对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果。 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波器 ...
简单几何图像一般包含点 直线 矩阵 圆 椭圆 多边形等等。首先认识一下opencv对像素点的定义。 图像的一个像素点有 或者 个值。对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有 个值组成一个像素值。他们表现出不同的颜色。 那么有了点才干组成各种多边形。 一 首先绘制直线 函数为:cv .line img,Point pt ,Point pt ,color,thickness ,line type shi ...
2017-04-21 19:25 0 12368 推荐指数:
对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果。 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波器 ...
前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单。所以也是空间域滤波。 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取 ...
https://blog.csdn.net/anqijiayou/article/details/79835853 Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 2018-04-06 19:07:26 一只程序喵 阅读数 ...
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(无论是横向的、纵向的、斜方向的等等),所须要的无非也是一个核模板。模板的不同结果也不同。所以能够看到,全部的这些个算子函数,归结究竟都能够用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化 ...
Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654 收藏 展开 本文转载自 ...
opencv提供了2个转换函数,可以对图像进行任意转换。 cv.warpAffine和cv.warpPerspective.第一种采取2*3的矩阵作为输入。第二种采取3*3的矩阵作为输入。 1.缩放 函数: cv.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy ...
一、函数简单介绍 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 ...
阅读对象:对概率论中的期望有一点了解。 1.图像几何矩 1.1简述 图像的几何矩包括空间矩、中心矩和中心归一化矩。几何矩具有平移、旋转和尺度不变性,一般是用来做大粒度的区分,用来过滤显然不相关的图像。 1.2用数学语言阐述图像的几何矩 针对于一幅图像,我们把像素的坐标看成是一个二维 ...