颤动梯度彩虹轮廓和模糊 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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图像梯度的基本原理

那么，清晰图像和模糊图像之间的差别在哪里呢？...从逻辑上考虑，图像模糊是因为图像中物体的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不强烈，层次感不强造成的，那么反过来考虑，轮廓边缘灰度变化明显些，层次感强些是不是图像就更清晰些呢。...我们看到，100和90之间亮度相差10，并不是很明显，与一大群90的连续灰度值在一起，轮廓必然是模糊的。...我们看到，相加后的新图像，原图像像素点100与90亮度只相差10，现在是110与90，亮度相差20了，对比度显然增强了，尤其是图像中物体的轮廓和边缘，与背景大大加强了区别，这就是用梯度来增强图像的原理。...那么能否将x方向和y方向的梯度结合起来呢？当然是可以的。

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讲解python图像边缘检测

讲解Python图像边缘检测图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。...然后，我们应用高斯滤波和Canny边缘检测算法来提取图像的边缘。接下来，我们使用轮廓检测函数cv2.findContours()找到边缘的轮廓，并将其绘制到原始图像上。...高斯模糊是一种常用的图像平滑技术，它可以减少图像中的噪声和细节，使图像在一定程度上变得模糊。...通过调整ksize和sigmaX参数，可以控制模糊的程度和效果。...通过调整模糊核的大小和标准差，可以获得不同程度的模糊效果。

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Python生成图像API

1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓...通道分离 cv.merge(mv) 通道合并 cv2.inRange(hsv, lower, upper) 提取指定色彩范围区域inRange cv.meanStdDev() 均值和标准差...cv.minMaxLoc() 最大最小值和相应的位置 cv.normalize() 像素归一化 cv.VideoCapture() 视频文件 cv.flip(src,flipcode,dst...（轮廓）信息 cv.pyrMeanShiftFiltering() 均值迁移模糊,均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声，可以大幅度提升分水岭分割的效果...,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动，所以经常对要处理的图像首先进行一个高斯模糊

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用python和opencv检测图像中的条形码

通过本篇文章的学习，我们能学到的内容包括： 1、图像处理中常用的一些操作流程，包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀和轮廓查找等 2、更重要的一点，希望通过这个案例，能够帮助大家建立分析问题和处理问题的思路...这里，我们用Scharr算子的x方向梯度减去y方向的梯度。通过这个相减操作，我们就只剩下了高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。我们上述原始图像的梯度表示如下图所示 ?...#　对图片进行模糊和阈值化操作 blurred = cv2.blur(gradient,(9,9)) (_,thresh) = cv2.threshold(blurred, 255, 255, cv2....然后我将模糊化后的图片进行阈值化，在梯度图片中，所有的像素点的灰度值低于255的将设为0（黑色），其余设为255（白色）。模糊和阈值化处理后的输出结果如下： ?...在一系列的腐蚀和膨胀操作之后，这些小斑点已经被成功的移除了，只剩下条形码的区域。 ? 最后寻找一下图片中条形码的区域的轮廓。

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opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

. 2、计算图像梯度对平滑后的图像使用 Sobel 算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数（图像梯度）（Gx 和 Gy）。...根据得到的这两幅梯度图（Gx 和 Gy）找到边界的梯度和方向，公式如下： ? 梯度的方向一般总是与边界垂直。梯度方向被归为四类：垂直，水平，和两个对角线。.... 3、非极大值抑制在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。...第二和第三个分别是 minVal 和 maxVal。第三个参数设置用来计算图像梯度的 Sobel卷积核的大小，默认值为 3。最后一个参数是 L2gradient，它可以用来设定求梯度大小的方程。...：用 Opencv 和 Python 对汪星人做模糊检测 cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var() 也就是拉普拉斯变换的方差，计算方差(即标准差的平方)。

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【计算机视觉】基础图像知识点整理

计算能使规定直方图均衡化的变换 (3) 将原始直方图对应映射到规定直方图举例：给定图像具有64×64个像素，8个灰度级，其分布如下表，试按表中规定直方图进行变换图像平滑目的：去除或衰减图像中噪声和假轮廓...作用：对干扰脉冲和点噪声有良好抑制作用，而对图像边缘能较好地保持的非线性图像增强技术中值滤波常用窗口: 线状、方形、十字形、菱形等举例：图像锐化锐化目的：加重目标物轮廓，使模糊图像变清晰空域锐化法...一维信号锐化举例：如图所示，采用了一阶导数和二阶导数提取轮廓边缘信息，一阶导数能力有限，只能近似逼近理想轮廓，而二阶导数效果更好一些。...由于它们都是先平均后差分，平均时会丢失一些细节信息，使边缘有一定模糊。但由于Sobel算子的加权作用，其使边缘模糊的程度要低于Prewitt算子。...常用来断开狭窄的间断和消除小物体及细的突出物闭操作定义：B对A进行的闭操作就是先用B对A膨胀，然后用B对结果进行腐蚀作用：用来填充物体内细小空洞、消弥狭窄的间断和长细的鸿沟，并填补轮廓线中小的断裂

