然后我们分析一下，在上面的图片中有三个主色调，分别是字体颜色（黑色）、纸张颜色（偏白）、阴影颜色（灰色）。知道这点后我们就好办了。我们只需要把灰色和白色部分都处理为白色就好了。...那要我怎么才知道白色和灰色区域呢？对于一个8位的灰度图，黑色部分的像素大致在0-30左右。白色和灰色应该在31-255左右（这个范围只是大致估计，实际情况需要看图片）。如图： ?...我们只需要读取图片，然后将像素值大于30的部分处理为白色就好了。...下面是我们的代码： import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('page.jpg', 0) # 将像素值大于30的部分修改为255（白色） img[img > 30] = 255...pixel = int(np.mean(img[img > 140])) # 把灰白色部分修改为与背景接近的颜色 img[img > 30] = pixel cv2.imwrite('res.jpg'
Lienhart R．等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展，扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向特征 ： 每种特征模板内有白色和黑色两种矩形...，定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。...积分图 虽然本质是卷积计算，但由于卷积核（模板）内容仅为 1 或 -1，而且相同的值成块在一起，所以更实用使用积分图进行加速运算 积分图可以通过 OpenCV 库实现，其中包含了水平的积分图和倾斜 45...blog.csdn.net/aliyanah_/article/details/79097523 https://www.zywvvd.com/notes/study/image-processing/opencv.../opencv-integral-map/opencv-integral-map/
Fill的作用就是填充图像中面积为1的黑色封闭区域，Clean是填充面积为1的白色封闭区域，他们不管你循环迭代多少次，结果和循环1次都是一样的，因此，感觉作用有限。 ...即在3*3领域内，如果白色的像素多一点，即当前像素修改为白色，如果黑色的多一点，则修改为黑色。 ...参考 ： SSE图像算法优化系列十三：超高速BoxBlur算法的实现和优化（Opencv的速度的五倍） 13行代码实现最快速最高效的积分图像算法。 ...：293828 白色的像素个数为：32671 找到符合条件的连续块：58个 图像的欧拉数为：58 可见白色像素的数量有所下降，如果把百分比修改为45，则统计信息如下： ...里面的所有算法都是基于SSE实现的。
在边缘检测的情况下，黑色对应于像素值（0，0，0），白线对应于（255，255，255）。视频中的每个图片和帧都分解成这样的像素，我们可以推断出，就像边缘检测一样，边缘是基于白色像素与黑色像素的比较。...然后，如果我们想看到带有标记边缘的原始图像，我们会记下白色像素的所有坐标位置，然后在原始源源图像或视频上标记这些位置。 您将能够完成上述所有操作，并能够训练您的机器识别所需的任何对象。...颜色为 1，灰度为 0，未更改为 -1。因此，对于灰度，人们可以做img = cv2.imread('watch.jpg', 0)加载后，我们使用cv2.imshow（标题，图像）来显示图像。...一旦完成，我们使用cv2.destroyAllWindows（）来关闭所有内容。...计算机视觉可以计算出图像中显示的产品，并自动构建标题和描述，并处理运营在线零售商所需的所有后端管理。
例如 #include 命名空间所有 OpenCV 类和函数都在 cv 命名空间中。...（像素值 0 表示黑色，255 表示白色。介于 0 和 255 之间的像素值表示介于黑色和白色之间的颜色。...像素的最小值为 0，它表示黑色。当像素的值增加时，该像素的强度也会增加。可以为像素分配的最大值取决于为每个像素分配的位数。...图像的宽度为 5 像素。此图像的分辨率为 5 x 4。这是一个灰度图像（黑白图像），因为它只包含一个通道。因此，此图像不包含任何颜色信息。如果此像素的值更高，则会显示得更亮。...如果该值较低，则会显示得更暗。彩色图像下图是彩色图像的简单模型。彩色图像应至少由 3 个平面组成;红色、绿色和蓝色。任何像素都是这三个值的组合。通过组合这 3 种基本颜色可以创建任何颜色。
