持之以恒

学习视频https://www.bilibili.com/video/BV1k44y1j78c?spm_id_from=333.999.0.0文章目录反色变换对数变换矩阵显示对数变换反色变换python实现我使用jupyterbook，如果有人想运行需要修改成自己的本地图片路径import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom PIL import Imagedef img_inverse(img): value_ma

Canny边缘检测 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。...

图像梯度-Sobel算子img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow("img",img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)ddepth:图像的深度dx和dy分别表示水平和竖直方向ksize是Sobel算子的大小def cv_show(img,name): cv2.imshow(n

形态学处理腐蚀操作img = cv2.imread('dige.png')cv2.imshow('img', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()腐蚀之后，线条变细，毛刺消失#线条变细，毛刺消失kernel = np.ones((3,3),np.uint8)erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)cv2.imshow('erosion', erosion)cv2.waitKey(0

灰度图import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB%matplotlib inline img=cv2.imread('cat.jpg')img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)img_gray.shapecv2.imshow("img_gray", img_gray)cv2.waitKey(0)

OpenCV计算机视觉实战(Python版)https://www.bilibili.com/video/BV1ct411F7Te?p=2图像的显示在这里插入代码片