opencv 圖像增強

阿新 • • 發佈：2017-10-13

cnblogs src color ims cts emp class mat rc.d

    Mat src= imread( "D:\\OCR\\Debug\\Temp\\Rects\\wholeMat_00191_0_0.jpg");
    Mat dest;
    Mat kern = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1 ,0,
        -1, 5, -1,
        0, -1, 0);
    filter2D(src,dest,src.depth(),kern);  
    imshow("src",src);
    imshow("dest",dest);
    imwrite("D:\\dest.jpg",dest);
    waitKey( 
0);

可以實現圖像增強，處理過後圖像大小增大30%

opencv 圖像增強

cnblogs src color ims cts emp class mat rc.d Mat src= imread( "D:\\OCR\\Debug\\Temp\\Rects\\wholeMat_00191_0_0.jpg"); Mat dest;

python,opencv圖像增強

imwrite tdi orm sin 對比度 The nis style ims def data_enhance_save_another_path(file_dir,save_path): for dir in in os.listdir(fil(file_

OpenCV圖像增強算法實現（直方圖均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma）

filter 情況下 wait highgui title mod jpg ios converts OpenCV圖像增強算法實現（直方圖均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma） 1. 基於直方圖均衡化的圖像增強直方圖

【OpenCV】圖像增強---灰度變換、直方圖均衡化

test 增強映射 display 得到 .cpp scalar pic 重要圖像增強的目的：改善圖像的視覺效果或使圖像更適合於人或機器的分析處理。通過圖像增強，可以減少圖像噪聲，提高目標與背景的對比度，也可以增強或抑制圖像中的某些細節。 -------------

opencv圖像處理之在手機上實現背景虛化

callback read smi net core getc 修改 github上 tps http://m.blog.csdn.net/blogercn/article/details/75004162 1.高端數碼相機都具有背景虛化功能。背景虛化就是使景深變淺，使焦點

六 OpenCV圖像處理4 Canny 邊緣檢測

alt left 最大的 max plt src 分享 body 邊界 1.Canny 邊緣檢測原理步驟： ·1噪聲去除: 由於邊緣檢測很容易受到噪聲影響，所以第一步是使用 5x5 的高斯濾波器去除噪聲 ·2計算圖像梯度：

【AI基礎】python:openCV——圖像處理（1）

python python:openCV OpenCV圖像的基本操作：使用包cv2，numpy import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(‘1.jpg‘) cv2.imshow(‘image‘,img) k = cv2.waitKey(0) "

【AI基礎】python:openCV——圖像處理（2）

getTrackbarPos圖像處理練習制作一個滑動條調色板，使用函數cv2.getTrackbarPos()；cv2.creatTrackbar() import cv2 import numpy as np def nothing(x): pass img = np.zeros((300,5

【AI基礎】python:openCV——圖像算術運算（1）

圖像算術運算圖像算術運算 1.圖像加法使用cv2.add()將兩幅圖像進行加法運算，也可以直接使用numpy，res=img1+img2.兩幅圖像的大小，類型必須一致，或者第二個圖像可以是一個簡單的標量值。openCV的加法是一種飽和操作，而numpy的加法是一種模操作。OpenCV的結果會更好 import

【AI基礎】python:openCV——圖像算術運算（2）：按位運算

按位運算 openCV 按位運算按位操作有：AND，OR，NOT，XOR 等。當我們提取圖像的一部分，選擇非矩形 ROI 時這些操作會很有用，常用於Logo 投射。本節操作思路：通過 threshold 函數將圖片固定閾值二值化，定義：圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或25

Python+OpenCV圖像處理（一）——讀取顯示一張圖片

沒有 class 釋放資源圖像 Coding 路徑 troy 如果 nco 　　配置好所有環境後，開始利用python+opencv進行圖像處理第一步。　　讀取和顯示一張圖片： import cv2 as cv src=cv.imread(‘E:\imageload\

Python+OpenCV圖像處理（五）—— ROI與泛洪填充

targe ros com ray inter color 方式高度 lan 一、ROI ROI（region of interest），感興趣區域。機器視覺、圖像處理中，從被處理的圖像以方框、圓、橢圓、不規則多邊形等方式勾勒出需要處理的區域，稱為感興趣區域，ROI。

python-opencv 圖像二值化，自適應閾值處理

csdn 領域 image tle tps wid 無聊 src ima 定義：圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。一幅圖像包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值的數字圖像中直

圖像濾波+邊緣檢測+圖像增強實例

circle actor TE 灰度圖 smooth median 檢測 mas -m read_image (Image, ‘fabrik‘) *均值濾波 mean_image (Image, ImageMean, 9, 9) *遞歸濾波器進行濾波 smooth_imag

Python+OpenCV圖像處理（十四）—— 直線檢測

gap mat rgb2gray inf 單位 imshow width 結果 pre 簡介： 1.霍夫變換(Hough Transform) 霍夫變換是圖像處理中從圖像中識別幾何形狀的基本方法之一，應用很廣泛，也有很多改進算法。主要用來從圖像中分離出具有某種相同特征的幾何

python+opencv圖像處理（一）

strong dct變換 mage uid 操作系統之間 mea numpy 包括一、什麽是opencv？　　　 Open Source Computer Vision Library.OpenCV於1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持

opencv 圖像的線性混合

wait pan ima turn stream clu type() dst style 1 線性混合理論　　g(x) = (1-α)*f1(x) + α*f2(x) 　　其中，α代表圖像的權重 #include<iostream> #include&l

Python+OpenCV圖像處理（十六）—— 輪廓發現

draw 一個設置在外 ace align list tco 灰度簡介：輪廓發現是基於圖像邊緣提取的基礎尋找對象輪廓的方法，所以邊緣提取的閾值選定會影響最終輪廓發現結果。代碼如下： import cv2 as cv import numpy as np def c

OpenCV——圖像的深度與通道數講解

16bit 深度 bsp mage 64bit depth bit 數據結構數據矩陣數據類型: – CV_(S|U|F)C S = 符號整型 U = 無符號整型 F = 浮點型 E.g.: CV_8UC1 是指一個8位無符號整型單通道矩陣, CV_32FC2是指一個32

OpenCV——圖像金字塔和圖片尺寸縮放

圖像 image —圖圖像金字塔技術 http bubuko .com ima OpenCV——圖像金字塔和圖片尺寸縮放

opencv 圖像增強

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