当前位置: 首页 > news >正文

python opencv3

三、图像预处理2

1、图像滤波

        为图像滤波通过滤波器得到另一个图像。也就是加深图像之间的间隙,增强视觉效果;也可以模糊化间隙,造成图像的噪点被抹平。

2、卷积核

        在深度学习中,卷积核越大,看到的信息越多,提取的特征越好,同时计算量越大。

        卷积核一般为奇数,为了保证锚点处于中间。

3、图像平滑处理

        ‌图像噪声‌是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。它妨碍了人们通过视觉器官对接收信息的理解。噪声在理论上可以定义为“不可预测,只能用概率统计方法来认识的随机误差”。因此,将图像噪声看成是多维随机过程是合适的,描述噪声的方法可以借用随机过程的描述,即用其概率分布函数和概率密度分布函数。

3.1、高斯滤波

        高斯滤波是图像处理中常用的一种平滑滤波方法,其主要作用是去除图像中的噪声,并减少图像细节,以实现图像的平滑处理。

        cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX) :ksize:高斯核的大小,通常以元组 (width, height) 形式指定;sigmaX:高斯核在 x 方向上的标准差。

ksize = (11, 11)
sigma = 1
blurrred_image = cv2.GaussianBlur(img, ksize, sigma)

3.2、双边滤波

        通过考虑像素点的空间距离和灰度差异,实现了对图像进行平滑的同时,尽量保留图像的边缘细节。

        cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace) :d:滤波器的直径,用于指定在每个像素周围考虑的像素邻域大小,一般为正奇数;sigmaColor:颜色空间的标准差,用于控制滤波过程中颜色相似性的权重(较大时,在更大范围内进行平滑处理,导致图像细节的丢失较多 );sigmaSpace:坐标空间的标准差,用于控制滤波过程中空间相似性的权重(较大时,在更大的空间范围内进行平滑处理,导致图像的局部细节被进一步平滑 )。

c = 19
color = 3
space = 17
b_img = cv2.bilateralFilter(img, c, space, color)

3.3、中值 滤波

       因为椒盐噪声或脉冲噪声的灰度值通常远远偏离周围像素的灰度值,通过中值滤波可以有效地将这些异常值去除,从而使图像变得更加平滑。

       cv2.medianBlur(src, ksize) :ksize 是用于中值滤波的孔径大小,必须是大于1的奇数。

c = 5
m_img = cv2.medianBlur(img, c)

4、图像边缘检测

        Canny边缘检测

        cv2.Canny(image, threshold1, threshold2):threshold1: 第一个阈值,用于边缘检测的低阈值;threshold2: 第二个阈值,用于边缘检测的高阈值;返回检测到的边缘图像,边缘部分为白色,其他部分为黑色。

import cv2
image = cv2.imread("images/car.png")
# 从BGR到灰度图像
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Canny
edges = cv2.Canny(image, 200, 300)
cv2.imshow('边缘检测', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5、图像形态学操作

        主要用于提取图像中的有用特征,如边界检测、噪声去除等;常见的形态学操作包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度、顶帽和黑帽等

5.1、腐蚀

        减少图像中白色区域的大小,常用于消除小的白色噪声点。

        eroded = cv2.erode(src, kernel, dst,iterations=1):kernel: 结构元素,用于定义腐蚀操作的方式,是一个矩阵结构数据;dst (可选): 输出图像,默认自动创建一个新的图像;iterations (可选): 腐蚀操作的迭代次数,默认为1。

k = np.ones((5, 5), np.uint8)
num = 2
e_img = cv2.erode(img, k, iterations=num)

5.2、膨胀

       与腐蚀相反,它会增加图像中白色区域的大小。

        dilated = cv2.dilate(src, kernel, iterations=1)

5.3、开运算

        先腐蚀后膨胀的过程,常用于去除小的物体、平滑较大的物体边界以及填充细长的突出部分。

        cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN,kernel)

5.4、闭运算

        先膨胀后腐蚀的过程,常用于填充前景物体中的小洞, 平滑较大物体的边界以及连接邻近的物体。

        cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE,kernel)

5.5、形态学梯度

        计算膨胀后的图像与腐蚀后的图像之间的差值,突出物体的边缘。

        cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

5.6、顶帽

        原图像与开运算结果的差值,用于获取图像中的亮细节。

        cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

5.7、黑帽

        闭运算结果与原图像的差值,用于获取图像中的暗细节。

        cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

相关文章:

python opencv3

三、图像预处理2 1、图像滤波 为图像滤波通过滤波器得到另一个图像。也就是加深图像之间的间隙,增强视觉效果;也可以模糊化间隙,造成图像的噪点被抹平。 2、卷积核 在深度学习中,卷积核越大,看到的信息越多&#xff0…...

git原理与上传

言: git是一个软件,gitee/github是一个网站,这里有什么联系吗?我们身为一个程序员不可能不知道github,但是毕竟这是外国的网站,我们不翻墙的情况下,是无法访问的(或者就是太慢了,或…...

