tgj2094942564的博客

图像的直方图均衡化看标题十直方图的均衡化，所以我们必须得先知道图像得直方图是什么样子话不多说，先上代码import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltsrc = cv.imread('img3.jpg')plt.hist(src.ravel(), 256, [0, 256])plt.show()看...

分水岭算法一种图像区域的分割法，在分割的过程中，他会把临近的像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近（求梯度）的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓。想了解具体的细节请参考特别详细，很容易理解但是在代码上会有一些差异在这里还需要了解图像的腐蚀与膨胀在这里我只会说他们的意义以及作用，具体的细节请查看（以实际运用为主）特别容易理解图像的腐蚀作用：极大的消...

今天只讲 一个东西 cv.grabCut()在说明好这个玩意之前先说两个名词，前背景和后背景。简单地说前背景就是我们所拍摄得物体，后背景就是图片中不太重要得一块也就是日常生活中我们所说得‘背景’，就这么理解就行了，不必太计较。在这里我们所要提取的是前背景。先上代码，然后再一一解释步骤和功能，原理的话自己百度，百度很清楚。（对于初学者而言，真的没必要去了解太多，拿着用就行，就像是你都已经站在巨...

玩转直线检测和圆形检测之前我们玩了一点边缘检测和轮廓检测，今天我们再玩玩简单的直线检测和圆形检测在这里只讲运用，向了解具体细节的请点击下面链接霍夫变换具体细节直线检测，故名思意就要检测直线嘛，在这里检测采用的是霍夫变换，两个函数cv.HoughLines()和cv.HoughLinesP()我们可以发现第二个函数比第一个函数多了一个P，这个P表示概率，而这个函数也是我们检测直线经常用到的...

边缘检测和轮廓检测先说两个滤波器高通滤波器 和 低通滤波器**高通滤波**主要是将那些比它周围像素亮度强的像素提取出来让它更加亮，一般用作边缘提取 **低通滤波**是在像素与周围像素亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度。主要是用于去噪然后再说一个核：核是指一组权重得集合，他会运用在源图像得一个区域，并由此生成目标图像的一个像素。可以把核看作一块可以在图像上可以移动得毛玻璃，玻璃...

简单的调用摄像头并保存先放几个编码器1）cv.VideoWrite_fourcc(‘I’, ‘4’, ‘0’, ‘2’): 这个选项时一个未压缩的YUE颜色编码，是4：2：0色度子采样。这种编码具有很好的兼容性，但是会产生较大的文件，文件的扩展名为 .avi （这个一般是常用的）2）cv.VideoWrite_fourcc(‘P’, ‘I’, ‘M’, ‘1’):这个选项是MPEG-1编...

泛洪填充和二值填充这篇文章写的很好话不多说，先上代码def fill_color_demo(image): copyImg = image.copy() h, w = image.shape[:2] mask = np.zeros([h + 2, w + 2], np.uint8) #必须为无符号8位 cv.floodFill(copyImg, mask, (...

几个函数的应用话不多说，先上代码import numpy as npimport cv2 as cvdef add_demo(m1, m2): dst = cv.add(m1, m2) #将图片进行相加 cv.imshow('add_demo', dst)def subtract_demo(m1, m2): dst = cv.subtract(m1...

实现对比度和亮度话不多说，上代码import numpy as npimport cv2 as cvdef contrast_brightness_demo(image, c, b): h, w, ch = image.shape blank = np.zeros([h, w, ch], image.dtype) #设置一个白板 dst = cv.add...

这次皮卡龙带你处理图片在处理图片之前首先我们要了解图片的属性，这个很简单，我们可以用cv.shape,输出三个值，前两个分别表示的图片的宽和高，第三个值表示的是图片的通道数，一般的图片都是由BGR组成，但是在某些方面我们需要将它转变为单通道的灰色图像（这里只讲转变为灰色图像），可以采用函数cv.cvtColor(图片对象，cv.COLOR_BGR2GRAY)这样一个函数就可以将图片转化为灰度图，...

皮卡龙带你入门机器视觉（一）实不相瞒，我之所以学习机器视觉是为了为今后学习机器学习或深度学习打下坚实的基础，同时呢在机器视觉中可以实现很多很有意思的功能注意：在这里已经默认你已经配置好了各种相关的库导入就不用我说了吧 一般习惯于采用 import cv2 as cv,然后就用cv来调用各种库函数，如果你喜欢用cv2那也可以，个人喜好吧，先介绍各种功能，后面上代码1.读取目录中的图片cv....