图像处理是计算机视觉领域的一个基础部分,是对图像进行数字化处理的过程。下面是几个图像处理的基础知识点:
Sobel算子是像素图像边缘检测 中最重要的算子之一,它是一个离散的一阶差分算子,用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。
在图像处理和计算机视觉领域,边缘检测是一项重要的任务。 Sobel 算子和 Scharr 算子是两种常用的边缘检测算子,用于检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数,使得边缘检测更加简单和高效。本文将以 Sobel 算子和 Scharr 算子为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行边缘检测的基本步骤和实例。
严格的说,梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算,是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度,反映了图像的边缘信息。
OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器,即Sobel,Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。
函数cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])
这里原理推荐我以前C++图像处理的文章,如下:https://blog.csdn.net/column/details/eastmount-mfc.html
执行以下命令安装opencv-python库(核心库)和opencv-contrib-python库(贡献库)。注意:命令拷贝后要合成一行执行,中间不要换行。
边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式:
## 2.opencv中形态处理: 1. 腐蚀操作:被操作的对象必须是二值图像;两个操作对象:一个是原始图像,另一个是卷积核;操作过程:被扫描到的原始图像中的像素点,只有当卷积核扫描图像中所有元素值均为1时,其值才为1,否则值为0;函数:result=cv2.erode(src,kernerl,iternation)
2、Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的距离对当前像素点的影响是不同的。
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~
问题的目的是突出骨骼的边缘和细节变化部分,但是图片的灰度动态范围较窄,并且有很高的噪声,难于使用单一方法进行增强。若使用直方图均衡化,由于图片本身灰度动态范围较窄,再均衡化则灰度更少,效果不好;左图并非低对比度图像,具有高低亮度的信息,单纯使用对数变换或伽马变换也不合适,目的并非压制高亮度。只有强化边缘和细节之后,才能调整亮度,所以要组合多种变换。
OpenCV提供了三种类型的梯度滤波器或高通滤波器,Sobel, Scharr和Laplacian。
边界扩充顾名思义就是扩大图像的边界。 OpenCV 中提供了函数 cv.copyMakeBorder 进行边界扩充方式。
Harris 角点检测是图像处理中常用的角点检测算法,用于寻找图像中的角点特征。角点是图像中具有明显边缘变化的位置,具有独特性和不变性,常用于图像匹配、目标跟踪和特征提取等应用。本文将以 Harris 角点检测为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行角点检测的基本原理、步骤和实例。
zeros 相当于创建一张黑色的图,每个像素的每个通道都为0,Scalar(0,0,0);
不会吧?不会吧?不会吧?不会有人忘记我还会写图像处理的代码吧?别说了,我知道你忘了,没关系,我会在这篇文章写一些很简短的代码实现常见的图像处理工作(别问为啥写不长,能力有限,20行开外就不受控制了)。
https://blog.csdn.net/zfjBIT/article/details/86655444
Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子(discrete differentiation operator)。它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任意一点使用此算子,都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。
傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像,使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为快速傅立叶变换(FFT)的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。请参阅其他资源部分。
1、Sobel算子根据像素点的上下、左右相邻点的灰度加权差,在边缘达到极值的现象来检测边缘。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低
前面对这牌提取做个详细描述,与此相类似,车牌的字符分割也是很重要的一部分,字符分割的思想在其他项目中同样有很重要的作用。因此有必要针对字符分割的思路和实现过程做一个记录。
图像处理算法是应用于数字图像的一系列技术和方法,旨在改善图像的质量、提取图像中的信息或实现特定的图像处理任务。图像处理算法在计算机视觉、图像识别、医学影像、计算摄影等领域具有广泛的应用。
图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低
傅里叶变换被用来分析各种过滤器的频率特性。对于图像,二维离散傅里叶变换(DFT)被用来寻找频域。一种叫做快速傅里叶变换(FFT)的快速算法被用来计算DFT。关于这些的细节可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。请看其他资源部分。
HSV 的色相范围为 [0,179],饱和度范围为 [0,255],值范围为 [0,255]。不同的软件使用不同的规模。
算法:Shi-Tomasi角点检测是史建波(Jianbo Shi)和卡罗·托马西(Carlo Tomasi)在哈里斯角点检测基础上提出的改进角点检测的方法。
图像梯度即求导数,导数能反映出图像变化最大的地方,图像变化最大的地方也就是图像的边缘。
1.首先看第一个函数matplotlib.pyplot.subplot,这个函数是为了在一张图里放置多个子图。
