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opencv学习笔记python实现 图像金字塔(高斯金字塔与拉普拉斯金字塔)
opencv
python
windows
使用拉普拉斯金字塔时,图像必须是2^n*2*m 使用拉普拉斯金字塔先要知道高斯金字塔 这两种过程是图片缩小与放大 缩小 reduce = 高斯模糊 + 降采样(pyrDown) 放大 ex
用户2965768
2018-09-29
3K
0
OpenCV-3计算机视觉(Canny边缘检测)
opencv
图像处理
编程算法
函数原型:edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]])
用户2965768
2018-08-30
850
0
python实现opencv学习七:图片色素的数值运算(加减乘除)和逻辑运算(与或非异或)
python
opencv
例图:(若想用下面两张图可另存为图片,若保存的文件无后缀,添加后缀为.jpg即可)
用户2965768
2018-08-30
3K
0
opencv学习笔记--ROI与泛洪填充
opencv
numpy
官方定义为:floodFill(InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4 )
用户2965768
2018-08-30
749
0
opencv学习笔记--图片分割合成
opencv
numpy
linux
人工智能
image.png # coding=GBK import cv2 as cv import numpy as np #截取图片指定位置在指定位置填充 def jie_qu(t1,t2): sc=t1[30:210,30:290] cv.imshow("jiequ",sc) t2[20:200,30:290]=sc#截取大小必须相同 cv.imshow("hecheng",t2) image1=cv.imread("D://linux.jpg") image2=cv.imread("D:/
用户2965768
2018-08-30
615
0
【OpenCV】HSV颜色识别-HSV基本颜色分量范围
opencv
图像处理
编程算法
一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出)。
用户2965768
2018-08-30
6.7K
0
opencv 捕获视频
opencv
numpy
# coding=GBK import cv2 as cv import numpy as np def video(): capture=cv.VideoCapture(0)#本地摄像头 0是设备id while(True): ret,frame=capture.read()#返回两个值 第一个是bool类型表示是否读取到图片 第二个是图片的一帧的数据 frame=cv.flip(frame,1) """ cv.flip(frame,1) 0:上下颠倒
用户2965768
2018-08-30
879
0
opencv学习笔记---用numpy对图片操作,创建,修改
opencv
numpy
人工智能
也可以调用函数来取反,顺便计算一下时间,前面的要2800多ms,调用函数只需要30ms
用户2965768
2018-08-30
561
0
opencv学习笔记--色彩空间转换
opencv
numpy
windows
色彩空间 效果图: image.png # coding=GBK import cv2 as cv import numpy as np def color_space_demo(image): cv.imshow("yuan",image) hsv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow("hsv",hsv) yuv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2YUV) cv.imshow("yuv",yuv)
用户2965768
2018-08-30
476
0
opencv学习笔记 边缘滤波保留(EPF) 高斯双边 均值迁移
opencv
asp
numpy
双边滤波函数bilateralFilter():定义:bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None)
用户2965768
2018-08-30
770
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