weixin_44494462的博客

前段时间gihub上的图片一直可以正常显示，这两天突然不行了，之前还没在意，但是要认真看的时候没图片就很难受，于是逛了好几篇博客综合操作了一下，成功了。## 修改host文件windows下在`C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts`路径下修改hosts文件，右键选择记事本打开。修改之前要更改一下文件权限，右键`属性-安全-编辑`，添加写入权限。将这句话加到文件最后，保存即可。```199.232.28.133 raw.githubusercontent.c

该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾，图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像...

1、打开Powershell按win键，搜索Powershell，点击打开2、升级pip工具输入指令python -m pip install -U pip setuptools，如图3、安装matplotlib输入指令python -m pip install matplotlib，如图这样就成功了，接下来就是激动人心的验证时刻。4、验证还是在Powershell，输入指令python运行python然后输入指令import matplotlib没有报错就ok啦，如下图接下来就

一、线性滤波和非线性滤波常用的线性滤波：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等，通常线性滤波器之间只是模版系数不同。非线性滤波：利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果，如最值滤波器，中值滤波器。比较常用的有中值滤波器和双边滤波器。二、方框滤波（盒子滤波）均值滤波是盒子滤波归一化的一种特殊情况。1、应用：可以说，一切需要求某个邻域内像素之和的场合，都有方框滤波的用武之地，...

1、官网下载opencvhttps://opencv.org/选择Resources-Releases选择Windows2、安装安装即解压，选择一个无英文的路径，如D:\3、将opencv添加到路径windows搜索 - 高级系统设置 - 高级 - 环境变量 - 系统变量(s) - path - 双击 - 新建 - D:\opencv\build\x64\vc15\bin4、测试打开powershell（可以搜索）运行pythonimport cv2 不报错就可以了

一、RGB转灰度图重要性：彩色图转灰度图在图像处理中应用非常非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效，所以彩色图转灰度是十分关键和重要的。RGB值和灰度的转换，实际上是人眼对于彩色的感觉到亮度感觉的转换，这是一个心理学问题，有一个著名的公式： Gray = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114我们可以通过这个式子将RGB...

一些内容引用这篇博客 传送门，外加自己的理解图像的几何变换有平移、旋转、尺度（放大缩小）、偏移、恒等变换等一、几何变换的变换矩阵学过坐标变换的应该知道这啥意思，将图像中点的坐标写成齐次坐标的形式，再乘以变换矩阵，就能得到变换后的点的齐次坐标。具体的变换矩阵如下所示：如果一下没理解呢，会矩阵乘法的话，就乘开试试，原图像的齐次坐标[v w 1]乘坐标变换矩阵T之后就能得到第三列那个表达式...

最近邻插值算法