计算机视觉基础:【矩阵】矩阵选取子集
OpenCV的基础是处理图像,而图像的基础是矩阵。
因此,如何使用好矩阵是非常关键的。
下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作,从而更好地实现对图像的处理。
示例
示例:选取矩阵中指定的行和列的交集。
例如,在下图中选定第2行、第3行和第2列、第3列的交集。

Python实现
下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵,修改特征值,从而构造一个左侧是黑色、右侧是白色的图像。
Python实现代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb 15 21:48:40 2024@author: 李立宗公众号:计算机视觉之光知识星球:计算机视觉之光"""import numpy as np# 生成一个6x6的随机整数矩阵
matrix = np.random.randint(0, 10, (6, 6))# 打印原始矩阵
print("原始矩阵:")
print(matrix)# 选取中间的两行两列交叉的数值
selected_matrix = matrix[2:4, 2:4]# 打印选取的矩阵
print("选取的矩阵:")
print(selected_matrix)
程序输出结果如下所示:
可以看到选取了部分矩阵的结果。

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下面两本书欢迎大家参考学习。
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本书基于面向 Python 的 OpenCV(OpenCV for Python),介绍了图像处理的方方面面。本书以 OpenCV 官方文档的知识脉络为主线,并对细节进行补充和说明。书中不仅介绍了 OpenCV 函数的使用方法,还介绍了函数实现的算法原理。
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计算机视觉40例
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近年来,我深耕计算机视觉领域的课程研发工作,在该领域尤其是OpenCV-Python方面积累了一点儿经验。因此,我经常会收到该领域相关知识点的咨询,内容涵盖图像处理的基础知识、OpenCV工具的使用、深度学习的具体应用等多个方面。为了更好地把所积累的知识以图文的形式分享给大家,我将该领域内的知识点进行了系统的整理,编写了本书。希望本书的内容能够对大家在计算机视觉方向的学习有所帮助。
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本书从计算机视觉基础、经典案例、机器学习、深度学习、人脸识别应用等五个方面对计算机视觉的相关知识点做了全面、系统、深入的介绍。书中共介绍了40余个经典的计算机视觉案例,其中既有字符识别、信息加密、指纹识别、车牌识别、次品检测等计算机视觉的经典案例,也包含图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、风格迁移、姿势识别等基于深度学习的计算机视觉案例,还包括表情识别、驾驶员疲劳监测、易容术、识别年龄和性别等针对人脸的应用案例。
在介绍具体的算法原理时,本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题,避免使用复杂抽象的公式来介绍。
本书适合计算机视觉领域的初学者阅读,适于在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者使用。

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