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【计算机视觉】基础图像知识点整理

作用：对干扰脉冲和点噪声有良好抑制作用，而对图像边缘能较好地保持的非线性图像增强技术中值滤波常用窗口: 线状、方形、十字形、菱形等图片举例：图片图像锐化锐化目的：加重目标物轮廓，使模糊图像变清晰空域锐化法一维信号锐化举例...：图片如图所示，采用了一阶导数和二阶导数提取轮廓边缘信息，一阶导数能力有限，只能近似逼近理想轮廓，而二阶导数效果更好一些。...它的水平和垂直梯度模板分别为：图片利用检测模板可求得水平和垂直方向的梯度，再通过梯度合成和边缘点判定，即可得到平局差分法的检测结果。...由于它们都是先平均后差分，平均时会丢失一些细节信息，使边缘有一定模糊。但由于Sobel算子的加权作用，其使边缘模糊的程度要低于Prewitt算子。...常用来断开狭窄的间断和消除小物体及细的突出物闭操作定义：B对A进行的闭操作就是先用B对A膨胀，然后用B对结果进行腐蚀图片作用：用来填充物体内细小空洞、消弥狭窄的间断和长细的鸿沟，并填补轮廓线中小的断裂举例

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基于OpenCV的条形码检测

通过本篇文章的学习，我们能学到的内容包括： 1、图像处理中常用的一些操作流程，包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀和轮廓查找等 2、更重要的一点，希望通过这个案例，能够帮助大家建立分析问题和处理问题的思路...这里，我们用Scharr算子的x方向梯度减去y方向的梯度。通过这个相减操作，我们就只剩下了高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。我们上述原始图像的梯度表示如下图所示 ?...#　对图片进行模糊和阈值化操作 blurred = cv2.blur(gradient,(9,9)) (_,thresh) = cv2.threshold(blurred, 255, 255, cv2....然后我将模糊化后的图片进行阈值化，在梯度图片中，所有的像素点的灰度值低于255的将设为0（黑色），其余设为255（白色）。模糊和阈值化处理后的输出结果如下： ?...在一系列的腐蚀和膨胀操作之后，这些小斑点已经被成功的移除了，只剩下条形码的区域。 ? 最后寻找一下图片中条形码的区域的轮廓。

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学习|OpenCV匹配相似轮廓

从图上我们可以看出来，通过鼠标点击找到我们要实现的轮廓，然后通过匹配轮廓把找到的轮廓在左边的图中都画出来，其中是我们点击的轮廓就红色填充，匹配的相似轮廓用的蓝色填充，就是实现的一个这样简单的效果。...综合练习知识点 # 实现的方式及用到的学习函数 1 通过点击鼠标来选中需要匹配的轮廓，所以用到了setMouseCallback函数 2 基本图像操作，灰度图，高斯模糊，形态学梯度操作 3 查找轮廓findContours...，获取鼠标点击的轮廓pointPolygonTest 4 轮廓匹配matchShapes 代码实现 ?...vector> contours; Mat gray,tmp; //1.灰度图 cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); //2.高斯模糊...(3, 3), 0.5, 0.5); //3.二值化 threshold(gray, gray, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); //4.形态学梯度处理

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特征类型和图像分割

图像强度变化往往也称为图像梯度，要检测角点我们也可以靠这类梯度测量法来进行。每个方向的梯度测量都会有一个幅值即梯度强度的度量值和表示强度变化的方向。...这些值都能用 Sobel 算子计算出来，Sobel 算子会分别取 x 和 y 方向的强度变化或图像梯度这里我绘制出了山峰图像的这两个梯度，分别称之为 Gx 和 Gy 其中 G 是梯度的英文首字母。...把 Gx 和 Gy 想象成梯度三角形两边的长，Gx 是底边的长 Gy 则是右边的长，所以梯度的总幅值 ρ 就是三角形的斜线，也就是这两个梯度和的平方根。...许多角点检测器会取一个窗口，在梯度图像不同区域里上下左右移动这个窗口，一旦遇到角点，窗口就会发现刚才计算出来的梯度方向和幅值有突变而识别出角点的存在。 ?...，轮廓列表以及要显示的轮廓，-1 指的是所有轮廓，输入轮廓的颜色和大小。

