数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
模拟图像,又称连续图像,是指在二维坐标系中连续变化的图像,即图像的像点是无限稠密的,同时具有灰度值(即图像从暗到亮的变化值)。
众所周知,灰度图像是呈现黑色与白色之间不同级别颜色深度的图像,主要为亮度信息。而彩色图像的每个像素值包括了R、G、B 3个基色分量,每个分量决定了其基色的强度。因此,在图像融合时,不同图像采用不同的融合方法。本文对其分别进行了分析。
在使用OpenCV进行图像处理时,有时候会遇到类似于"'X is not a member of 'cv'"的异常错误。这个错误通常表示我们正在引用OpenCV库中不存在或不可识别的成员。
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对于图像处理,我现在也是一知半解的程度,毕业后基本就没接触这些东西了,如果有理解的不对的地方,欢迎指出~
图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况, 能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数, 描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数: 其中, 横坐标是灰度级, 纵坐标是该灰度级出现的率。如下图所示
极坐标变换就是将图像在直角坐标系与极坐标系中互相变换,形式如图3-26所示,它可以将一圆形图像变换成一个矩形图像,常用于处理钟表、圆盘等图像。圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘,便于对文字的识别和检测。
频域乘法表现在空域中等效于卷积计算,但是计算量会大大降低,本文记录 OpenCV 实现频域操作图像的相关内容。 概述 图像处理一般分为空间域处理和频率域处理,空间域处理是直接对图像内的像素进行处理。频率域处理是先将图像变换到频率域,然后在频率域对图像进行处理,最后通过反变换将图像变为空间域。傅里叶变换可以将图像变换为频率域, 傅立叶反变换再将频率域变换为空间域。 在频域里,对于一幅图像,高频部分代表了图像的、纹理信息;低频部分则代表了图像的轮廓信息。如果图像受到的噪声恰好在某个特定的频率范围内
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matlab——imadjust函数作用: 对进行图像的灰度变换,即调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵
假如图像的灰度分布不均匀,其灰度分布集中在较窄的范围内,使图像的细节不够清晰,对比度较低。通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换,使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,以达到增强的目的。 直方图均衡化,对图像进行非线性拉伸,重新分配图像的灰度值,使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样,原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。
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。
图像处理工具箱 从屋物理和数学角度看,图像时记录物体辐射能量的空间发呢不,这个分布是空间坐标、时间坐标和波长的函数,即i = f(x,y,z,λ,t),这样的图像能被计算机处理,计算机图像处理即数字图像处理matlab的长处就是处理矩阵运算,因此使用matlab处理数字图像非常方便,计算机图像处理是利用计算机对数字图像进行一系列操作,从而获得预期的结果的技术。 1.图像类型转换 函数说明dither图像抖动,将灰度图变成二值图,或将RGB图像抖动成索引图像 gray2ind将灰度图转换为索引图象graysl
灰度直方图是图像灰度级的函数,用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率。图像的对比度是通过灰度级范围来度量的,而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到,灰度级范围越大代表对比度越高;反之对比度越低,低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰,所以通过算法调整图像的灰度值,从而调整图像的对比度是有必要的。
OpenCV是使用C++进行编写的、以BSD许可证开放源代码的、跨平台的计算机视觉库。它提供了上百种计算机视觉、机器学习、图像处理等相关算法,新版本的OpenCV支持Tensorflow、Caffe等深度学习框架。
【导读】OpenCV是一个以BSD许可证开源的、跨平台的计算机视觉库。它提供了Python、C++、Java、Matlab等多种编程语言接口。它集成了很多计算机视觉算法,具有非常强大的功能,是计算机视觉中最为著名的一个库。在本文中,我们将要介绍OpenCV的一些基本用法。
Hough是基于特征值提取技术的图像变换方案。Hough运用两个坐标空间的之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值,从而把检测任意形状的问题转换为统计峰值问题。
伪彩色增强是把灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的颜色,简单来说,就是给一个黑白图像“上色”的过程。很多灰度图像因为自身色彩原因,在人眼的判别中不是十分方便,所以要对一些灰度图像进行伪彩色增强。增强后的灰度图像颜色种类越多,人眼能够识别的信息也越多。今天就给大家分享两种伪彩色合成的方法和代码。
灰度变换是图像处理中最简单最基础也是最重要的技术之一。灰度是表现图像明暗的关键量度,8bit灰度级为[0:255]共256级灰度;0表示最黑暗也就是纯黑色,255表示最明亮也就是白色。
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
彩色图像比灰度图像拥有更丰富的信息,它的每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)3个分量来表示的,每个分量介于0~255之间。
完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后,就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法,并提高其执行速度,一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作,使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算,以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像,还能极大地提高后续算法的执行速度及其有效性。
对数变化的通用公式:s = clog(1+r)--------------------------------------------------------------(1)
这两种方式的实质是对感兴趣的图像区域进行展宽,对不感兴趣的背景区域进行压缩,从而达到图像增强的效果
ROI指的是region of Interest,翻译过来就是你所感兴趣的区域。弱在一张图片中,你感兴趣的是某一个区域,那么这个区域就可以称为ROI。我们通过一些方法选取了该区域后,可以进行操作;例如颜色填充、图像变换等编辑。
