图像处理之特征提取：HOG特征简单梳理 HOG方向梯度直方图，这里分解为方向梯度与直方图。 一、方向梯度 梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。...在图像中梯度的概念也是像素值变换最快的方向，把边缘（在图像合成中单一物体的轮廓叫做边缘）引入进来，边缘与梯度保持垂直方向。...二、直方图 直方图是一个图像处理中用的比较多的概念，想深入了解，可以度娘一下。...图3 上图是一张行人图的四种表示方式，原三色图，灰度图，边缘图，梯度图，人脑根据前期学习与先验知识很容易理解到图像中包含着一个行人，并可以根据一定情况将其从图像中抠选出来，但计算机是怎么思考的呢？...前三个图像现在情况不适用，所以选取梯度图，现在的梯度图同样也是人脑处理理解的平面结果，计算机是办不到的，需要将直观地的梯度图像转换成一种计算机容易理解的数据特征语言。
1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 图1.jpg 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理，其中B是一个卷积模板或卷积核，其形状可以为正方形或圆形，通过模板B与图像A进行卷积计算，扫描图像中的每一个像素点...，用模板元素与二值图像元素做“与”运算，如果都为0，那么目标像素点为0，否则为1。...下图是将左边的原始图像A膨胀处理为右边的效果图A⊕B。...图2.jpg 2.图像腐蚀 腐蚀的运算符是“－”，其定义如下： 图3.png 该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理，通过模板B与图像A进行卷积计算，得出B覆盖区域的像素点最小值，并用这个最小值来替代参考点的像素值...如图所示，将左边的原始图像A腐蚀处理为右边的效果图A-B。 图4.jpg 处理结果如下图所示： 图5.jpg 二. 图像腐蚀代码实现 1.基础理论 形态学转换主要针对的是二值图像（0或1）。
要对图像进行识别，首先要做的将图像从多通道颜色分量变为单通道，也就是gray色调中来，常用的方法有目下三种， 第一种 求rgb颜色风量的平均值: G(x,y) =(r(x,y)+...一般进过从多通道颜色分量处理之后，就需要对图像进行腐蚀，然后得到二值化图像。
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV的DNN深度学习模块进行实时人脸检测。
---- 1、霍夫变换介绍 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个參数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。...图像霍夫变换通过把图像的坐标从2D平面坐标系变换到极坐标空间，可以发现原来在平面坐标难以提取的几何特征信息（如：直线、圆等），图像的直线与圆检测就是典型的利用霍夫空间特性实现二值图像几何分析的例子。...霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像做中值滤波,也可用高斯滤波，视噪声类型而定，具体可见图像模糊。...基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步： （1）检测边缘，发现可能的圆心。 （2）基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小。
---- 1、阈值二值化 阈值二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。灰度值0：黑，灰度值255：白。...直方图方法选择二值化阈值主要是发现图像的两个最高的峰，然后在阈值取值在两个峰之间的峰谷最低处。...白色幕布上的二值分割结果 2、Canny算子 canny边缘检测的基本思想是：首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行平滑滤波，然后采用非极值抑制技术进行处理得到最后的边缘图像。...用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制. 4....一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数。在一阶导数的极值位置，二阶导数为0。可以用这个特点来作为检测图像边缘的方法。
而检测时，则使用训练好的模型来识别滑动窗口中的ROI，也可以设置多尺寸，即使用滑动窗口中的ROI的图像金字塔，对多尺寸图像进行检测。 1、代码结构： ?...logging.StreamHandler(sys.stdout) console_handler.formatter = formatter # 也可以直接给formatter赋值 # 为logger添加的日志处理器
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
SZ = 20 bin_n = 16 affine_flags = cv2.WARP_INVERSE_MAP | cv2.INTER_LINEAR def deskew(img): # 计算图像中的中心矩...skew = m['mu11'] / m['mu02'] M = np.float32([[1, skew, -0.5 * SZ * skew], [0, 1, 0]]) # 图像的平移...，参数:输入图像、变换矩阵、变换后的大小 img = cv2.warpAffine(img, M, (SZ, SZ), flags=affine_flags) return img #...使用方向梯度直方图HOG作为特征向量，计算图像的 X 方向和 Y 方向的 Sobel 导数 def hog(img): gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0.../digits.png') gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像分割为5000个单元格，每个单元格为20x20 cells = [np.hsplit
