自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一,它能够根据图像的局部特征自动调整阈值,从而提高图像的处理效果。在 OpenCV 中,自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。
图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。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。
固定阈值分割很直接,一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值,小于阈值变成另一类值。
算法:自适应阈值处理是使用变化的阈值对图像的阈值处理。自适应阈值处理的方式通过计算每个像素点周围临近区域的加权平均值获得阈值,并使用该阈值对当前像素点进行处理。与普通的阈值处理方法相比,自适应阈值处理能够更好地处理明暗差异较大的图像,保留更多的图像细节信息。
前一篇文章《Android划矩形截屏并加入OCR识别》在安卓中我们做了划矩形截图进行OCR实识,其中只是简单的进行了二值化的处理然后就传入图片识别,本来计划把图片二值化后做一些透视变换的Demo可以增加识别的效果,然后就出来了今天的文章。
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img_path = 'C:/Users/xpp/Desktop/lena.jpg' img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,th1 = cv2.threshold(img_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) ret,
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善,主要是借鉴了更多大神的文章,希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助,请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。
首先我们获取了一个LPG气瓶图像,该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号,以便更新已检测的LPG气瓶数量。
本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现,不涉及深度学习相关内容(需要安装opencv-python库,参见 OpenCV-Python,计算机视觉开发利器)。基本思想是读入一张照片图,然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便,我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。
滤波器指的是一种由一幅图像(x,y)根据像素点x,y附近的区域计算得到一幅新图像’(x,y)的算法。其中,模板规定了滤波器的形状以及这个区域内像素的值的组成规律,也称“滤波器”或者核。本章中出现的滤波器多数为线性核,也就是说I"(x,y)的像素的值由(x,y)及其周围的像素的值加权相加得来。这个过程可以用下面的方程表示:
本文介绍了图像阈值处理方法,包括简单阈值、自适应阈值、Otsu阈值、自适应Otsu阈值等方法,并介绍了这些方法在图像处理中的应用。
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] outline 图像二值化 二值图像 图像二值化方法 OpenCV相关API使用 图像二值化 1.二值图像 二值图像就是将灰度图转化成黑白图,没有灰,在一个值之前为黑,之后为白 2.二值化方法 全局阈值 对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化 局部阈值 像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值 3.OpenCV中图像二值化方法 二值化函数threshold 函数原型 关于常见的阈值使用方法如下表 OTSU(最大类间方差
要创造卡通效果,我们需要注意两件事: 边缘和调色板,这就是照片和卡通的不同之处。为了调整这两个主要组成部分,我们将经历四个主要步骤:
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
图像二值化是指将图像上像素点的灰度值设定为0或255,即整个图像呈现明显的黑白效果的过程。
游侠网的验证码总体来讲比较简单,字符分割比较清楚。稍微有难度的地方就是处理他的阴影。
最近做的项目中有使用到 OpenCV ,并且利用了 OpenCV 对图片做一些简单的处理。所以今天打算记录一下一些常用的 OpenCV 操作。
threshold(..,thr,...)和threshold(...,Thr_OTSU,...)