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历时七个月整理出来的《OpenCV4系统化学习路线图》

图像均值与高斯模糊 023. 中值模糊 024. 图像噪声 025. 图像去噪声 026. 高斯双边模糊 027. 均值迁移模糊 028. 图像积分图算法 029. 快速的图像边缘滤波算法 030....图像梯度–Sobel算子 032. 图像梯度–更多梯度算子 033. 图像梯度–拉普拉斯算子 034. 图像锐化 035. USM锐化增强算法 036. Canny边缘检测器 037....二值图像分析—轮廓发现 049. 二值图像分析—轮廓外接矩形 050. 二值图像分析 – 矩形面积与弧长 051. 二值图像分析—使用轮廓逼近 052....二值图像分析—用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤 053. 二值图像分析—Hu矩实现轮廓匹配 054. 二值图像分析—对轮廓圆与椭圆拟合 055. 二值图像分析—凸包检测] 056....图像形态学—图像梯度 070. 形态学应用—用基本梯度实现轮廓分析 071. 形态学操作—击中击不中 072. 二值图像分析—缺陷检测一 073. 二值图像分析—缺陷检测二 074.

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历时七个月整理出来的《OpenCV4系统化学习路线图》

图像均值与高斯模糊 023. 中值模糊 024. 图像噪声 025. 图像去噪声 026. 高斯双边模糊 027. 均值迁移模糊 028. 图像积分图算法 029. 快速的图像边缘滤波算法 030....图像梯度–Sobel算子 032. 图像梯度–更多梯度算子 033. 图像梯度–拉普拉斯算子 034. 图像锐化 035. USM锐化增强算法 036. Canny边缘检测器 037....二值图像分析—轮廓发现 049. 二值图像分析—轮廓外接矩形 050. 二值图像分析 – 矩形面积与弧长 051. 二值图像分析—使用轮廓逼近 052....二值图像分析—用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤 053. 二值图像分析—Hu矩实现轮廓匹配 054. 二值图像分析—对轮廓圆与椭圆拟合 055. 二值图像分析—凸包检测] 056....图像形态学—图像梯度 070. 形态学应用—用基本梯度实现轮廓分析 071. 形态学操作—击中击不中 072. 二值图像分析—缺陷检测一 073. 二值图像分析—缺陷检测二 074.

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OpenCV图像处理常用手段

滤波操作，模糊处理模糊处理在边沿检测和去噪声方面有较为广泛的应用。...OpenCV中提供了4种模糊算法，列举如下： average median gaussian bilateral 这里我们只列举使用均值滤波实现图像模糊： ? ?...canny边缘检测将原始图像转化为灰度图，用blur函数进行图像模糊以降噪，然后用canny函数进行边缘检测。 ? ? 直方图均衡化 ? ? 显然均衡化后的图片对比度变高了，变得更加明亮！...最后简单总结一下图像处理中概念离散傅里叶变换图像高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频代表了图像的轮廓信息。低通-》模糊高通-》锐化腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）而言的。...开运算：先腐蚀再膨胀，用来消除小物体闭运算：先膨胀再腐蚀，用于排除小型黑洞形态学梯度：就是膨胀图与腐蚀图之差，用于保留物体的边缘轮廓。顶帽：原图像与开运算图之差，用于分离比邻近点亮一些的斑块。

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OpenCV图像处理常用手段 | 文末问答赠书

滤波操作，模糊处理模糊处理在边沿检测和去噪声方面有较为广泛的应用。...OpenCV中提供了4种模糊算法，列举如下： average median gaussian bilateral 这里我们只列举使用均值滤波实现图像模糊： ? ?...canny边缘检测将原始图像转化为灰度图，用blur函数进行图像模糊以降噪，然后用canny函数进行边缘检测。 ? ? 直方图均衡化 ? ? 显然均衡化后的图片对比度变高了，变得更加明亮！...最后简单总结一下图像处理中概念离散傅里叶变换图像高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频代表了图像的轮廓信息。低通-》模糊高通-》锐化腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）而言的。...开运算：先腐蚀再膨胀，用来消除小物体闭运算：先膨胀再腐蚀，用于排除小型黑洞形态学梯度：就是膨胀图与腐蚀图之差，用于保留物体的边缘轮廓。顶帽：原图像与开运算图之差，用于分离比邻近点亮一些的斑块。

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基于Opencv的抠图

//灰度化step2:用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个减法，我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。...然后，对模糊图像二值化。梯度图像中不大于90的任何像素都设置为0（黑色）。否则，像素设置为255（白色）。...压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性...我们把list排序，点最多的那个轮廓就是我们要找的昆虫的轮廓。 OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。...第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓第四个参数是轮廓线条的颜色第五个参数是轮廓线条的粗细

