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Python opencv图像处理基础总结(七) 基于分水岭算法的图像分割

距离变换 3. opencv有关函数的用法二、基于距离的分水岭分割流程三、python代码实现一、原理 1....我们构建好的堤坝就是对图像的分割，这就是分水岭算法的背后原理。 OpenCV采用了基于掩模的分水岭算法，在这种算法中我们要设置那些山谷点会汇合，那些不会。...距离变换距离变换的基本含义是计算一个图像中非零像素点到最近的零像素点的距离，也就是到零像素点的最短距离。...最常见的距离变换算法就是通过连续的腐蚀操作来实现，腐蚀操作的停止条件是所有前景像素都被完全。腐蚀。这样根据腐蚀的先后顺序，我们就得到各个前景像素点到前景中心骨架像素点的距离。...根据各个像素点的距离值，设置为不同的灰度值。这样就完成了二值图像的距离变换。

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OpenCV变脸大法--让妖怪现原形(附源码)

在变形图像中查找特征点的位置：在变形图像中M，我们可以找到所有 80 个点的位置(Xm,Ym)使用等式（1）。...计算仿射变换：所以我们在图像 1 中有一组 80 个点，在图像 2 中有另一组 80 个点，在变形图像中有第三组 80 个点。我们也知道在这些点上定义的三角剖分。...在 OpenCV 中，这可以使用getAffineTransform来完成。计算每对 149 个三角形的仿射变换。最后，重复图像2和变形图像的过程。...这两个图像可以使用等式 ( 2 ) 进行 Alpha 混合，这是最终的变形图像。在我提供的代码中，扭曲三角形和 alpha 混合它们被合并在一个步骤中。【4】面部变形结果。...视频动态效果：参考链接与源码下载： https://learnopencv.com/face-morph-using-opencv-cpp-python/#id1540306373 https://

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一篇文章就梳理清楚了 Python OpenCV 的知识体系

这是一篇学习量很大的文章观前提醒，本篇文章涉及知识点巨大，建议先收藏，再慢慢学习。本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。...OpenCV 常用数据结构和颜色空间这部分要掌握的类有 Point 类、Rect 类、Size 类、Scalar 类，除此之外，在 Python 中用 numpy 对图像进行操作，所以 numpy 相关的知识点...图像像素、通道分离与合并了解图像像素矩阵，熟悉图片的像素构成，可以访问指定像素的像素值，并对其进行修改。通道分离函数 cv2.split()，通道合并函数 cv2.merge()。 9....轮廓椭圆拟合 cv2.fitEllipse()；逼近多边形曲线 cv2.approxPolyDP()；计算轮廓面积 cv2.contourArea()；计算轮廓长度 cv2.arcLength()；计算点与轮廓的距离及位置关系...如果学习人脸识别，涉及的知识点为：人脸检测：从图像中找出人脸位置并标识；人脸识别：从定位到的人脸区域区分出人的姓名或其它信息；机器学习。

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图像插值算法和OpenCV框架

如上图所示，目标图像中的某点投影到原图像中的位置为点P,此时易知， ? . 一个例子：如下图所示，将一幅3X3的图像放大到4X4，用 ? 表示目标图像， ? 表示原图像，我们有如下公式： ?...双线性插值就是线性插值在二维时的推广,在两个方向上做三次线性插值，具体操作如下图所示： ? 令 ? 为两个变量的函数，其在单位正方形顶点的值已知。假设我们希望通过插值得到正方形内任意点的函数值。...来定义的一个双曲抛物面与四个已知点拟合。首先对上端的两个顶点进行线性插值得： ? 类似地，再对底端的两个顶点进行线性插值有： ? 最后，做垂直方向的线性插值，以确定： ? ...如果一个输出象素被映射到4个输入象素之间，则其灰度值插值决定，向后空间变换是向前变换的逆。...注：从结果图象的坐标计算原图象的坐标旋转、拉伸、放缩可以使用解决了漏点的问题，出现了马赛克 2 OpenCV框架 Python 函数原型： cv2.resize(src, dsize[, dst[

