- 添加周期噪声 概念 代码 t=imread('a1.jpg'); [m,n]=size(t); t_1=t; for i=1:m for j=1:n t_1(i,j)=t(i,j)+40*sin(40*i)+40*sin(40*j); end end imshow(t),title('原图'); figure,imshow(t_1),title('加入周期噪声后')... 添加周期噪声 概念 代码 t=imread('a1.jpg'); [m,n]=size(t); t_1=t; for i=1:m for j=1:n t_1(i,j)=t(i,j)+40*sin(40*i)+40*sin(40*j); end end imshow(t),title('原图'); figure,imshow(t_1),title('加入周期噪声后')...
- im2col() 矩阵卷积 卷积就是卷积核跟图像矩阵的运算。卷积核是一个小窗口，记录的是权重。卷积核在输入图像上按步长滑动，每次操作卷积核对应区域的输入图像，将卷积核中的权值和对应的输入图像的值相乘再相加，赋给卷积核中心所对应的输出特征图的一个值，如下图所示（这里卷积核要旋转180 °）： 如果还不懂的话，可以类比均值滤波，用一个矩阵算子对于图像上一块图像，对于像素... im2col() 矩阵卷积 卷积就是卷积核跟图像矩阵的运算。卷积核是一个小窗口，记录的是权重。卷积核在输入图像上按步长滑动，每次操作卷积核对应区域的输入图像，将卷积核中的权值和对应的输入图像的值相乘再相加，赋给卷积核中心所对应的输出特征图的一个值，如下图所示（这里卷积核要旋转180 °）： 如果还不懂的话，可以类比均值滤波，用一个矩阵算子对于图像上一块图像，对于像素...
- 混乱场景目标图像检测（特征点匹配） 代码（从大佬那copy的） boxImage = imread('car2_1.png'); sceneImage = imread('car2.jpg'); boxImage = rgb2gray(boxImage); sceneImage =rgb2gray(sceneImage); %% Step 2: 提取SURF特征... 混乱场景目标图像检测（特征点匹配） 代码（从大佬那copy的） boxImage = imread('car2_1.png'); sceneImage = imread('car2.jpg'); boxImage = rgb2gray(boxImage); sceneImage =rgb2gray(sceneImage); %% Step 2: 提取SURF特征...
- 源代码 syntheticDir = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata','digits','synthetic'); handwrittenDir = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata','digits','handwritten'); % |imageDa... 源代码 syntheticDir = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata','digits','synthetic'); handwrittenDir = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata','digits','handwritten'); % |imageDa...
- 目录 什么是Canny边缘检测获取图像的边缘 什么是Canny边缘检测 Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。该方法由John F. Canny于1986年发表。 Canny边缘检测主要分为4个步骤： （1）去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。 （2）计算梯度的幅度与方向 （3）非极大值抑制，即适当地让... 目录 什么是Canny边缘检测获取图像的边缘 什么是Canny边缘检测 Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。该方法由John F. Canny于1986年发表。 Canny边缘检测主要分为4个步骤： （1）去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。 （2）计算梯度的幅度与方向 （3）非极大值抑制，即适当地让...
- 原图 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import os from PIL import Image def convolve(image, weight): height, width = image.shape h, w = weight.shape height_ne... 原图 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import os from PIL import Image def convolve(image, weight): height, width = image.shape h, w = weight.shape height_ne...
- OpenCV简介 图像处理是指对图像执行一些操作以达到预期效果的过程。可以类比数据分析工作，在数据分析时我们需要做一些数据预处和特征工程。图像处理也是一样的。我们通过图像处理来处理图片从而可以从中提取处一些更加有用的特征。我们可以通过图像处理减少图像噪声，调整图像亮度、颜色或者对比度等等。想要进一步系统了解图像处理基础知识，参看（https://www.youtube... OpenCV简介 图像处理是指对图像执行一些操作以达到预期效果的过程。可以类比数据分析工作，在数据分析时我们需要做一些数据预处和特征工程。图像处理也是一样的。我们通过图像处理来处理图片从而可以从中提取处一些更加有用的特征。我们可以通过图像处理减少图像噪声，调整图像亮度、颜色或者对比度等等。想要进一步系统了解图像处理基础知识，参看（https://www.youtube...
- 读入图像 cv2.imread(filepath,flags)读入图片 filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志 - cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 - cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 - cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整... 读入图像 cv2.imread(filepath,flags)读入图片 filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志 - cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 - cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 - cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整...
- 文章目录 图片操作图像变换视频操作回调函数事件判断时间相关颜色像素操作模糊操作噪声滤波器线性滤波器非线性滤波器 模板匹配 图片操作 img = cv2.imread("filepath") //读入路径内图片并返回一个句柄 cv2.namedWindow('windowName') //给窗口命名为windowName cv2.imshow(... 文章目录 图片操作图像变换视频操作回调函数事件判断时间相关颜色像素操作模糊操作噪声滤波器线性滤波器非线性滤波器 模板匹配 图片操作 img = cv2.imread("filepath") //读入路径内图片并返回一个句柄 cv2.namedWindow('windowName') //给窗口命名为windowName cv2.imshow(...
- 二值化，轮廓检测，去掉小框， import cv2import numpy as np img = cv2.pyrDown(cv2.imread("hammer.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED))# threshold 函数对图像进行二化值处理，由于处理后图像对原图像有所变化，因此img.copy()生成新的图像，cv2.THRESH_... 二值化，轮廓检测，去掉小框， import cv2import numpy as np img = cv2.pyrDown(cv2.imread("hammer.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED))# threshold 函数对图像进行二化值处理，由于处理后图像对原图像有所变化，因此img.copy()生成新的图像，cv2.THRESH_...
- import timefrom collections import OrderedDict import math import torch.nn as nnimport torch.optim import osimport sys from functools import partialimport json import torch try: fr... import timefrom collections import OrderedDict import math import torch.nn as nnimport torch.optim import osimport sys from functools import partialimport json import torch try: fr...
- 整体嵌套的边缘检测： Holistically-Nested Edge Detection vgg16： https://github.com/harsimrat-eyeem/holy-edge c++版的： https://github.com/harsimrat-eyeem/hed ... 整体嵌套的边缘检测： Holistically-Nested Edge Detection vgg16： https://github.com/harsimrat-eyeem/holy-edge c++版的： https://github.com/harsimrat-eyeem/hed ...
- 数字图像去噪典型算法及matlab实现 Matlab2011-02-18 11:29:49 阅读423 评论2 字号：大中小 订阅 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声... 数字图像去噪典型算法及matlab实现 Matlab2011-02-18 11:29:49 阅读423 评论2 字号：大中小 订阅 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声...
- 原文：http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/29/1921211.html python 简单图像处理（13） 二值图腐蚀和膨胀，开运算、闭运算 开运算：先腐蚀后膨胀，能够消除图像区域外的小白点（噪声）。 闭运算：先膨胀后腐蚀，能够消除图像区域内的小黑点（噪声）。  ... 原文：http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/29/1921211.html python 简单图像处理（13） 二值图腐蚀和膨胀，开运算、闭运算 开运算：先腐蚀后膨胀，能够消除图像区域外的小白点（噪声）。 闭运算：先膨胀后腐蚀，能够消除图像区域内的小黑点（噪声）。  ...
- 1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；... 1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；...
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