LeetCode:633. 平方数之和(Java)

633. 平方数之和 题目描述: 给定一个非负整数 c ,你要判断是否存在两个整数 a 和 b,使得 a2 b2 c 。 示例 1: 输入:c 5 输出:true 解释:1 * 1 2 * 2 5示例 2: 输入&#xf…...

linux查看端口状态的命令合集

linux查看端口状态的命令合集 直接使用 netstat 命令 如果你不需要超级用户权限,可以直接运行 netstat 命令: netstat -tuln 使用 ss 命令 ss 是一个更现代的工具,通常不需要超级用户权限就能查看端口信息。你可以尝试使用 ss 命令&#xff…...

幼儿园篮球游戏

题目描述: 幼儿园里有一个放倒的圆桶,它是一个 线性结构,允许在桶的右边将篮球放入,可以在桶的左边和右边将篮球取出。每个篮球有单独的编号,老师可以连续放入一个或多个篮球,小朋友可以在桶左边或右边将篮…...

Android编译环境构建(二)(可用于物理机、虚拟机、容器化Jenkins环境)

文章目录 需求环境要求文件下载Gradle Version:7.5cmdline-tools至此普通物理环境的Android编译环境已部署完毕 部署maven(可选)Jenkins配置Android构建环境 说明: 物理环境:物理机、虚拟机等 容器化环境:docker等 需求 Gradle Version:7.5 …...

Web服务器(实验)

目录 nginx实验1(快速建站)实验2(更换默认网页目录)实验3(内网穿透花生壳)实验4(综合nginx)实验5(基于不同IP的虚拟主机网站)实验6(基于不同端口号…...

【湖南-常德】《市级信息化建设项目初步设计方案编制规范和支出预算编制标准(试行)》-省市费用标准解读系列05

《市级信息化建设项目初步设计方案编制规范和支出预算编制标准(试行)》(常行审 〔2023〕7号)标准是湖南省常德市行政审批服务局、常德市财政局2023年12月29日发布的费用标准(了解更多可直接关注我们咨询)。…...

微信小程序 https://pcapi-xiaotuxian-front-devtest.itheima.net 不在以下 request 合法域名

微信小程序在调用接口的时候出现以上报错,接口没有问题,是因为小程序自动校验了合法域名 打开本地设置: 勾选不校验合法域名,即可 效果如下:...

vue什么时候渲染旧的VDOM,什么时候渲染新的VDOM

在 Vue 中,决定渲染旧的 VDOM 还是新的 VDOM 的关键在于组件的数据变化和 Vue 的响应式系统。一些常见的情况可以帮助理解这个过程: 1. 渲染新 VDOM 的情况 数据变化:当组件的响应式数据(如 data、props 或计算属性)发…...

【Qwen2技术报告分析】从模型架构 数据构建和模型评估出发

目录 前言 一、Tokenizer 二、模型结构 dense模型 MoE模型 模型参数设置 三、Pre-Training Pre-Training DATA LONG-CONTEXT TRAINING 四、Post-Training Post-Training DATA 人工数据注释(collaborative data annotation) 自动数据合成&a…...

Naive UI 选择器 Select 的:render-option怎么使用(Vue3 + TS)(鼠标悬停该条数据的时候展示全部内容)

项目场景&#xff1a; 在渲染select选择器后&#xff0c;当文字过长的时候&#xff0c;多出来的部分会显示成省略号&#xff0c;这使我们不能很清晰的看到该条数据的完整信息&#xff0c;就需要加一个鼠标悬停展示完整内容。 解决方案&#xff1a; vue代码&#xff1a; <n…...

使用Mac如何才能提高OCR与翻译的效率

OCR与截图大家都不陌生&#xff0c;或许有的朋友对于这两项功能用到的不多&#xff0c;但是如果经常会用到的话&#xff0c;那你就该看看了 iOCR&#xff0c;快捷键唤出翻译窗口&#xff0c;不论是截图翻译、划词翻译、输入翻译、剪切板翻译&#xff0c;统统快捷键完成&#x…...

QML----复制指定下标的ListModel数据

我现在有一个写好的listmodel,我需要从里边抽取35个数据作为展示 头文件 #ifndef GETONEPAGESIZEMEMBERLISTMODEL_H #define GETONEPAGESIZEMEMBERLISTMODEL_H#include <QObject> #include <QAbstractListModel> #include <QDebug> #include "mylistm…...

