import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 img2=cv2.imread('...=cv2.addWeighted(img1,alpha,img2,beta,gamma)#图像半透明填充 cv2.imshow('result',result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows...() 算法：图像半透明填充是是在计算两张图像的像素值之和时每张图像添加了权重，给人一种半透明的填充效果。...的大小和类型相同 alpha、beta表示图像1、图像2的系数 gamma表示亮度调节量 dst表示保存的图像变量，可选参数 dtype表示图像数组的深度，可选参数 注意：一般建议系数相加等于1，多张图像的大小和类型相同...，图像的数据类型可以是任意的数据类型，也可以是任意的通道。
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
概述 有时候，我们需要使用Matplotlib库强大的绘图函数来在numpy.ndarray格式的图像上进行一些可视化，比如关键点绘制，投影点绘制。...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....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。...示例代码如下： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取 numpy.ndarray格式的图像 img =...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.
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
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
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
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
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。...剩下的太难了，以后慢慢了解~ / 02 / 图像检索 采用FLANN匹配，近似最近邻的快速库。 原始图片如下，为微博的Logo。 ? 目标图片如下，包含新浪微博的名称。 ? 代码如下。
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... 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...(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小) #2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图 #subplot(221) title('gray') gray() imshow(im) show...参考 python图像数组操作与灰度变换
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。
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。...直方图的作用：从上面的实例我们可以了解到，其实每一个图像的直方图是不一样的，由此，直方图可以用来进行比较不同的图像，不过直方图用到最多的是，均衡化，何为均衡化，简单地说，使得图像的像素值尽量分布均匀，而不是高低差落较大
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。...，因此，模糊也是滤波的一个作用，当然，我们一般形容滤波的作用是滤掉不需要的像素值，尽量使之平均，不至于高低不平。）...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）。
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 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...另一个重要的问题是图像中的噪声。...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
在上期的文章中，我们学习了图像的形态学技术，知道了开运算和闭运算，今天我们来学习图像的梯度知识，这对以后的图像边缘检测尤为重要，涉及到一部分数学知识，但是很简单，最后我会用一句话来概括，接着往下看。...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）。...上高数的时候，我们都是连续函数，因此这个值可以取得很小，ϵ可以理解为x的最小前进步伐，但是图像是一个离散的二维函数，ϵ不能取得很小，图像中像素来离散的，而像素之间最小的距离是1，ϵ取为1，所以，上面的公式变为...1.4 效果展示 x 方向梯度图像： y 方向梯度图像： x，y梯度叠加图像： （可以看到，图像的边缘已经被检测出来了，后期我们可能继续深入讲解） 结语 今天的知识分享结束了，虽然涉及到了一定的数学知识...，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。
OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载： Opencv库的编译相对来说简单，通过Cmake直接可编译，问题是Opencv的源码获取比较麻烦...好在opencv2.4.9 有可执行程序，直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码，这个比较好，一下子全部搞定。...4.3 OpenCV 工程编译： OpenCV 工程打开后，找到 ALL_BUILD工程，选择Debug/Release版本，右键build，这个工程只会生成对应的lib库和dll...4.4 Opencv编译完成 5....5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少，在网上找了很久，找到了SuiteSparse这个产品，SuiteSparse是一个产品套件，里面包含了很多图像相关的处理库
python代码： import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as p...
python 代码： import cv2 as cv import numpy as np def add_salt_pepper_noise(image...
一、函数简介 1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放) 函数原型：warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode...=None, borderValue=None) src：原图像矩阵； M：变换矩阵； dszie：图像尺寸(大小) 其它参数默认即可。...2、flip—图像翻转 函数原型：flip(src, flipCode, dst=None) sre：原图像矩阵； flipCode：翻转方向：1：水平翻转；0：垂直翻转；-1：水平垂直翻转 dst...：默认即可 二、实例演练 1、读取一幅图像： 1)向x轴正方向平移25个像素； 2)向y轴正方向平移50个像素； 2、读取一幅图像： 1)向x轴负方向平移50个像素； 2)向y轴负方向平移90个像素；...3、读取一幅图像： 1)旋转45度，缩放0.75； 4、读取一幅图像： 1)旋转-45度，缩放1.25； 代码如下： <code class="hljs avrasm has-numbering" style
这章将说，二值化的问题 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 将图像黑白化，是很多图像处理技术的必要一步 目的：使得图像的像素值更单一、图像更简单 阈值可以分为全局性质的阈值...如果是一副双峰图像(简单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)呢?我们岂不是应该在两个峰 之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值化要做的。...简单来说就是对一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。...其所对应的值即为结果阈值 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 在两个峰之间找到一个阈值 t，将这两个峰分开，并且使每一个...* q2 if fn < fn_min: fn_min = fn thresh = i # find otsu's threshold value with OpenCV
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...Resources/Photos/cats.jpg') cv.imshow('Cats', img) 2.3 灰度化 一个像素点的颜色通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红、绿、蓝三个颜色，灰度化就是使彩色图像的...，输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程 blur = cv.GaussianBlur(gray, (5,5...图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。...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。
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