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OpenCV 图像变换之 —— 通用变换

本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的通用变换操作。概述我们目前所看到的仿射变换和透射变换是一些更为一般的处理过程中特殊的例子。...本质上，这两种变换有着相似的特性：它们把源图像的像素从一个地方映射到目标图像的另一个地方。事实上，其他一些操作也有着相同的结构。本文学习一些类似的变换，而后学习如何让OpenCV实现自己的映射变换。...输入具有相同尺寸和类型的两个矩阵：幅度和角度，指定每个点处向量的幅度和角度。输出类似的两个矩阵，它们与输入具有相同的尺寸和类型，并且将包含每个点处向量的x和y投影。...这意味着我们要使用一些已知的能够实现映射的算法。另一方面，我们又想自己实现这种映射。在研究这些能为我们计算（并应用）这些映射方法前，我们先看看其他方法依赖的能够实现这种映射的函数。...[, # 差值标记 dst[, borderMode[, # 边缘外推方法 borderValue]]]) -> dst 其中 map1, map2 均为和src相同尺寸的图像，每个对应位置填入映射后的

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附Python实现

线性插值：使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值。线性插值形式： ? 如下图所示： ? 线性插值多项式： ? 其实，即使x不在x0到x1之间，这个公式也是成立的。...如果选择一个坐标系统，使f(x)已知的四个点的坐标分别为(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)，那么确定一个单位正方形，四个点分别为正方形的四个顶点：首先对上端的两个顶点进行线性插值得： ?...这种变换下，目标图像的中心点(1,1)，对应了原图像的中心点(4,4)，两个图像的几何中心重合，能充分利用原图像的点，并且目标图像的每个像素点之间都是等间隔的，也都和两边有一定的边距。...实际上，在openCv中也是这种变换方式。 ? 4. cv.resize()的计算过程对于缩小图像，目标图像中每个点都能找到原图像中包围它的四个临近点，每个点都进行双线性插值即可。...向前映射图像变换的本质是将像素点的坐标通过某一种函数关系，映射到另外的位置。向前映射的过程可以分解为两步：坐标变换+分配像素值向前映射的坐标变换：由原图像坐标推算该像素在目标图像的位置。

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附Python实现

线性插值：使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值。线性插值形式： ? 如下图所示： ? 线性插值多项式： ? 其实，即使x不在x0到x1之间，这个公式也是成立的。...如果选择一个坐标系统，使f(x)已知的四个点的坐标分别为(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)，那么确定一个单位正方形，四个点分别为正方形的四个顶点：首先对上端的两个顶点进行线性插值得： ?...这种变换下，目标图像的中心点(1,1)，对应了原图像的中心点(4,4)，两个图像的几何中心重合，能充分利用原图像的点，并且目标图像的每个像素点之间都是等间隔的，也都和两边有一定的边距。...实际上，在openCv中也是这种变换方式。 ? 4. cv.resize()的计算过程对于缩小图像，目标图像中每个点都能找到原图像中包围它的四个临近点，每个点都进行双线性插值即可。...向前映射图像变换的本质是将像素点的坐标通过某一种函数关系，映射到另外的位置。向前映射的过程可以分解为两步：坐标变换+分配像素值向前映射的坐标变换：由原图像坐标推算该像素在目标图像的位置。

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Python+opencv 机器视觉 - 基于霍夫圈变换算法检测图像中的圆形实例演示

Python+opencv 机器视觉 - 基于霍夫圈变换算法检测图像中的圆形实例演示第一章：霍夫变换检测圆 ① 实例演示1 ② 实例演示2 ③ 霍夫变换函数解析第二章：Python + opencv...② 实例演示2 这个是设定半径范围 50-70 后的效果，因为原图稍微大一点，半径也大了一些。...： image 为灰度图像； method 使用的方法为霍夫梯度法，目前已知的有 HOUGH_GRADIENT 和 HOUGH_GRADIENT_ALT 两种，后者的准确率会更高一点； dp 为累加器分辨率与图片分辨率的反比...，值越小能检测出的圆越多，值越大的话就检测出来的少，但是检测出来的圆形相比于没检测出来的会更圆、更完美一些； minRadius 为最小半径； minRadius 为最大半径；首先通过均值偏移滤波降噪来排除干扰的点..., minRadius=0, maxRadius=50) 第二章：Python + opencv 完整检测代码 ① 源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # 2021-12-17 # 作者