CSS Text(文本)

CSS Text(文本) CSS Text 是一种用于控制网页中文本显示样式的技术。通过使用 CSS Text 属性,开发者可以轻松地调整文本的字体、大小、颜色、对齐方式等,从而实现更加美观和个性化的网页设计。本文将详细介绍 CSS Text 的各种属性及其应用方法。 一、字体属性 1. font-fam…...

聊一聊Spring中的@Transactional注解【下】【注解失效场景】

前言 尽管 Transactional 注解在 Spring 中提供了方便的事务管理功能&#xff0c;我们在使用过程中却常常面临其失效的问题。事务失效可能导致意想不到的数据状态和错误&#xff0c;影响应用的稳定性和可靠性。本文将探讨一些常见的 Transactional 失效场景&#xff0c;包括异常…...

对称加密与非堆成加密

http通信有一些什么问题 窃听 - 对称加密传递密钥 - 非对称加密安全速度 - 非对称加密 对称加密中间人攻击 - 证书证书伪造 - 消息摘要摘要伪造 - 数字签名 可能被窃听 http本身不具备加密功能&#xff0c;http报文使用明文方式发送 还可能存在验证问题 无法确认发送到的…...

江协科技STM32学习- P28 USART串口数据包

&#x1f680;write in front&#x1f680; &#x1f50e;大家好&#xff0c;我是黄桃罐头&#xff0c;希望你看完之后&#xff0c;能对你有所帮助&#xff0c;不足请指正&#xff01;共同学习交流 &#x1f381;欢迎各位→点赞&#x1f44d; 收藏⭐️ 留言&#x1f4dd;​…...

Linux脚本循环(for、while、until)

文章目录 for基础风格for列表风格for与seq组合for与大括号for循环处理脚本参数组合命令while基础while数字累加utilcontinue for基础风格 这种风格最像高级程序中的for循环 #!/bin/bashfor(( i0; i<10; i )) doecho "第$i次for循环" donefor列表风格 #!/bin/ba…...

文件系统上云的挑战

优质博文&#xff1a;IT-BLOG-CN 一、挑战/注意事项 【1】因文件系统HDFS没有关联信息OrderId等&#xff0c;不能对存量数据进行有策略的同步&#xff0c;因此目前是将所有的文件同步至云服务器SIN&#xff1b; 【2】海外数据和国内数据上传到各自的文件服务器后&#xff0c;…...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享

文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的&#xff0c;根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折&#xff0c;不要问我为什么&#xff0c;主要…...

MODBUS TCP转CANopen 技术赋能高效协同作业

在现代工业自动化领域&#xff0c;MODBUS TCP和CANopen两种通讯协议因其稳定性和高效性被广泛应用于各种设备和系统中。而随着科技的不断进步&#xff0c;这两种通讯协议也正在被逐步融合&#xff0c;形成了一种新型的通讯方式——开疆智能MODBUS TCP转CANopen网关KJ-TCPC-CANP…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

Axios请求超时重发机制

Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式&#xff1a; 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

c#开发AI模型对话

AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署&#xff0c;直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型&#xff0c;但是目前国内可能使用不多&#xff0c;至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

Map相关知识

数据结构 二叉树 二叉树&#xff0c;顾名思义&#xff0c;每个节点最多有两个“叉”&#xff0c;也就是两个子节点&#xff0c;分别是左子 节点和右子节点。不过&#xff0c;二叉树并不要求每个节点都有两个子节点&#xff0c;有的节点只 有左子节点&#xff0c;有的节点只有…...

有限自动机到正规文法转换器v1.0

1 项目简介 这是一个功能强大的有限自动机&#xff08;Finite Automaton, FA&#xff09;到正规文法&#xff08;Regular Grammar&#xff09;转换器&#xff0c;它配备了一个直观且完整的图形用户界面&#xff0c;使用户能够轻松地进行操作和观察。该程序基于编译原理中的经典…...

Fabric V2.5 通用溯源系统——增加图片上传与下载功能

fabric-trace项目在发布一年后,部署量已突破1000次,为支持更多场景,现新增支持图片信息上链,本文对图片上传、下载功能代码进行梳理,包含智能合约、后端、前端部分。 一、智能合约修改 为了增加图片信息上链溯源,需要对底层数据结构进行修改,在此对智能合约中的农产品数…...

人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验&#xff0c;我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育&#xff0c;这并非炒作&#xff0c;而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它&#xff0c;试图简单地禁止学生使…...