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图像与滤波

// 代码采用python3.7 + opencv + matplotlib // idea采用PyCharm + Anaconda 从曲线图上可以看到有四个地方波动剧烈,对照原图,可以发现波动剧烈的地方正是图像色彩突变的地方...这说明波动和图像是紧密联系的,图像可以使用各种色彩波的叠加来描述,波动大就表示色彩变化剧烈,波动小就表示色彩平滑 换一张图片再次测试一下,天空图的第一行RGB色彩曲线图为: ?...从原图中我们可以看到,第一行都是蓝色天空,整行的像素颜色通道的值曲线很平滑 如果我们取一半高度的这一行来看曲线图,可以知道必定有两次剧变的地方 ? 三....图像的频域表达 从上面的测试可以知道,色彩的波动可以用来描述图像信息,波动大,则图像色彩变化剧烈,波动小,则平滑过渡 频率是描述波动快慢的指标,单位时间内波动次数多,则频率高,反之则低 在这张天空背景的图片中...提供了很多滤波器的实现,比如:中值滤波,双边滤波,均值滤波,高斯模糊等 下面的这个网站可以将滤波器拖到图像上,产生滤波效果,感兴趣的小伙伴可以尝试一下 https://fellipe.com/demos/lena-js

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动态曲线图(linechart)--Matplotlib绘制

引言 动态曲线图不同于动态气泡图,它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势,本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程,核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制,详细过程如下: 02....上述数据为本次绘制动态曲线图所需数据,即从 gapminder 网站下载的平均个人收入(Income per person)数据整理而成,处理代码主要如下: ?...下面给出一年份数据绘制的曲线图结果: ?...总结 Matplotlib绘制动态曲线图较动态气泡图而言,绘制过程较为简单,主要就是折线图和散点图的配合使用,其他的就是图表属性的定制化设置了,个人能力有限,发现错误的同学可以留言告知啊,下期我们将继续推出

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