06-图像混合 理论-线性混合操作 g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x) 相关API void cv::addWeighted(InputArray sec1, //参数1：输入图像Mat...src1 double alpha, //参数2：输入图像src1的alpha值 InputArray src2, /.../参数3：输入图像Mat src2 double beta, //参数4：输入图像src2的beta值（通常为1-alphp）...double gamma, //gamma值 OutputArray dst, //输出混合图像 int dtype =
线性叠加操作符是一个比较有趣的二元（双输入）运算符： 通过改变α的取值(从0→1)，此操作符可执行两幅图像或视频之间时间交叉叠加，正如幻灯片放映和电影制作中所示（是不是很酷？）...因此，我们用常用的方法加载两幅图像： 在这里用到 LinuxLogo.jpg 和 WindowsLogo.jpg两幅图像 警告 添加的两幅图像src1和src2必须具备相同的大小（宽度和高度）和数据类型...结果图像 注：本文以C++语言代码为例，获取Java和python版本可在原文中查看： https://docs.opencv.org/4.5.2/d5/dc4/tutorial_adding_images.html...往期回顾： 独家｜OpenCV 1.1 Mat - 基本图像容器（附链接） 独家｜OpenCV 1.2 如何用OpenCV扫描图像、查找表和测量时间（附链接） 独家｜OpenCV 1.3 矩阵的掩膜操作...（附链接） 独家｜OpenCV 1.4 对图像的操作 编辑：王菁 校对：汪雨晴 译者简介 陈之炎，北京交通大学通信与控制工程专业毕业，获得工学硕士学位，历任长城计算机软件与系统公司工程师，大唐微电子公司工程师
图像混合 一、简介 图像混合，顾名思义就是将图像混合在一起，简单的来说，就是将两幅图像进行叠加在一起，实现两幅图像在一张图像中的现象，这样的实例相信大家肯定见过吧，下面进入正题哦！...image2 = cv2.imread('opencv.jpg') # 根据路径读取一张图片 #对图片设置大小，图像大小不一样会报错 img_1 = cv2.resize(image1,(480,331...图像混合的计算公式如下： g(x) = (1-α)f0{x}+αf1{x}+γ, α取值在0~1之间 ，g(x)表示最终的图像（混合后的图像），f0{x}和f1{x}表示两幅图像，可以看到前面的参数是1...('green.jpg') img2 = cv2.imread('opencv.jpg') img2 = cv2.resize(img2,(100,100)) # 获取green图像的长度和宽度 image1...2.3 效果演示 结语 又到了说再见的时候了，今天的两个代码实例都还不错，第一图像混合的代码较为简单，第二个按位取反也不难，只是在逻辑理解的时候需要费点心思，希望朋友们多去理解，实在不理解就打印或者显示图像查看结果
前言 前面一章我们学习了《C++ OpenCV图像分割之KMeans方法》，今天我们在学习一下高斯混合模型。 Gaussian Mixture Model (GMM)。...从中心极限定理的角度上看，把混合模型假设为高斯的是比较合理的，当然，也可以根据实际数据定义成任何分布的Mixture Model,不过定义为高斯的在计算上有一些方便之处，另外，理论上可以通过增加Model...代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--GMM，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法. ? 先初始化数据 ?...获取源图像的宽，高和图像的通道数及总的像素点数，并定义要用的Mat ? 将图像的RGB像素数转换为样本数据 ? 通过EM方法对像素进行训练 ? 对每个像素标记颜色和显示 ?...因为高斯混合模型是通过EM进行数据训练进行分析的，所以对数据进行训练就需要耗时操作，下面就是我们得到上图结果所用到的时间，花了47秒多，相对来说是比较耗时的操作了。 ? ---- -END-
图像混合是把每一个像素给混合起来；图像叠加就是简单的给一幅图像加上另一幅图像。效果分别如下所示： ? ? 在OpenCV中 线性混合是指将两幅图像的像素进行线性混合。...OpenCV提供了一个叫做addWeighted函数的函数来实现图像混合和图像叠加操作。...参数1：图像1； 参数2：线性混合参数α； 参数3：图像2； 参数4：线性混合参数1-α； 参数5：权重gamma； 参数6：目标图像。..."); imshow("图像混合", src2); 需要注意addWeighted函数的参数，混合的目标图像是src2ROI，而不是src2。...这样才能改变原图像src2。 图像叠加和图像混合不同的地方在于图像叠加需要使用灰度图像来进行掩码操作。这样才能得到叠加的图像。
学习图片间的数学运算，图像混合。图片等可到文末引用处下载。...OpenCV的基础内容，加油(ง •_•)ง 图片相加 要叠加两张图片，可以用cv2.add()函数，相加两幅图片的形状（高度/宽度/通道数）必须相同。...图像混合 图像混合cv2.addWeighted()也是一种图片相加的操作，只不过两幅图片的权重不一样，γ相当于一个修正值： dst = \alpha\times img1+\beta\times img2...比如说我们要实现下图的效果： 如果将两幅图片直接相加会改变图片的颜色，如果用图像混合，则会改变图片的透明度，所以我们需要用按位操作。...(img1_bg, img2) # 进行融合 img1[:rows, :cols] = dst # 融合后放在原图上Copy to clipboardErrorCopied 经验之谈：掩膜的概念在图像混合
