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RSS订阅原创 图片融合的学习
融合效果采用每种图片乘以比例系数相加的方式。#dst = src1*a+src2*(1-a)import cv2import numpy as npimg0 = cv2.imread('image_color.jpg',1)img1 = cv2.imread('image_color1.jpg',1)imgInfo = img0.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]roiH = int(height/2)roiW = int(width/2
2020-09-08 16:25:41
174
原创 图片的毛玻璃效果学习
毛玻璃效果与马赛克效果类似，而毛玻璃是随机采用像素替换。这里我们定义了一个8的范围，然后遍历，取随机数。为了防止m正好是整个图片的最后一个点，所以height,width都减去8以免超出范围。import cv2import numpy as npimport randomimg = cv2.imread('image_color.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]dst = np.zeros((he
2020-09-08 15:04:37
311
原创 图片的马赛克效果学习
马赛克效果就是用一个个的小矩形方块的一个元素来替换掉矩阵中的一百个像素颜色保持一致。import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image_color.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]for m in range(100,300): for n in range(100,200): #选中一个元素来替换掉10*10中的所有像素点
2020-09-08 14:47:21
294
原创 图片颜色反转的学习
1 灰度底板效果255-当前灰度值先将彩色图片灰度处理，再用255-当前灰度值：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image_color.jpg',1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)dst = np.zeros((height,width,1),np.uint8)
2020-09-08 14:35:23
459
原创 图像灰度处理的学习过程
1 运用opencv的imread 方法：cv2.imread(‘image_color.jpg’,0)cv2.imread(‘image_color.jpg’,1)当后面的数字为零时，呈现的就是灰度图片，当后面的数字为1时，呈现的就是彩色图片下面展示一些 内联代码片。import cv2img0 = cv2.imread('image_color.jpg',0)img1 = cv2.imread('image_color.jpg',1)print(img0.shape)print(img1
2020-09-08 14:18:12
284
原创 仿射变换与旋转
仿射变换的话其实没有听的很明白，up主说以后的章节会说，所以希望之后能再搞清楚结果：图片的旋转：图片的旋转是运用opencv自带的 cv2.getRotationMatrix2D旋转模块结果：
2020-09-06 12:42:55
398
原创 图片镜像处理
图片镜像处理就是将原图绘制一遍，再倒着将原图的数据再绘制一遍。就是注意如果是上下镜像，则高度要设置为原图的两倍，同理左右镜像，宽度要设置为原图的两倍结果：
2020-09-06 12:34:51
3444
原创 图片剪切与位移
图片剪切比较简单，我们的图片数据都是放在矩阵中的，我们只需要把剪切的位置找到，并找到矩阵中对应的x,y坐标，把这个数据拿出并保存即可。结果：图片位移：将一个23的矩阵拆分为一个22和一个21的矩阵 例：[[1,0,100],[0,1,200]][[1,0],[0,1]] 22 A[[100],[200]] 21 B将输入的坐标记作C：xy CAC+B = [[1x+0y],[0x+1y]] + [[100],[200]]= [[x+100],[y+200]]则就完成了位移cv2.
2020-09-06 12:28:30
568
原创 图片缩放的浅显学习
关于图片的处理。图片缩放：运用opencv的模块进行等比例的图片的缩放，目前了解到两种插值法，（最近临域插值 双线性插值 ）最近临域插值就是说当下列公式【newX = x*(原 行/目标 行) ，newY = y*(原 列/目标 列)】计算得到一个小数时，我们取最临近的点 比如：12.3->12双线性插值则是说计算出这个坐标后，水平和垂直画两条线，则与临近的四个点有交点，例如：（15.2，22.3）o点距离A1,A2,B1,B2的距离就作为权重，则有：A1 = 30% * 上面的点+70%
2020-09-06 12:05:25
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原创 图像识别的学习心得与遇到的问题
去年暑假老师就有说过让我们学习图像识别，所以我们提前下好了tensorflow但是居然没有配置环境变量，今年暑假之前的电脑坏掉了 又重新换了一台电脑于是又重新下载tensorflow并且配置环境变量，一开始opencv和jupyter下载好后却一直无法导入tensorflow在百度上查了很久，大概快有一星期一直卡在这里，于是在b站上问了和我遇到相同问题的网友，他给我推荐了一个博客，我试了一下立即成功了就是这个keras没有下载。后来的几天学习了temsorflow的基本知识，图片的写入与展示，还有修改。然
2020-09-05 22:09:58
1652
空空如也
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