灰度图 ,Gray Scale Image 或是Grey Scale Image,又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级,称为灰度。8位像素灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外,许多地球物理观测数据也以灰度表示。除了常见的卫星图像、航空照片外,许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例,把位场表示为灰度图,需要将位场观测值灰度量化,即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大,磁场可达数万个纳特,重力场也可能在数百个重力单位内变化,所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。
RGB = imread('sy.jpg'); % 读入图像 imshow(RGB), % 显示原始图像 GRAY = rgb2gray(RGB); % 图像灰度转换 imshow(GRAY), % 显示处理后的图像 threshold = graythresh(GRAY); % 阈值 BW = im2bw(GRAY, threshold); % 图像黑白转换 imshow(BW), % 显示处理后的图像 BW = ~ BW; % 图像反色 imshow(BW), % 显示处理后的图像 1.图像反转 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸,把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸,把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(H); title('对数变换图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 4.直方图均衡化 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I); I1=histeq(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); imhist(I1); 5.线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=im
二值图像指的是只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用 0/1 表示,0 表示黑色,1 表示白色。 OpenCV提供了cv2.threshold,可以对图像进行二值化处理。
算法:彩色变换是将红色变换、绿色变换和蓝色变换的映射关系绘制到一幅图像,可以表示灰度图像到彩色图像的红色通道、绿色通道和蓝色通道的映射关系。
imadjust是一个计算机函数,该函数用于调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。在matlab的命令窗口中键入: doc imadjust或者help imadjust即可获得该函数的帮助信息, 键入type imadjust可以查看函数的源代码。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步,使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念:
1. 学习目标 理解图像的分类,不同类型的图像的区别; 对图像进行二值化处理,对【 cv.threshold 】函数的理解。 2. 图像分类 2.1 不同类型图像说明 按照颜色对图像进行分类,可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。 二值图像:只有黑色和白色两种颜色的图像。 每个像素点可以用 0/1 表示,0 表示黑色,1 表示白色。 灰度图像:只有灰度的图像。 每个像素点用 8bit 数字 [0,255] 表示灰度,如:0 表示纯黑,255 表示纯白。 彩色图像:彩色图像通常 采用红色(R)、绿色(
最近在B站看到一个视频关于OpenCV 中的60 种,图像处理,总结的非常棒,因此分享给小伙伴们!
索引图像在目前看来,需要应用的场合比真彩图像少的多,但是,在某些特殊的领域(比如游戏)和应用(比如屏幕传输)索引图像依旧发挥这重要的作用。本文将简单的描述下索引图像的有关事啊。
不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型,还是用深度学习来做目标跟踪,本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度,这就是典型的多输入。
因为之前写的系列文章反应不是特别好,所以还是决定把一些复杂的东西简单化(尽量不写系列文章了),所以本篇文章将会完成所有的内容。
多维数据的线性代数通常被用在图像处理的图形变换中,本文将会使用一个图像的例子进行说明。
随着人口老龄化日益增加,老年人跌倒的比例逐年增高,本论文研究通过采集身体姿态数据来判断是否发生跌倒。选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架,骨架提取经历九步:图像灰度化,背景差分法提取目标轮廓,使用CLAHE算法增强对比度,高斯滤波,Solel算子进行边缘检测,小波去噪,最大类间误差法二值化,形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况,再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以,误检较少。
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。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具,并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包,其中包含了大量有用的思想,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等等)以及线性代数,通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理(基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
现如今我们每时每刻都在与图像打交道,而图像处理也是我们绕不开的问题,本文将会简述图像处理的基础知识以及对常见的裁剪、画布、水印、平移、旋转、缩放等处理的实现。
写在前面:因学习需要,本人根据章毓晋的《计算机视觉教程》和冈萨雷斯的《数字图像处理》两本书进行学习,中间会穿插相关实践,会有对opencv的学习,以此笔记记录学习过程,激励自己学习的同时,也供大家参考。 声明:转载注明出处 图像可看做是对辐射强度模式的空间分布的一种表示,是辐射强度模式的一种投影。我们平时看到的图像大多是3-D空间投影得到的2-D成像平面。因此,就有了对此类图像的表示方法,用一个二维数组f(x,y)来表示,x,y表示坐标,f表示在这个坐标位置某种性质的数值。比如:对于灰度图像,f表示灰度值,
文章目录 一、 原理 1. 分水岭算法原理 2. 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. 分水岭算法原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不同山谷的水汇合,我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停地灌水,不停地构建堤坝知道所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割,这
[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.
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~
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
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