图像的翻转 flip（src，flipCode） flipCode = 0 表示上下翻转 flipCode > 0 表示左右翻转 flipCode < 0 上下 + 左右 上下翻转 import...)) cv2.imshow('lufei',img) cv2.imshow("lu,",lufei) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 显示结果： 图像的翻转
有时候为了可视化的美观，需要验证保证转换后的图像与原始图像大小一致。这里记录一下操作的流程，以及一些常遇到的问题。 2....原理 核心原理是利用matplotlib.pyplot的imshow函数来显示np.ndarray格式的图像，然后进行可视化绘制，再通过matplotlib.pyplot.figure.canvas的tostring_rgb...函数来将图像转换为string，在用numpy的fromstring函数将string转换为np.ndarray，即为我们所求。...几个关键点 上述代码是简单的原理，但要达到保存的vis_img对象与img对象完全等大小，还需要设置figure对象的size，具体实现是通过set_size_inches函数，传入原始图像的宽和高除以...此外由于matploltlib的imshow需要RGB格式的图像，而OpenCV图像格式为BGR，需要做转换。 4.
1、使用opencv保存图像cv2.imwrite(存储路径，图像变量[,存盘标识])存盘标识： cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY 设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量
图像融合 背景：图像融合是图像处理的一个基本问题，目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中，为了使合成后的图像更自然，合成边界应当保持无缝。...但如果源图像和目标图像有着明显不同的纹理特征，则直接合成后的图像会存在明显的边界。 引入：基于泊松方程而引入的泊松融合求解像素最优值的方法，在保留了源图像梯度信息的同时，融合源图像与目标图像。...对比传统图像融合和泊松融合 传统的图像融合： 精确地选择融合区域：过程单调乏味且工作量大，常常无法得到好的结果。 Alpha-Matting：功能强大，但是实现复杂。...变分法的解释泊松图像编辑 表示融合图像块的梯度。...变分方程的意义表明我们的无缝融合是以源图像块内梯度场为指导，将融合边界上目标场景和源图像的差异平滑地扩散到融合图像块 I 中，这样的话，融合后的图像块能够无缝地融合到目标场景中，并且其色调和光照可以与目标场景相一致
显示图像 导入库： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 读取图片： cv2.imread('图片路径') 显示图片： plt.imshow...原因：opencv读取的图片的颜色通道不是标准的RGB（红绿蓝），而是BGR（蓝绿红）的排列顺序，所以读取到的图片的颜色与原始图片的颜色会发生差别！ ...所以，我们尽量用我们的opencv自己去展示opencv读入道德图片 opencv读取并显示图像 import cv2 #导入cv2库 cv2.namedWindow('tupian',cv2.WINDOW_NORMAL
可以将视频的路径传入空号内，比如capture = cv.VideoCapture(’…/demo.mp4’) capture.read()按帧读取视频，ret,frame是cap.read()方法的两个返回值...frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。...表示视频的每一帧，1表示水平方向翻转，可以选择不同形式的反转，比如，0 — 垂直方向翻转；-1：水平、垂直方向同时翻转 waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像...，对于视频而言；参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,；参数过大如cv2.waitKey(1000)，会因为延时过久而卡顿感觉到卡顿。
OpenCV旋转图像 要用到这两个函数： M = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1) # 旋转中心，角度degree，放大比例 image = cv2...10 resized = cv2.resize(copied, (rows // K, cols // K)) domain = connected_domain(resized, 20) # 缩小图像...，以便加速图像分割 for label in domain: if (area := len(domain[label])) < 1440000 // (K * K): continue
转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('...../Resources/Photos/park.jpg') cv.imshow('Park', img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY...= array(Image.open("Resources/Photos/park.jpg").convert('L')) im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理... im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...200 区间 im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像...参考 python图像数组操作与灰度变换
OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取图像的特征，使其成为图像描述符。 这些图像特征，也就是图像描述符，可以作为图像搜索的数据库。 个人感觉就是，和「以图搜图」有点像。 ?...也是一个很搞笑的片段... / 01 / 特征检测算法 这里简单介绍一下OpenCV常用的几种特征检测和提取算法。 Harris、FAST：用于检测角点的。...提了好几次特征了，那么什么是图像的特征呢？ 图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性或易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区。 角点可以通过OpenCV的cornerHarris来识别。...「SIFT」则是一种与图像比例无关的角点检测方法，尺度不变特征变换。 采用DoG和SIFT来检测关键点并提取关键点周围的特征。...当然，我并不知道以图搜图到底是通过何种办法实现的。 毕竟弱鸡~ / 03 / 总结 最开头放的视频是今年过年时的一部电影——疯狂的外星人。
线性混合操作 即可以把两张图像混合成一张图像的操作....图像线性混合的数学原理 G(x)=(1-a)F(x)+aQ(x) 注意事项： 1，a的取值范围为0到1之间 2，F(x)和Q(x)为参与混合的两幅图像,G(x)表示输出图像 3，通过对两幅图像的每个像素值做线性加权得到最终的输出图像...---- addWeighted线性混合操作 我们在操作addWeighted的时候,两个数据源必须是相同大小的图像,所以我在们操作之前先输出一个下看看两个图像的高度和宽度是否一致. ? ?...这样我们就可以进行线性混合操作了 ? 其中定义的alpha就是两个图像的权重,我们用了0.5比重,第二个图像就要用到1-0.5效果了,就是说两个比重加起来要等于1. 我们看一下显示效果 ?...中间的图像就是我们通过线性混合操作生成的图片,接下来我们改一下权重,看看显示的效果. ? 将第一个图像的权重改为0.2,显示的效果为 ? 明显可以看出第二张图显示的比较清晰.
今天我们继续来学习图像的另一个技术--图像滤波。...我们常见的拍摄的图像中或多或少存在一些噪声，常见的图像噪声如高斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声等。...均值滤波： OpenCV中有一个专门的平均滤波模板供使用------归一化卷积模板，所有的滤波模板都是使卷积框覆盖区域所有像素点与模板相乘后得到的值作为中心像素的值。...OpenCV中均值模板可以用cv2.blur,比如一个3*3的模板其实就可以如下表示； 这里的意思就是对这个M大小的像素区域进行对点相乘 ，然后各个相乘的结果相加 最后平均（除以9）。...#高斯双边滤波 import cv2 img=cv2.imread('test_03.jpg',1) cv2.imshow('src',img) #后面两个数字：空间高斯函数标准差，灰度值相似性标准差
本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的图像修复操作。 概述 图像经常因噪声造成破损。镜头上可能有灰尘或水渍，旧图像可能有划痕，或者图像的一部分被损坏。...图像修复是消除这种损坏的一种方式，它通过摄取被损坏区域边缘的色彩和纹理，然后传播混合至损坏区域的内部。...图像修复 cv2.inpaint() OpenCV 图像修复函数 官方文档 函数使用 cv2.inpaint( src, # 源图像 inpaintMask, # 需要修复的图像区域...OpenCV 中实现的去噪算法称为“快速非局部均值去噪”(FNLMD),基于Antoni Buades, Bartomeu Coll, Jean-Michel Morel 的工作成果。...cv2.fastNIMeansDenoising() / cv2.fastNlMeansDenoisingColored() 官方文档 参考文章 参考资料 《学习 OpenCV3》 第十一章
前言 在上一期的文章中，我们学习了图像的轮廓特征，主要学习了轮廓检测函数和框选函数。今天，我们将继续学习图像的新知识--直方图。...我们看看一下吧，直方图简单来说就是图像中每个像素值的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的多少个……直方图是一种分析图片的手段，当然，图像中比较常见的颜色格式是彩色和灰度的，针对灰度图像直方图...(图像原始数据，像素的范围) 图像的灰度级是0-255，一共256个。...mask : 掩码图像 统计整幅图像的直方图，设为None。...gray_img], [0], None, [256], [0, 255]) # 用绿色绘制 plt.plot(hist, color="g") plt.show() 效果展示： 直方图解读：通过直方图可以观察到
图像梯度 图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（横向、纵向等等）。...是的，你没看错，当然，我们很多时候都会将两个方向的梯度进行合成： 由于上面的合成方式在数学计算上有点麻烦，因为直接采用绝对值计算： 我们总结一句话：图像梯度的本质：当前方向上相邻像素的差值。...image_gradx = cv2.convertScaleAbs(image_grad_x) image_grady = cv2.convertScaleAbs(image_grad_y) # 显示两个方向图像...cv2.imshow("image_gradient-x", image_gradx) cv2.imshow("image_gradient-y", image_grady) #两个方向梯度的叠加...，不过不要担心哦，因为我们用一句话总结了梯度的定义哦，并且梯度的实现方式opencv库函数已经帮我们做到了，我们只需要根据参数使用就好了，是不是很简单呢，大家下去好好消化哦，我们下期再见。
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