---- 最常用的三种传统的图像特征提取算法分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： 1、 HOG描述的是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息。...2、 Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息。 3、 LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息。...（3）计算图像的梯度与方向，可以使用Sobel算子实现，最终得到图像的梯度振幅与角度。...对每个block的descriptor做归一化处理，常见的归一化处理为L2-norm或者L1-norm将图像image内的所有归一化处理的block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image...( img ): #积分图像比原始图像多一行一列，积分图像第一行第一列为0 integimg = np.zeros( shape = (img.shape[0] + 1, img.shape
本章节的主要内容是对之前分享的OpenCV与图像处理模块进行一个总结。...图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。...第三期主要内容： 5、形态学处理：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽操作、黑帽操作（用于二值化图像）膨胀与腐蚀是图像形态学最基础的两个操作，形态学的其它操作都是基于这两个操作基础上得到的，图像形态学是二值图像分析的重要分支学科...膨胀：结构元素的白点与要处理的图形对应像素点只要有一个相同，则该点设为白色，否则仍然为黑色。膨胀可以看成是最大值滤波，即用最大值替换中心像素点。...黑帽操作：闭操作与原图像的差值，作用：突出噪声与原始图像的交界处，可近似表现出一些轮廓。
本章节主要是图像处理基础操作，主要包括以下几点内容： 1、图像视频读取显示保存 2、图像变换 3、卷积处理：图像增强和滤波去燥 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行...---- 1、图像视频读取显示保存 1）读取路径下的图像并显示，完整代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 图片路径...---- 2、图像变换 主要包括： 获取图像的高和宽； 将图像变为原来的2倍； 水平翻转180度； 垂直翻转180度； 水平垂直同时翻转； 图像绕着某一点的旋转； 调整亮度与对比度； 完整代码如下：...imshow("rotated", rotated) # 调整亮度与对比度 contrast = 1 #对比度 brightness = 100 #亮度 addWeighted =...---- 3、卷积处理：图像增强和滤波去燥 主要包括： 直方图均衡化； 高斯去燥； 均值滤波； 中值滤波； 完整代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import
二值图像的腐蚀和膨胀就是将一个结构元素（小型二值图，一般为3*3大小）在一个大的二值图上逐点移动并进行比较，根据比较的结果作出相应处理而已。...膨胀：结构元素的白点与要处理的图形对应像素点只要有一个相同，则该点设为白色，否则仍然为黑色。膨胀可以看成是最大值滤波，即用最大值替换中心像素点。...腐蚀：结构元素的白点与要处理的图形对应像素点全部相同，则该点为白色，否则变为黑色（即被腐蚀掉了）。腐蚀可以看出是最小值滤波，即用最小值替换中心像素点。...形态学梯度：膨胀操作与腐蚀操作的差值，形态学梯度还包括内部梯度和方向梯度，作用：提取前景物体的轮廓。 顶帽操作：原图像与开操作的差值，作用：提取图像中的噪声。...黑帽操作：闭操作与原图像的差值，作用：突出噪声与原始图像的交界处，可近似表现出一些轮廓。
前言 在上一篇文章中，我们简要介绍了图像的基础知识，包括图像彩色通道，像素，分辨率等知识，学会这些东西，我们才能更好的理解图像处理的各种操作，今天，我们将会用上一篇文章（【图像篇】opencv...图像处理(一)---图像基础知识）提到的工具--OpenCV，并用python语言调用OpenCV接口来进行实际的代码操作，一起来看看吧！...学习图像处理，我们必须先搭建好相应的编程环境，python环境可以参考这篇文章（python环境搭建(番外篇)---那些年走过的路），其次在python环境安装好的基础上安装OpenCV，输入以下命令：...，一个是读入图像的方式(灰度读入，没有这个参数就是默认为彩色图像显示)， cv2.imread()函数读取后的图像通道顺序为BGR，因此一般用OpenCV读取的图像都会再次进行图像转换为RGB顺序，然后再来进行其他操作...------------------------+") 2.效果显示： 结语 今天的分享结束了，内容较为简单，都是图像处理的基本操作，读取，显示和保存等基本函数的使用，这些都是后面图像处理的基础函数
