风哥有点田

#coding=utf-8 import cv2 import numpy as np ''' 在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[], hist[, accumulate ]) #返回hist 其中第一个参数必须用方括号括起来。表示可以有

#-*-coding=UTF-8-*- #使用OpenCV自带的split函数,输出为黑白图像 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("E:\\testpictures\\meizi4.jpg") ''' 下面一句话可以这样 b = cv2.split(img)[0]  g = cv2.split(img)[1]

#coding=utf-8 #这个不能没有，除非把 _vimrc 配置给解决掉 ''' 1、与C++不同，在Python中灰度图的img.ndim = 2，而C++中灰度图图像的 通道数img.channel() =1 2、为什么使用np.random.random()？ 这里使用了numpy的随机数，Python自身也有一个随机数生成函数。 这里只是一种习惯，np.random模块中拥有更多

#-*-coding:utf-8-*- import cv2 import numpy img=cv2.imread("E://testpictures//meizilittle.jpg") # 创建一副空图片 emptyImage=numpy.zeros(img.shape,numpy.uint8) #赋值图片 emptyImage2=img.copy() #转变图像为灰度图

"风哥配置F1 "配置Python解释器，绑定到F1运行autocmd BufRead *.py nmap <F1> :!python %<CR>" ============================================================================= " << 判断操作系统是 Windows 还是 Linux 和判断是终端还是 Gv

从今天开始用vim+python+OpenCV来编写OpenCV程序，首先编写一个打开图像并且显示图像的程序。 import cv2 #从内存中读取一副图片 imgMeizi=cv2.imread("E:\\testpictures\\meizi9.jpg ") #创建一个窗口 cv2.namedWindow("ImageMeizi") #在窗口中显示图片 cv2.imshow("Imag

#coding=utf-8 ''' Sobel算子 Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中， 使用Sobel的算子的函数原型如下： dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) 前四个是必须的参数： 第一个参数是需要处理的

#coding=utf-8 #用低通滤波来平滑图像，低通滤波器的目标是降低图像的变化率。 #将每个像素替换为该像素周围像素的均值。 #这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域 import cv2 img=cv2.imread('test5.jpg') ''' 其中dst是blur处理后返回的图像，参数一是输入的待处理图像， 参数2是低通滤波器的大小。其后含有几个可选参数， 用来设置滤波器

#coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread(r'test1.jpg') ''' NpKernel = np.uint8(np.zeros((5,5))) for i in range(5): NpKernel[2, i] = 1 #numpy定义结果元素 NpKernel[i, 2] = 1

感谢：https://blog.youkuaiyun.com/stormdpzh/article/details/14648827 但是其中的start在ubuntu中不能用，我替换成display命令了。 map &lt;f8&gt; :w&lt;CR&gt;:!dot -Tpng -o %&lt;.png % &amp;&amp; display %&lt;.png&lt;CR&gt;  ...