算法:Scharr算子和Sobel算子具有同样速度且精度更高。当Sobel核结构不大时,精度不高,而Scharr算子具有更高的精度,Scharr算子是Sobel算子的改进。
在上一章中,我们学习了如何对图像执行基本的数学和逻辑运算。 在本章中,我们将继续探索计算机视觉及其在现实世界中的应用领域中一些更有趣的概念。 就像本书前面的章节一样,我们将在 Python 3 上进行大量动手练习,并创建许多实际的应用。 我们将涵盖计算机视觉领域的许多高级主题。 我们将学习的主要主题与色彩空间,变换和阈值图像有关。 完成本章后,您将能够为一些基本的实际应用编写程序,例如跟踪特定颜色的对象。 您还可以将几何和透视变换应用于图像和实时 USB 网络摄像头。
Python OpenCV像素操作 环境声明 : Python3.6 + OpenCV3.3 + PyCharm IDE 首先要引入OpenCV和Numpy支持,添加代码如下: import cv2 as cv; import numpy as np; 读写像素 对RGB图像来说,在Python中第一个维度表示高度、第二个维度表示宽度、第三个维度是通道数目,可以通过下面的代码获取图像三个维度的大小 print(image.shape) print(image.size) print(image.dtype)
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~
在这篇文章中,我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上,并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正,这里就不作详细介绍了。我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素,为此我们使用了“颜色阈值”的概念。
作者:王抒伟 编辑:王抒伟 算了 爱看多久看多久 零 参考目录: 1.获取图片 2.转换灰度并去噪声 3.提取图像的梯度 4.我们继续去噪声 5.图像形态学(牛逼吧、唬人的) 6.细节刻画 7.找出昆虫区域的轮廓 8.画出轮廓 9.裁剪出来就完成啦 一 第一天: 老师:你知道么,今天有人问了我一个问题。 ~.我:什么? 老师:他说很难。 ~.我:关于什么的? 老师:图像处理。 ~.我:喔,你说说看,我确实做了不少图像处理的东西(心里默念,你不知知道你给过我多少图像吗?) 老师:好嘞!在用深度学习的时候,
边缘检测的原理和matlab实现在我之前这两篇博文中提到过,这里不再赘述。 【计算机视觉】基础图像知识点整理【计算机视觉】数字图像处理基础知识题 此次来看OpenCV的实现方式。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 函数说明 OpenCV C++的图像对象Mat有一个函数convertTo可以把图像数据在不同的精度类型之间来回切换比如从字节到浮点数之间来回切换。非常方便,该函数的官方说明如下: 其中参数alpha可以让数据放缩到指定的范围内,比如从字节到浮点数类型 CV_8U 转换为CV_32Falpha=1.0/255.0时表示从0~255切换到0~1之间 浮点数类型到字节类型 CV_32F 转换为CV_8Ualph
高低频率 高频图像是强度变化很大的图像。并且亮度级别从一个像素到下一个像素快速变化。低频图像可以是亮度相对均匀或变化非常慢的图像。这是一个例子中最容易看到的。
算法:Sobel算子是离散的微分算子,结合了高斯平滑和微分求导运算,利用局部差分寻找边缘,计算所得的值是一个梯度的近似值。
Below, you've been given one common type of edge detection filter: a Sobel operator.
如上图所示,上图的第一幅图表示一张数字图片,我们对水平红线处进行求导,便可得到上图二中的关系,可以看到在边缘处有着较大的跳变。但是,导数也会受到噪声的影响,因此建议在求导数之前先对图像进行平滑处理(上图三)。
图像边缘检测能够大幅减少数据量,在保留重要的结构属性的同时,剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前,传统的Sobel滤波器,Canny检测器具有广泛的应用,但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化,特别是颜色、亮度等的急剧变化,通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景,如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset),仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年,开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法,伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集,叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出,即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征,但是在特殊场景下,仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像,我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉,使其更加符合人的认知过程(举个形象的例子,就好像画家在画这个物体的时候,更倾向于只画外面这些轮廓,而把里面的细节给忽略掉)。 .
热力学第二定律(second law of thermodynamics),热力学基本定律之一,克劳修斯表述为:热量不能自发地从低温物体转移到高温物体。开尔文表述为:不可能从单一热源取热使之完全转换为有用的功而不产生其他影响。熵增原理:不可逆热力过程中熵的微增量总是大于零。在自然过程中,一个孤立系统的总混乱度(即“熵”)不会减小。
开源地理空间基金会中文分会 Pillow (PIL Fork) 10.0.1 文档
“卷积”一词这个词一听,就把人吓跑了,好像数学中的复杂术语,但实际上并非如此。 实际上,如果您以前曾经使用过计算机视觉,图像处理或OpenCV,都用到了卷积,只是你不知道。 例如PS 中图像模糊 或 图像平滑;或者用过美图软件的;或 ppt里面的图像工具;都用到了卷积。
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