我们通常用到的就是OpenCV这种处理方式，对于原始的两张图来说，Linux图中大部分都是黑色，也就是为像素值为0的部分，因此加上windows图中的有颜色部分，相加得到的就是windows图像的颜色，...而Linux图中的白色部分，本身已经是255了，在加上windows中非0的颜色像素，更会超过255，由于OpenCV中将其设置为255，因此还是白色。...Linux中黑色部分像素值为0，0减去windows中彩色部分变为负数，OpenCV中将其变为0，因此大部分都是黑色，但是在Linux中白色部分，像素值为255，而对应的windows部分值为0 - 255...04 像素运算~乘法 有了减法和加法的积累，乘法操作也是很简单的，这里只需要注意： 使用OpenCV进行像素运算： 超过255的像素点，设置为255； 小于0的像素点，设置为0； 使用ndarray数组进行像素运算...可以看出结果还是挺炫的，相乘操作，如果非零相乘的话会让结果变大，当然0乘上任何的数都为0，由于OpenCV对超过255会变为255（乘法很容易超过255），在OpenCV相乘的结果中白色和黑色的区域会相对多一些
每一个像素点都有都有 3 个值表示颜色，这是最常见的颜色模型了。OpenCV 中的顺序是 BGR。 灰度图。...简单的理解，就是黑白图，图像的每个 像素点 只能有 一个值 表示颜色，像素值范围是 [0~255]，现有的成熟分析算法多是基于灰度图像。 HSV。...我们可以从一种纯色彩开始，即指定色调H，并让V=S=1，然后我们可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。 以上三个模型，使用 HSV 定义一个目标对象更为方便。...) cv.cvtColor(input_image, cv.COLOR_BGR2HSV) 现在我们知道如何将 BGR 图像转换为 HSV，我们可以使用它来提取彩色对象。...在 HSV 中，表示颜色比在 BGR 颜色空间中更容易。 接下来，我们将在视频中追踪蓝色对象。
本篇文章作为第一篇，将讲解图像处理基础知识和OpenCV入门函数，知识点如下： 一.图像基础知识 二.OpenCV读写图像 三.OpenCV像素处理御 学Python近八年，认识了很多大佬和朋友，感恩...希望未来能更透彻学习和撰写文章，同时非常感谢参考文献中的大佬们的文章和分享，共勉。...1.二值图像 二值图像中任何一个点非黑即白，要么为白色（像素为255），要么为黑色（像素为0）。...在RGB模型的立方体中，原点对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为0；距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，三个分量值都为1；从黑色到白色的灰度值分布在这两个点的连线上，该虚线称为灰度线；立方体的其余各点对应不同的颜色...imwrite("testyxz.jpg", img) 输出结果如下所示： [158 107 64] [255 255 255] 255 255 255 下面代码是将行为100到200、列150到250的像素区域设置为白色
可以根据每一行黑色像素的数目来确定分割的起始和终止；由图可知，当 n减小到一定阈值时，为字符的边缘； 竖直方向：同理，统计每一列的黑色像素数量v，并记录。...可以可以根据每一列黑色像素的数目的变化来确定分割的起始和终止。...white = [] # 记录每一列的白色像素总和 black = [] # ..........黑色....... height = img_thre.shape[0] width = img_thre.shape...break return end_ 2.4 总观代码 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt ## 根据每行和每列的黑色和白色像素数进行图片分割...black_max = 0 # 计算每一列的黑白色像素总和 for i in range(width): s = 0 # 这一列白色总数 t = 0 # 这一列黑色总数 for
zeros(image.size(), CV_8UC1); mask(r1).setTo(255); //r1是设置好的感兴趣区域 解释一下上面两句的操作： 第一步建立与原图一样大小的mask图像，并将所有像素初始化为...0，因此全图成了一张全黑色图。...第二步将mask图中的r1区域的所有像素值设置为255,也就是整个r1区域变成了白色。 这样就能得到Mask图像了。 ? 注意这句，哪个图像拷贝到哪个图像？...因为我们上面得到的mask中，感兴趣的区域是白色的，表明感兴趣区域的像素都是非0，而非感兴趣区域都是黑色，表明那些区域的像素都是0。...下面两句代码所做的事情跟上面的差不多，首先将原始图image拷贝一份给img3，然后img3将mask白色区域设置为0（黑色），好比如果mask中像素非0的，我就把我图像对应的那个点的像素值设置为0，否则啥也不做