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OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列（五）】

warpAffine方法根据此矩阵的值来变换像素的位置。...需要定位到图像的三个点的位置来计算倾斜效果，即左上角，右上角和左下角。...getPerspectiveTransform(src, dst, solveMethod=None) 该方法常用的参数有两个，分别为原图的四个点的坐标(scr) 和透视后四个点的坐标(dst)。...系列（四）】 ✨OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列（五）】 ✨基于梵·高《向日葵》的图像阈值处理专题（二值处理、反二值处理、截断处理...、自适应处理及Otsu方法）【Python-Open_CV系列（六）】 ✨OpenCV基本功之图像的掩模、运算 & 合并专题 -小啾带学【Python-Open_CV系列（七）】 ✨《三英战吕布

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手把手：用OpenCV亲手给小扎、Musk等科技大佬们做一张“平均脸”（附Python代码）

为什么我要选择上述点呢? 因为我希望确保两只眼睛的点都在一个水平线上，面部中心大约在离顶端三分之一高度的位置。所以我将眼角位置设为（0.3*宽，高/3）和（0.7*宽，高/3）。...在原始图像的68个面部基准点中，左眼外眼角和右眼外眼角分别在基准点36和45。因此我们可以利用这两个点计算图像的相似变换矩阵（旋转、变换和缩放），将输入坐标系统的点进行转换为输出坐标系统。...矩阵前两列用于转换与缩放，最后一列用于变换（如移位）。这儿还存在一个小问题： OpenCV要求你至少提供3个点，虽然通过两点你就可以计算相似变换矩阵了。...好消息是，我们可以简单假设第三个点，让它与已知的两个点组成等边三角形，然后我们就可以使用 estimateRigidTransform了。...更多Delaunay三角剖分细节请看这里（https://www.learnopencv.com/delaunay-triangulation-and-voronoi-diagram-using-opencv-c-python

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Python OpenCV3 计算机视觉秘籍：6~9

预期输出如下：绘制关键点，描述符和匹配项找到关键点之后，您无疑想要查看这些关键点在原始图像中的位置。 OpenCV 是显示关键点和其他相关信息的便捷方法。...此技术有助于过滤出不正确的匹配项，而仅在两个图像之间保留满足运动模型的匹配项。准备在继续此秘籍之前，您需要安装 OpenCV 版本 3.3（或更高版本）Python API 包。...它以两组点作为参数：第一个点包含变换之前的三个点，第二个点包含变形后的三个对应点。集合中点的顺序确实很重要，两个数组的点顺序应该相同。...它接受一组 3D 点，一组 2D 点，一个3x3相机矩阵，畸变系数，初始旋转和平移向量（可选），是否使用初始位置和方向的标记以及问题求解器的类型。前两个参数应包含相同数量的点。...从秘籍启动代码后，它将显示类似于以下内容的图像：通过立体校正对齐两个视图在本秘籍中，您将学习如何校正具有已知参数的使用立体摄像机拍摄的两个图像，使得对于(x[l], y[l])，右图中相应的对极线是

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python——opencv入门（一）

1、 OpenCV的结构和Python一样，当前的OpenCV也有两个大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。...2、python——opencv基础 2.1 图像的表示已知单通道的灰度图像在计算机中的表示是一个8位无符号整形的矩阵，在oncv的C++代码中，表示图像有专门的结构cv::Mat，但python中有...（4）仿射变换图像的仿射变换涉及到图像的形状位置角度的变化，是深度学习预处理中常到的功能，在此简单回顾一下。仿射变换具体到图像中的应用，主要是对图像的缩放，旋转，剪切，翻转和平移的组合。...在OpenCV中，仿射变换的矩阵是一个2×3的矩阵，其中左边的2×2子矩阵是线性变换矩阵，右边的2×1的两项是平移项： ?...对于图像上的任一位置(x,y)，仿射变换执行的是如下的操作： ? 需要注意的是，对于图像而言，宽度方向是x，高度方向是y，坐标的顺序和图像像素对应下标一致。

