opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

使用OPENCV图像处理库,将图片裁剪分屏显示 复制代码 代码如下: //#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp> //#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>//#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <iostream>#include <vector>using namespa

在工作中.在做数据集时,需要对图片进行处理,照相的图片我们只需要特定的部分,所以就想到裁剪一种所需的部分.当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作.这样更精准一些. 一.指定图像位置的裁剪处理 import os import cv2 # 遍历指定目录,显示目录下的所有文件名 def CropImage4File(filepath,destpath): pathDir = os.listdir(filepath) # 列出文件路径中的所有路径或文件 for allDir i

openCV是一个开源的用C/C++开发的计算机图形图像库,非常强大,研究资料很齐全.本文重点是介绍如何使用php来调用其中的局部的功能.人脸侦查技术只是openCV一个应用分支. 1.安装 从源代码编译成一个动态的so文件. 1.1.安装 OpenCV (OpenCV 1.0.0) 下载地址:http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=22870&package_id=16948 #tar xvzf OpenCV-1.0.0.ta

如下所示: import os import cv2 import sys import numpy as np path = "F:\\ImageLib\\VRWorks_360_Video _SDK_1.1\\footage14\\" print(path) for filename in os.listdir(path): if os.path.splitext(filename)[1] == '.png': # print(filename) img = cv2.imread(

利用Python OpenCV中的 cv.Resize(源,目标,变换方法)就可以实现变换为想要的尺寸了 源文件:就不用说了 目标:你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小 变换的方法: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现.当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方插值

初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起,仅仅是图像几何空间的转移与合成,与图像内容无关.高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接,拼接时消去两幅图像相同的部分,实现拼接合成全景图. 具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分,如图所示:             用基于特征的图像拼接实现后: 设图像高为h,相同部分的宽度为wx 拼接后图像的宽w=wA+wB-wx 因此,可以先构建一个高为h,宽为W*2的空白图像,将左图像向右平移wx,右图像粘贴在右侧.则右图像刚好覆盖左图像中的相同部分

python + OpenCV 图像礼帽 图像礼帽 也叫图像顶帽 礼帽图像=原始图像-开运算图像 得到噪声图像 开运算:先腐蚀再膨胀 使用对象:二值图像 使用方法:morphologyEx cv2.MORPH_TOPHAT 结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_TOPHAT,卷积核) 卷积核示例:k=np.ones((10,10),np.uint8) import cv2 import numpy as np o=cv2.imread("tophat.bmp&qu

这篇文章主要介绍了opencv python如何实现图像二值化,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图,没有灰,在一个值之前为黑,之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时,我们就是随便给了一个数来做阈值,那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢?答

1. 像素基本操作 1.1 读取.修改像素 可以通过[行,列]坐标来访问像素点数据,对于多通道数据,返回一个数组,包含所有通道的值,对于单通道数据(如gray),返回指定坐标的值,也可以通过 [行,列,通道index] 来访问某坐标某通道的值. >>> import cv2 >>> import numpy as np >>> img = cv2.imread('messi5.jpg') >>> px = img[100,100] &

语言:python+opencv 为什么使用图像腐蚀和图像膨胀 如图,使用图像腐蚀进行去噪,但是为压缩噪声. 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并保持原样形状. 图像腐蚀 腐蚀主要针对的是二值图像,如只有0和1两个值, 两个输入对象:1原始二值图像,2卷积核 使用卷积核遍历原始二值图像,如果卷积核对应的元素值均为1,其值才为1,否则为0.如图,红色为卷积核. 腐蚀后的结果示意图见下面,效果是将边缘抹掉一部分. 使用方法:erode 中文翻译:侵蚀 处理结果=cv2.erode(原始图像

图像加法 1.使用Numpy加法 运算方式:结果=图像1+图像2 原理:图像数据格式为unit8 8位二进制表示范围是0到255. 二进制相加 1.不超过255的,如100+58=158 2.两数相加可能超过255,超过255的取模运算 如255+58=(255+58)%255=58 2.使用opencv加法 方法:结果=cv2.add(图像1,图像2) 饱和运算: 1.如果 两数相加小于255,100+58=158 2.两数相加可能超过255,值取255.255+58=255 算法比较 注意参

引言 这几天做点小东西,涉及到OpenCV读取中文图像的问题 如果直接读取中文路径的图像,往往返回[] import cv2 cv_im = cv2.imread('老干妈.jpg') 缘起 偶然发现opencv 读取图像,解决imread不能读取中文路径的问题文章,代码简单有效,可以参考下文章底部附录 im = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name,dtype=np.uint8),-1) 但是作者代码注释中说该方法读取的图像的通道就会变为RGB,但是我实验仍为BGR

我们将学习如何通过一种称为修复的方法去除旧照片中的小噪音,笔画等.基本思路很简单:用相邻像素替换那些坏标记,使其看起来像邻域. cv2.inpaint() cv2.INPAINT_TELEA cv2.INPAINT_NS import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('messi_2.jpg') mask = cv.imread('mask2.png',0) dst = cv.inpaint(img,mask,3,cv.INPAINT_T