简单来说就是有0则0，都为1则1，在OpenCV中提供了方便的逻辑运算的一系列函数： ? 执行的结果如下： ?...通过结果可以看出，白色与任何颜色（除了黑色）进行逻辑与运算的结果为颜色本身。 当然如果任意颜色的话原理相同，这里不再赘述。...我们可以看出将"Linux"和"Windows"进行逻辑与运算的结果，可以看出"Linux"中的黑色与任何颜色逻辑与结果都是黑色，但是在"Linux"中白色部分中，由于相对应的"Windows"区域颜色不是黑色...由此可以看出，仅仅拥有黑色和白色的图像与任何图像进行逻辑与操作，结果会将白色部分对应的区域过滤出来，而其余黑色对应的区域结果全为黑色，这起到了一个遮罩层的作用。 ?...只有两张图片对应位置都是黑色的时候结果才为黑色，当某一张图片中为白色的时候，对应逻辑或运算结果也为白色，其余颜色与前面分析相一致。 ? 03 逻辑运算~非 逻辑非运算的规则： ?
可以看出当三个通道即R = 0,G = 0,B = 0混合后的颜色为黑色，同理如果R = 255,G = 255,B = 255混合的话颜色为白色。...单通道俗称灰度图，每个像素点只能有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255是白色，中间值是一些不同等级的灰色，可以说灰度是黑与白之间的过渡色。这就是问题的根源所在。如果解决呢？...圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色。圆锥的顶面中心处V=max，S=0，H无定义，代表白色。 ? RGB颜色空间中，三种颜色分量的取值与所生成的颜色之间的联系并不直观。...而HSV颜色空间，更类似于人类感觉颜色的方式，封装了关于颜色的信息：“这是什么颜色？深浅如何？明暗如何？”。...转换HSV色彩空间之后提取白色生成的二值图片，mask中的白色为想要提取指定颜色的位置，黑色为其余位置。 ?
Miss:如果图像中没有一个像素与结构元素匹配，则称为Miss。 Hit:当结构元素的至少一个像素与图像像素重叠时，称为Hit。 Fit:如果结构元素的所有像素都与图像匹配，则称为Fit。...1、Erosion 侵蚀，也被翻译成腐蚀：结构元素对对象的每个像素进行卷积。如果结构元素的所有像素与目标图像像素重叠(满足Fit条件)，则将目标图像像素填充前景像素强度值。...其中白色元素强度值为0，蓝色像素强度值为1。 结构元素对给定图像的每个像素进行卷积。如果它满足未Fit条件，它将在结构元素的原点位置将像素更改为0。上面我们已经用红色显示了像素从1到0的位置。...imread('/work/morphology_er.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) plt.imshow(img4, cmap='gray') plt.show() 我们的图像是白色背景上的黑色...但是OpenCV需要黑色背景和白色图像对象来进行形态学操作。所以我们使用逆二值化。在形态学操作后再次进行二值阈值逆处理，以保留白色背景和黑色物体。
OpenCV版本： OpenCV4.1 ? 知识准备 一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列。...灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。 ?...No.1 灰度化处理 Opencv中图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值。...No.3 灰度图像的伽马变换 Opencv中的伽马变换是用来图像增强，提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足...No.5 灰度图像的反色变换 Opencv中的反色变换：对原图像像素值的颜色进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。
但是我们通常不会以二进制方式操作图像，在处理图像时我们更乐意把图像看作是一个点集。这个集合是以二维的方式分布的，每个点都有自己的颜色，每个点都不可再分割。这样的点我们称它为像素。...我们可以把它看作是一个5*5的图像，其中每个点都是黑色的。 早期的计算机只能显示简单的图像，比如二值图像。这种图像非黑即白，不容许第三种颜色存在。比如下面： ?...用0表示0（黑色），用255表示1（白色）。 如果要表示彩色图像就更加复杂了，下面是一直图片的RGB图像： ? 所谓的RGB图像就是一张像素由三个值来表示的图片。...2、OpenCV中的图像 在上面说到的对不同图像的理解在OpenCV中是一样适用的。 在OpenCV中，图像以ndarray类型存储。...我们直接把它理解为创建了上面的图像，后续我们会有更详细的讲解。 创建图像后我们把（2，0）处的像素修改为255，下面是修改后的图片： ? 可以看到指定像素被修改了。
