Python图像处理之图像算术与逻辑运算详解

其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作,在 opencv 中也可以进行,或者说是类似操作.那么它是什么操作呢?它就是图像的模糊(滤波)处理. 均值滤波 使用 opencv 中的cv2.blur(src, ksize)函数.其参数说明是: src: 原图像 ksize: 模糊核大小 原理:它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素.3x3 标准化的盒式过滤器如下所示: 特征:核中区域贡献率相同. 作用:对于椒盐噪声的滤除效果比较好. # -*-coding:utf-8-*- ""&q

目录 一.图像融合 二.图像ROI区域定位 三.图像属性 (1)shape (2)size (3)dtype 四.图像通道分离及合并 (1)split()函数 (2)merge()函数 五.图像类型转换 六.总结 一.图像融合 图像融合通常是指多张图像的信息进行融合,从而获得信息更丰富的结果,能够帮助人们观察或计算机处理.图5-1是将两张不清晰的图像融合得到更清晰的效果图. 图像融合是在图像加法的基础上增加了系数和亮度调节量,它与图像的主要区别如下[1-3]: 图像加法:目标图像 = 图像1 +

目录 一.图像量化处理原理 二.图像量化实现 三.图像量化等级对比 四.K-Means聚类实现量化处理 五.总结 一.图像量化处理原理 量化(Quantization)旨在将图像像素点对应亮度的连续变化区间转换为单个特定值的过程,即将原始灰度图像的空间坐标幅度值离散化.量化等级越多,图像层次越丰富,灰度分辨率越高,图像的质量也越好:量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率越低,会出现图像轮廓分层的现象,降低了图像的质量.图8-1是将图像的连续灰度值转换为0至255的灰度级的过程[1-3]. 如果

目录 一.图像金字塔原理 二.图像向上取样 三.图像向下取样 四.总结 一.图像金字塔原理 上一篇文章讲解的图像采样处理可以降低图像的大小,本文将补充图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图10-1所示,它包括了四层图像,将

目录 一.图像灰度非线性变换 二.图像灰度对数变换 三.图像灰度伽玛变换 四.总结 一.图像灰度非线性变换 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255的公式进行非线性变换,其代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # By:Eastmount import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取原始图像 img = cv2.imread('luo.png') #图像灰度转换 grayImage =

目录 一.图像阈值化 二.固定阈值化处理 1.二进制阈值化 2.反二进制阈值化 3.截断阈值化 4.阈值化为0 5.反阈值化为0 三.自适应阈值化处理 四.总结 一.图像阈值化 图像阈值化(Binarization)旨在剔除掉图像中一些低于或高于一定值的像素,从而提取图像中的物体,将图像的背景和噪声区分开来. 灰度化处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度.阈值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常见的阈值化算法如公式(1)所示: 当某个像素点的灰度Gray(i,j)小于

目录 一.灰度增强直方图对比 二.灰度减弱直方图对比 三.图像反色直方图对比 四.图像对数变换直方图对比 五.图像阈值化处理直方图对比 六.总结 一.灰度增强直方图对比 图像灰度上移变换使用的表达式为: DB=DA+50 该算法将实现图像灰度值的上移,从而提升图像的亮度,结合直方图对比的实现代码如下所示. # -*- coding: utf-8 -*- # By:Eastmount import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as

本文实例讲述了Python图像处理之图像的读取.显示与保存操作.分享给大家供大家参考,具体如下: python作为机器学习和图像处理的利器,收到越来越多的推崇,特别是在图像处理领域,越来越多的研究和开发开始转向使用python语言,下面就介绍python图像处理中最基本的操作,即图像的读取显示与保存. 1.使用PIL模块 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image import numpy as np def test_pil(): #读