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无人驾驶：车道线检测，附代码

在这个项目中，我使用 Python 和 OpenCV 构建了一个 pipeline 来检测车道线。...计算畸变点坐标的公式如下所示，其中 r 是未畸变图像中某点与图像畸变中心之间的已知距离，而该中心通常就是图像的中心 (x_c，y_c) ? ▲ 径向畸变公式 ? ▲ 切向畸变公式 ? ?...要对图像进行变换，首先需要从源图像取4个点，并从目标图像取4个点，然后使用函数 cv2.getPerspectiveTransform() 进行变换。...在我们的阈值化二值图像中，像素要么是0，要么是1，所以这个直方图中最突出的两个峰值将很好地指示车道线基线的 x 位置。 ? 我们可以用它作为搜索线条的起点。...将结果显示回原始图像最后一步是将前一步的结果与原始图像结合起来。要做到这一点，我们需要恢复前面所做的透视变换，并将输出图像置于原始图像之上。 ?

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OpenCV中直方图反向投影算法详解与实现

这种方法对背景像素变换可以保持稳定性、同时对尺度变换也有一定抗干扰作用，但是无法做到尺度不变性特征。...基于上述理论，两位作者发现通过该方法可以定位图像中已知物体的位置，它们把这个方法叫做直方图反向投影(Back Projection)。...对图像的每个像素点I(x,y)根据像素值获得对应的直方图分布概率 ?...对得到分布概率图像做卷积求取局部最大值，即得到已知物体位置信息正是因为直方图反向投影有这样能力，所以在经典的MeanShift与CAMeanShift跟踪算法中一直是通过直方图反向投影来实现已知对象物体的定位...三：基于OpenCV算法代码实现算法实现基于OpenCV的数据结构Mat来实现数据转换与存储，其它的地方基本都是自己写，上次有同学说我的代码都是Java的，这次全部改为C++啦，所以请大家继续关注本公众号

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Python+OpenCV实现增强现实（第1部分）

我们将使用的主要工具是Python和OpenCV，因为它们都是开源的，易于建立和使用，并且使用它们能快速构建原型。用到代数，我将使用numpy。...这意味着这两个特征相互匹配。一旦两个方向的匹配完成，我们只接受满足先前条件的有效匹配。图4显示了使用该方法找到15个最佳匹配项。...我们所拥有的是一个具有已知坐标的对象（在这种情况下是一个平面），比方说世界坐标系，我们用位于相对于世界坐标系的特定位置和方向的摄像机拍摄它。...然而，如前所述，我们知道点p在世界坐标系而不是相机坐标系中的坐标，因此我们必须添加另一个将世界坐标系中的点映射到相机坐标系的转换。根据变换，世界坐标系中的p点的图像平面坐标是： ?...英文原文：https://bitesofcode.wordpress.com/2017/09/12/augmented-reality-with-python-and-opencv-part-1/ 译者

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【图像配准】多图配准不同特征提取算法匹配器比较测试

ORB算法 ORB(Oriented FAST and rotated BRIEF)是OpenCV实验室开发的一种特征检测与特征描述算法，将 FAST 特征检测与 BRIEF 特征描述结合并进行了改进，...多图配准无论何种算法，图像配准无非是这样几个步骤->图像灰度化->提取特征->构建匹配器->计算变换矩阵->图像合并。那么多图配准，实际上可以分解为多个双图配准。...对各种算法都进行了较好的封装，这里主要对比测试了sift，brisk，orb，akaze这几种算法，所用opencv-python版本为4.7.0，值得注意的是，OpenCV4以后的版本，cv2.SURF_create.../透视变换匹配完关键点后，就可以计算视角变换矩阵，然后一幅图不动，另一幅图进行透视变换，这里的具体方式和前文较为类似。...由于无法提前知道两张图片的位置关系，对于透视变换，可能图片会映射到整个选取区域的左边，这样的话，无法正常显示图片，因此，要对透视变换后的图片进行面积检查，如果比原来的图片面积小太多，就用另一张图片来进行透视变换