基本概念 在数字图像处理中，有个连通域的概念 连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。...在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有 8 个邻接像素，常见的邻接关系有 2 种：4 邻接与 8 邻接。...cv2.imshow("img", img) k = cv2.waitKey(0) & 0xFF if k == 27: cv2.destroyAllWindows() LeetCode 与图像处理...有读者会问，LeetCode 怎么会和图像处理扯上关系呢，还真有 LeetCode 上的题目是：200：岛屿数量 https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands.../，具体描述如下，这道题跟我们今天所讲的图像连通域有非常相似之处，个人猜想，上面两种库的实现应该与下面的实现思路是类似的。
本文已收录于Opencv系列专栏： 深入浅出OpenCV ，专栏旨在详解Python版本的Opencv，为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅，持续更新。...文章目录 1.图像通道 通道分离 通道合并 2.图像直方图 直方图绘制 方法一：cv库 方法二：plt库 三通道直方图绘制 3.图像色彩空间 RGB 颜色空间 HSV 颜色空间 RGB空间与HSV 转化...#导入opencv模块 import numpy as np import cv2 image=cv2.imread("split.jpg")#读取要处理的图片 cv2.imshow...waitKey(0) B,G,R = cv2.split(image)#分离出图片的B，R，G颜色通道 zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype="uint8")#创建与image...模型优点 在处理彩色图像时，可仅对I分量进行处理，结果不改变原图像中的彩色种类； HSI 模型完全反映了人感知颜色的基本属性，与人感知颜色的结果一一对应。
本文已收录于Opencv系列专栏： 深入浅出OpenCV ，专栏旨在详解Python版本的Opencv，为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅，持续更新。...删除窗口cv2.destrovAllWindows() 保存图像cv2.imwrite() 3.图像分辨率 灰度转化 RGB与 BGR 转化 图像属性 1.图像格式 图像压缩比: 通过编码器压缩后的图象数字大小和原图象数字大小的压缩比...PNG 格式 与JPG 格式类似，压缩比高于 GIF （因此png损失较小，质量更好），支持图像透明支持 Alpha 通道调节图像的透明度。 TIFF 格式 它的特点是图像格式复杂、存贮信息多。...2.图像尺寸 图像尺寸 图像尺寸的长度与宽度是以像素为单位的。 像素 像素是数码影像最基本的单位，每个像素就是一个小点，而不同颜色的点聚集起来就变成一幅照片。...gray_image",img_gray) cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(1000) # 等待1000毫秒也就是1秒 cv2.destroyAllWindows() RGB与
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别...、图像分类应用。...希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 这篇文章是图像处理的最后一篇文章，后面我们将进入新的章节。主要包括图像识别、目标检测、图像分类、基于深度学习的图像处理等，感谢您一如既往的支持。...数学形态学是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。...其基本的运算包括： 腐蚀和膨胀 开运算和闭运算 图像顶帽运算和图像底帽运算 骨架抽取 形态学梯度 Top-hat变换 万字长文整理，希望对您有所帮助。
图像增强中常见的几种具体处理方法为： 直方图均衡 在图像处理中，图像直方图表示了图像中像素灰度值的分布情况。为使图像变得清晰，增大反差，凸显图像细节，通常希望图像灰度的分布从暗到亮大致均匀。...这就是在空间域中的图像锐化处理，其的基本方法是对图像进行微分处理，并且将运算结果与原图像叠加。从频域中来看，锐化或微分运算意味着对高频分量的提升。...这类原因可能是光学系统的像差或离焦、摄像系统与被摄物之间的相对运动、电子或光学系统的噪声和介于摄像系统与被摄像物间的大气湍流等。图像复原常用二种方法。...模型的输出是图像的色度，其与亮度融合以形成输出图像。 ?...与另外两个工作对比 • Gustav Larsson, Michael Maire, and Gregory Shakhnarovich.
%处理边缘 if x==0 x=1;end if y==0 y=1;end if x>Row x=Row;end %溢出处理 if...8位无符号整数 OpenCV代码 //待更新 双线性插值 Matlab代码 %采用双线性内插值对图像进行缩放处理 %参数n表示缩放的倍数 function []=scale2(n) ima=imread...swh(:,2); %获取原图像的宽 %"加墙" ima2=zeros(sh+2,sw+2); ima2(1,2:sw+1)=ima(1,:); %原图像上边加墙，灰度值与边界一致 ima2(sh+...2,2:sw+1)=ima(sh,:); %原图像下边加墙，灰度值与边界一致 ima2(2:sh+1,2:sw+1)=ima; %将原图像赋值给中心部分 ima2(:,1)=ima2(:,2); %原图像左边加墙...，灰度值与边界一致 ima2(:,sw+2)=ima2(:,sw+1); %原图像右边加墙，灰度值与边界一致 dw=sw*n; %计算缩放后的图像的宽 dh=sh*n; %计算缩放后的图像的高
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