本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的拉伸、收缩、扭曲和旋转操作。...概述 图像变换最直接的应用就是改变图像的形状、大小、方向等等，这些在OpenCV 中有部分现成的实现。...OpenCV为我们提供了一种从其前身产生每个金字塔阶段的方法： 函数使用 cv2.pyrDown( src[, # 源图像 dst[, # 目标图像 dstsize[,...因此，我们可以使用OpenCV直接计算拉普拉斯算子： L_{i}=G_{i}-pyrU P\left(G_{i+1}\right) 高斯金字塔和拉普拉斯金字塔在下图中显示，这显示了从子图像恢复原始图像的逆过程...执行这些操作有很多原因，例如，扭曲和旋转图像，使其可以叠加在现有场景的墙壁上，或人工放大用于目标识别的一组训练图像。可以拉伸、收缩、扭曲或旋转图像的功能称为“几何变换”。
OpenCV实现 2. 原理 1) 概率密度函数 2) 概率分布函数 3) 原理应用 4) 原理推导 3. 具体实现 4. 参考文献 1....OpenCV实现 在OpenCV中，实现直方图均衡化比较简单，调用equalizeHist函数即可。...具体代码如下： #include #include using namespace std; using namespace cv;...具体实现 根据第二节的论述，就知道直方图均衡化的具体操作了，可以分成以下几步： 读取源图像，统计源图像的直方图。 归一化直方图，统计源图像每个像素的概率密度值和概率分布值。...将每个像素的概率分布值恢复到 0 到 255 的区间，作为目标图像的像素。 写出目标图像。
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
DragGAN：鼠标拉伸创作新图像的神奇交互体验！ 什么是 DragGAN DragGAN 是一款全新的人工智能应用程序，可以通过在图像上拖动来轻松调整照片和艺术作品。...安装 DragGAN 依赖 DragGAN模型本质上是给各种GAN开发的一种交互式图像操作方法，实现了通过鼠标拉伸图像即可自动生成新图像的神奇功能。
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。
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
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...= array(Image.open("Resources/Photos/park.jpg").convert('L')) im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理... 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...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
前言 在上一期的文章中，我们学习了图像阈值化（二值化）处理方法，阈值化操作很实用，特别是以后的去除噪点，图像分割等等都会涉及到一定的阈值操作。...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。...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。
——《微卡智享》 本文长度为2927字，预计阅读8分钟 前言 前两篇的特效已经实现了展开、渐显及马赛克的实现，今天来实现图像的平移效果及通过显示窗体的函数改造展开显示的代码实现拉伸效果。 ?...核心代码 //平移显示 //参数：Mat 源图像， // width图像宽度, // height图像高度 // direction方向 0-从上到下 1-从下到上...窗体定位代码 //显示窗口设置 //参数 img 显示的图像源， // winname 显示的窗口名称, // pointx 显示的坐标x // pointy 显示的坐标...resizeWindow(winname, img.size()); //设置图像显示位置 moveWindow(winname, pointx, pointy); } ?...而用上面窗体位置显示的函数放在我们第一篇展开显示的代码中，就会展现出拉伸的显示效果。 我们来改造一下展开显示的代码： ?
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...
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...，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。...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。
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