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OpenCV 图像分析之 —— 霍夫变换(Hough Transform)

霍夫线变换在笛卡尔坐标系下存在很多直线，直线可以用点截式表示，假设笛卡尔坐标下的两个点A=(X_1,Y_1)和B=(X_2,Y_2)：在笛卡尔坐标系下两点确定的直线为 y=kx+q，考虑已知的 A...OpenCV中圆变换的实现通过采用一种称为Hough梯度法的较为复杂的方法来避免了这个问题。理论方法图像坐标空间中的一条已知的曲线方程也可以建立其相应的参数空间。...Hough变换做曲线检测时，最重要的是写出图像坐标空间到参数空间的变换公式。对于已知的圆方程，其直角坐标的一般方程为： image.png 其中，(a,b)为圆心坐标，r为圆的半径。...OpenCV 实现思路 Hough圆变换的方法与之前描述的线变换方法相似。...OpenCV中圆变换的实现通过采用一种称为Hough梯度法的较为复杂的方法来避免了这个问题。在用霍夫变换检测圆的实现中使用两轮筛选。

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从泊松方程的解法，聊到泊松图像融合

泊松方程的形式，以及拉普拉斯卷积核。再想想，在图像场景下，什么是泊松方程的核心问题？已知图像点二阶微分值（直角坐标系下即散度div）的情况下，求解各个图像点的像素值。...在图像融合任务中，前景放置在背景上时，需要保证两点：前景本身主要内容相比于背景而言，尽量平滑；边界处无缝，即前景、背景在边界点位置上的像素值，需要保持边界一致。...S是背景图片，是合并后目标图像中被前景所覆盖的区域，则是的边界。设合并后图像在内的像素表示函数是，在外的像素值表示函数是。...现在很轻松了，边界条件已知、散度已知，在离散空间中求解泊松方程中的，参考上一节的求解过程即可。...下面我们使用 OpenCV 的 Python 接口来动手试试，用到以下两张图以及一段代码： import cv2 import numpy as np # Read images : src image

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霍夫变换

2.曲线检测 Hough变换同样适用于方程已知的曲线检测。图像坐标空间中的一条已知的曲线方程也可以建立其相应的参数空间。由此，图像坐标空间中的一点，在参数空间中就可以映射为相应的轨迹曲线或者曲面。...它首先选取该形状中的任意点（a，b）为参考点，然后从该任意形状图形的边缘每一点上，计算其切线方向Φ和到参考点（a，b）位置的偏移适量r，以及r与x轴的夹角α。...返回值： ·peaks是一个Q×2的矩阵，每行的两个元素分别是某一峰值点在hough矩阵中的行、列索引，Q为找到的峰值点的数目。...FillGap，则合并为一个直线段。...实现霍夫变换 OpenCV探索之路（七）：霍夫变换参考： 1.

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来聊聊图像插值算法

线性插值：使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值。线性插值形式： ? 如下图所示： ? 线性插值多项式： ? 其实，即使x不在x0到x1之间，这个公式也是成立的。...双线性插值是线性插值在二维时的推广,在两个方向上共做了三次线性插值。定义了一个双曲抛物面与四个已知点拟合。具体操作为在X方向上进行两次线性插值计算，然后在Y方向上进行一次插值计算。如下图所示： ?...如果选择一个坐标系统，使f(x)已知的四个点的坐标分别为(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)，那么确定一个单位正方形，四个点分别为正方形的四个顶点：首先对上端的两个顶点进行线性插值得： ?...这种变换下，目标图像的中心点(1,1)，对应了原图像的中心点(4,4)，两个图像的几何中心重合，能充分利用原图像的点，并且目标图像的每个像素点之间都是等间隔的，也都和两边有一定的边距。...实际上，在openCv中也是这种变换方式。 ? cv.resize()的计算过程对于缩小图像，目标图像中每个点都能找到原图像中包围它的四个临近点，每个点都进行双线性插值即可。

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