知识1、将lenna彩色图像转化为灰度图，利用傅里叶变换，将其变换到频域（考虑如何将图像的频谱图中心从四个拐角移动到中心），理解变换之后的输出的实部和虚部分别代表什么含义，如何获得图像的相位谱图，和相位角，对图像进行傅里叶逆变换，取其实部得到复原图，对比复原图和原图。import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg_lenna = cv2.imread('Lenna_RGB.tif', 0) #自动读取为灰度图

数字图像处理知识1.Huffman编码#Huffman编码class Node: def __init__(self, name, weight): self.name = name # 节点名 self.weight = weight # 节点权重 self.left = None # 节点左子树 self.right = None # 节点右子树 self.father = None # 节点父节点

数字图像处理知识1.线性变换#简单线性变换import cv2 as cvimport numpy as npgrayImage = cv.imread("Lenna_RGB.tif", 0)height = grayImage.shape[0]width = grayImage.shape[1]NLImage = np.zeros((height, width), np.uint8)for i in range(height): for j in range(width):

数字图像处理知识一、 一个画笔修复的例子import numpy as npimport cv2 as cvimport time#导入要使用的各类包#opencv Class for Mouse (Version for python) set mouse...class Sketcher: def __init__(self, windowname, dests, colors_func): self.prev_point = None self.

数字图像处理知识1、阈值分割#阈值分割 通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类import cv2 as cv#导入cv包img1 = cv.imread("Feather.jpg", 0)img2 = cv.imread("Barcode.jpg", 0) #从E盘读取图片th1, OtsuImgFeather = cv.threshold(img1, 0, 255, cv.THRESH_OTSU)th2, OtsuImgBarcode = cv.threshold(img