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OpenCV二值图像案例分析精选 | 第二期

思路分析：很多人看到这个图像的第一印象其实感觉就是可以用霍夫变换检测得到圆，如果你是这么想的，估计你应该很难做好，原因在于这个里面其实是有一系列的同心圆，而且图像梯度干扰非常厉害。...我们的做法是，先通过边缘检测，得到最小的圆轮廓，也就是里面的白色的圆，然后通过轮廓拟合半径，结果非常好，然后对图像进行大半径的高斯模糊，这里我用的模糊半径=15，模糊之后再通过两次调用霍夫圆检测，每次给予不同的半径参数制约...思路分析：看到图像，就知道是一个新手提问，其实做这步以后，只需要通过findContour之后对每个轮廓计算面积，然后得到面积最大的轮廓，即是要找的最大轮廓。...No.6 案例六需求：找到这个线圈的外部轮廓与内部轮廓，特别是内部轮廓，明显有很多干扰，不是那么容易找到的。 ?...，得到内部区域，这个时候形态学操作选择闭操作、另外一个需要注意的最好先进行高斯模糊，需要很强的高斯模型，有利于去掉边缘不规则影响。

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学习|OpenCV图片修复函数inpaint

输出的经过修复的图像；第四个参数inpaintRadius，修复算法取的邻域半径，用于计算当前像素点的差值；第五个参数flags，修复算法，有两种：INPAINT_NS（基于Navier-Stokes的修复方法）和INPAINT_TELEA...（基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)）；图像修复的实现思路步骤 1....加载图像，然后做图像预处理（转为灰度图、高斯模糊、二值化操作、形态学操作） 2. 寻找轮廓（在已找到的轮廓中随机取一个轮廓做为修复的地方） 3....Mat tmpsrc,gray, dst; src.copyTo(tmpsrc); //灰度图 cvtColor(tmpsrc, gray, COLOR_BGR2GRAY); //高斯模糊...多运行几次可以看到获取的都是随机的轮廓进行修复。

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OpenCV图像处理（二）

基本图像处理函数基本图像处理函数包括读取，灰度，模糊，边缘提取，膨胀，腐蚀，重新整理大小，剪切等 #pylint:disable=no-member # 基本图像处理函数 #读取，灰度，模糊，边缘提取...在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。...Soble算子的功能集合了高斯平滑和微分求导，又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到的是图像在X方法与Y方向梯度图像。...缺点：比较敏感，容易受影响，要通过高斯模糊（平滑）来降噪。...（计算梯度值和梯度方向）过滤非最大值 canny = cv.Canny(gray, 150, 175) cv.imshow('Canny', canny)

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CV学习笔记（十三）：图像梯度

二：图像梯度在一幅模糊图像中的物体的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不强烈，从而导致层次感不强，而在清晰图片中的物体轮廓边缘灰度变化明显，层次感强。那么这种灰度变化明显不明显怎么去定义呢？...在上边这幅图中可以看出，如果一副图像的相邻灰度值有变化，那么梯度就存在，如果图像相邻的像素没有变化，那么梯度就是0，把梯度值和相应的像素相加，那么灰度值没有变化的，像素就没有变化，灰度值变了，像素值也就变了...我们看到，相加后的新图像，原图像像素点100与90亮度只相差10，现在是110与90，亮度相差20了，对比度显然增强了，尤其是图像中物体的轮廓和边缘，与背景大大加强了区别，这就是用梯度来增强图像的原理。...将图像函数f(x,y)梯度表达式表示出来： ? 幅度 ? 方向角： ? 对于数字图像来说，相当于是二维离散函数求梯度，使用差分来近似导数： ? 因此，像素点(x,y)处的梯度值和梯度方向分别是： ?...（一般源图像都为CV_8U，为了避免溢出，一般ddepth参数选择CV_32F） dst参数表示输出与src相同大小和相同通道数的图像。

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传统图像处理算法总结

1.3.5 形态学梯度操作过程: 膨胀 – 腐蚀效果：保留物体边缘轮廓。 1.3.6 顶帽操作过程: 原图 – 开运算效果：背景提取。...删除偶数行和列。效果： ①. 图像缩小为原来的1/4。 ②. 图像部分信息丢失，变模糊。 3.1.2 向上采样操作步骤： ①....将图像在每个方向上扩大为原来的二倍，新增的行和列用0填充。 ②. 用高斯核进行卷积模糊操作。效果： ①. 图像缩小为原来的4倍。 ②. 图像部分信息丢失，比原图模糊。...判断C在其梯度方向是否最大，即与dTmp1和dTmp2比较。 (如果C点灰度值小于这两个点中的任一个，那就说明C点不是局部极大值，那么则可以排除C点为边缘。) ③....采用插值求解梯度方向与 g1和g2对dTmp1进行插值，根据g3和g4对dTmp2进行插值(以得到dTmp1、dTmp2两个位置处的像素值)，这要用到其梯度方向，这也是Canny算法中要求解梯度方向矩阵

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