将这些特征组合成特征模板，特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。...图 1 扩展后的 Haar 特征 Haar 特征的提取简单来说就是通过不断改变模板的大小、位置和类型，将白色矩形区域 像素之和减去黑色矩形区域像素之和，从而得到每种类型模板的大量子特征...我们通过图 2 所示的积分原图可以更好地理解这个概念，因 此如果需要计算图像中任意矩形区域的面积，就不需要遍历区域 内的所有像素点。...如果试图获得更 精确的结果，那么最终系统就会变成计算密集型，但运行速度慢的系统。精确度和速度的取舍 在机器学习中十分常见。将一些弱分类器串联成一个统一的强分类器可以解决这个问题。...文末赠书 OpenCV 4详解教程，基于Python语言实现，剖析利用OpenCV 4进行图像处理的基本操作，配合项目实战，真实应用场景，附赠源代码、讲解视频及PPT。
霍夫圆变换 霍夫圆变换的基本思路是认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点，跟霍夫线变换一样，也是通过投票，生成累积坐标平面，设置一个累积权重来定位圆。如下图： ? ?...代码演示 新建一个项目opencv-0018,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ? ?...霍夫圆检测 流利来说 改为灰度图 中值滤波 霍夫圆检测 在源图上画出来 ? 我们来看看运行效果 ?...可以看到用蓝色标的右边检测出两个圆来，但是最大的白色并没有检测出来 我们重新看一下霍夫的圆检测的函数 cv::HoughCircles(src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,1...可以看到这回检测出来白色的球了，但是上面的黑色圆因为是个侧面，所以出现了检测出两个圆来 说明还是参数的问题，我们再修改一下 cv::HoughCircles(src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT
参考链接： 使用OpenCV在Python中进行图像处理 在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。...我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值...，R=G=B，此时该值称为灰度值 直接调用opencv中的函数，读入的图片可以与代码文件放在一起这样可以省略输入图片路径。...(cols): gamma[i][j]=3*pow(gamma[i][j],0.8) 伽马变换：用来图像增强，提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应...，即黑色变为白色，白色变为黑色。
HSV颜色系统简介 HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统，在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见，因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色有多亮...因此对HSV我们的结论如下： ---- 当S=1 V=1时，H所代表的任何颜色被称为纯色； ---- 当S=0时，即饱和度为0，颜色最浅，最浅被描述为灰色(灰色也有亮度，黑色和白色也属于灰色)，灰色的亮度由...同时RGB值也不可能有3个255，因为3个255为白色，白色为对于任何色彩H，V=1而S=0时的产物。而V=1 S=0并不是纯色。...同时如果V=0，那么RGB三者中的最大值是0，即GRB都为0，也就是说该像素是黑色。 2....---- OpenCV中的HSV颜色体系 与上述HSV颜色系统不同的是，如果直接使用OpenCV中cvtColor函数，并设置参数为CV_BGR2HSV,那么所得的H、S、V值范围分别是[0,180)，
灰度值概念：把白色与黑色之间按对数关系分成若干级，称为“灰度等级”。范围一般从0到255，白色为255，黑色为0。...所有通道数值组合示意图如下： 补注： 单通道： 此通道上值为0－255。 （255为白色，0是黑色） 只能表示灰度，不能表示彩色。...三通道：BGR （255，255，255为白色， 0,0,0是黑色 ） 可以表示彩色， 灰度也是彩色的一种。 ...，该函数使所有像素点的通道的灰度值为1 img = img * 127 #使每个像素点单通道的灰度值变为127 cv.imshow("new_image",img) creat_image...若函数参数类型为int8，则int8类型数的范围为-128~127，那么-128则为黑色，127为白色
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