摘自https://docs.opencv.org/4.2.0/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html
对于每个像素,应用相同的阈值。如果像素的值小于阈值,它就被设置为0,否则就被设置为一个最大值。函数cv.threshold被用来应用阈值化。第一个参数是源图像,它应该是一个灰度图像。第二个参数是阈值,用于对像素值进行分类。第三个参数是最大值,它被分配给超过阈值的像素值。OpenCV提供了不同类型的阈值处理,由该函数的第四个参数给出。上述的基本阈值处理是通过使用cv.THRESH_BINARY类型完成的。所有简单的阈值处理类型是:
以上这篇Python OpenCV去除字母后面的杂线操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效。
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
这个来自QQ群里面一位网友提问,然后我给它稍微整理一下,然后完成了分析,成功提取了横纹。原图如下:
文章目录 opencv实现小学试题识别,判断正误 源代码 opencv实现小学试题识别,判断正误 源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Author:Yan Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-08--13:48 File:img2binary.py Describe:读取图片,图片灰度化处理,灰度处理后的图片二值化 ''' print (__doc
在用python进行图像处理时,二值化是非常重要的一步,现总结了自己遇到过的6种 图像二值化的方法(当然这个绝对不是全部的二值化方法,若发现新的方法会继续新增)。
本文通过实例介绍了如何使用OpenCV库进行数字识别,并使用kNN算法对数字进行分类。首先,使用OpenCV自带的OCR模块对九宫格数字进行识别,提取出数字,并进行预处理。然后,使用kNN算法对数字进行分类,通过提取的特征向量以及k值,对数字进行预测。最后,通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
本期将创建一个类似于Adobe Lightroom的Web应用程序,使用OpenCV和Streamlit实现图像的卡通化
python代码: import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BINARY_INV = 1 # THRESH_TRUNC = 2 # THRESH_TOZERO = 3 # THRESH_TOZERO_INV = 4 # src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src)
opencv是一个基于BSD许可发行(也就是俗称的开源)的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS上。由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成的它轻量且高效,并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。
最近经常被要求手机拍摄考试卷,但是拍摄完之后,跟实际的黑白考试卷有很大的色差,打印出来之后背景就变成了灰色,看着很不舒服。于是我想起了好久以前,我用过的一个软件叫全能扫描王,发现它里面是有去除这种文本底色的功能的,但是有时候也很坑!我就想手动写一个简单python程序来实现。最终我写出的程序测试效果如下:
例子02是ayoungprogrammer博客上参考作者原版C++代码和思路,然后改造成python版本的,先在本地运行成功之后,然后加上自己的理解,给大多数核心代码加上了详细的中文注释,并在每一个关键阶段都会弹出具体的窗体展示识别流程,这样便于大家更能详细的看到核心部分的细节,感兴趣的同学,可以自己在再尝试加一些更细部分的debug弹窗。
【前言】图像预处理对于整个图像处理任务来讲特别重要。如果我们没有进行恰当的预处理,无论我们有多么好的数据也很难得到理想的结果。
算法:图像颜色填充是与从零开始着笔绘制漫画效果的图像不一样,对图像直接操作先将原始图片进行两次不同的处理,再将处理后的两个图片叠加。将图像边缘轮廓描绘完后添加颜料再将图像颜色细致度降低使颜色过度得缓慢一些形成没有现实生活中那么复杂的漫画效果的图像。
完整的notebook文档:https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
本文主要介绍如何使用Python和OpenCV实现一个停车场空余车位实时监测系统,并包含详细步骤和源码。
算法:复古风格图像是首先找到图像的边缘,并使用双边滤波器和位操作符制作图像,接着用一个边缘保持滤波器来模糊图像,并在边缘上加入一个阈值,最后运用风格化的手法,创造出形象的复古效果。
注意:轮廓就像从黑色背景中找到白色物体,通常情况下,预先对图像进行阈值分割或边缘检测得到二值图像。
算法:彩铅风格图像是一种综合了素描和色彩之间的绘画形式。首先找到图像的边缘并使用双边滤波器和位操作符制作图像,接着用一个边缘保持滤波器来模糊图像并在边缘上加入一个阈值,然后运用风格化的手法,最后创建彩色和黑白的铅笔素描草图形象。
在这里,问题直截了当。对于每个像素,应用相同的阈值。如果像素值小于阈值,则将其设置为0,否则将其设置为最大值。函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像,它应该是灰度图像。第二个参数是阈值,用于对像素值进行分类。第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值。OpenCV提供了不同类型的阈值,这由函数的第四个参数给出。通过使用cv.THRESH_BINARY类型。所有简单的阈值类型为:
图像形态学操作时候,可以通过自定义的结构元素实惠结构元素对输入图像一些对象敏感,另外一些不敏感,这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出,通过使用两个最基本的形态学操作--膨胀和腐蚀,使用不同的结构元素实现对输入图像的操作,得到想要的结果.
为了较准确的调红色和绿色的HSV,我使用cv2.createTrackbar()函数创建了六个滚动条
Blob是图像中一组相连的像素,它们具有一些共同的属性(例如灰度值),Blob检测的目的是识别并标记这些区域。OpenCV提供了一种方便的方法来检测blob并可以根据不同特征对其进行过滤,它就是SimpleBlobDetector,让我们看一个简单的例子:
网址如下: http://idea.imsxm.com/
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云