简介   cv2.Laplacian是用来判断图像模糊度的     函数原型 dst = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) 前两个是必须的参数: 第一个参数是需要处理的图像: 第二个参数是图像的深度,-1表示采用的是与原图像相同的深度.目标图像的深度必须大于等于原图像的深度:   其后是可选的参数: dst不用解释了: ksize是算子的大小,必须为1.3.5.7.默认为1. sc

1. cv2.Scharr(src,ddepth, dx, dy), 使用Scharr算子进行计算 参数说明:src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,通常使用-1, 这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值, dx表示x轴方向算子,dy表示y轴方向算子 2.cv2.laplacian(src, ddepth) 使用拉普拉斯算子进行计算 参数说明: src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值 scharr算子, 从图中我们可以看出sch

检测图片是否模糊有很多方法(这篇文章review了36种),比如FFT和variation of Laplacian等,前者在操作到时候需要定义高频的量有多低和多高来区分图片是模糊的,操作起来比较麻烦:而后者可以输出一个浮点数来代表图片的模糊程度. 这里我们用的方法为Pech-Pacheco在2000年提出的Laplacian方法(具体可以查看这篇文章).Laplacian方法能够进行这项工作的原因是Laplacian算子是用来衡量图片的二阶导,能够强调图片中密度快速变化的区域,也就是边界,故常

转载:https://blog.csdn.net/cumtb2002/article/details/107798767 Modules used: 使用的模块: For this, we will use the opencv-python module which provides us various functions to work on images. 为此,我们将使用opencv-python模块,该模块为我们提供了处理图像的各种功能. Download opencv-python

图像梯度处理 Sobel算子 水平方向: 对于线条A和线条B,右侧像素值与左侧像素值的差值不为零,因此是边界 上下像素值差值为0,左右素值的差值不为零,分布为正负, 离的近的为2,离的远的为1 P5=(P3-P1)+2(P6-P4)+(P9-P7) 竖直方向: 对于线条A和线条B,上侧像素值与下侧像素值的差值不为零,因此是边界 左右像素值差值为0,上下素值的差值不为零,分布为正负, 离的近的为2,离的远的为1 P5=(P7-P1)+2(P8-P2)+(P9-P3) 在使用时,P5可能是负数,所以

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

边缘检测 边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点,边缘检测是特征提取的重要领域. 1.检测方法 边缘检测的方法大致分为两类:基于搜索和基于零交叉 基于搜索的边缘检测方法首先计算边缘强度,通常用一阶导数表示,例如梯度模,然后计算估计边缘的局部方向,通常采用梯度的方向,并利用此方向找到梯度模的最大值. 基于零交叉的方法是找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘,通常用拉普拉斯算子或非线性微分方程的零交叉点. 2.Sobel边缘检测算子 Sobel边缘检测算法比较简单,实际应用中效率比ca

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

本文的内容都与图像处理有关,这时需要修改图像,比如要使用具有艺术性的滤镜.外插(extrapolate)某些部分.分割.粘贴或其他需要的操作. 1.不同色彩空间的的转换 OpenCV有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别

基于YoloV3的实时摄像头记牌器 github:https://github.com/aoru45/cards_recognition_recorder_pytorch 最终效果 数据准备 数据获取 从摄像头拍摄各种牌型的视频各20秒,不采用人工打标签,而是通过识别出牌的边缘,将牌经过仿射变换矫正,根据牌的实际宽高以及标注位置的实际宽高得到标注位置.通过随机生成背景图片,并且将牌在背景中随机旋转和平移,去掉标注部分被遮挡的生成图片,同时将label也做同样的变换,完成数据集的获取. 先定义好将

直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.

图像梯度 我们知道一阶导数可以用来求极值.把图片想象成连续函数,因为边缘部分的像素值与旁边的像素明显有区别,所以对图片局部求极值,就可以得到整幅图片的边缘信息.不过图片是二维的离散函数,导数就变成了差分,这个查分就变成了图像梯度. 1. 垂直边缘提取 滤波是应用卷积来实现的,卷积的关键就是卷积核.我们来考察下面这个卷积核: 这个核是用来提取图片中的垂直边缘的,怎么做到的呢?看下图: 当前列左右两侧的元素进行差分,由于边缘的值明显小于(或大于)周边像素,所以边缘的差分结果会明显不同,这样就提取出垂

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Apr 25 08:11:32 2019 @author: jiangshan""" import cv2import numpy as np dataSetDir = 'D:\\Workspace\\Spyder\\'#filename = dataSetDir+'Mask_10228690_15.tif'filename = dataSetDir+'Input_

2. 使用OpenCV3处理图像 2.1 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法. 三种常用色彩空间:灰度.BGR.HSV(Hue色调,Saturation饱和度,Value亮度) 注:计算机遵从加色模型,而绘画遵从减色模型. 2.2 傅里叶变换 傅里叶变换作用:可以用来区分图像里哪些区域的信号变化特别强,哪些不那么强, 从而可以任意标记噪声区域.感兴趣区域.前景和背景. 幅度谱(magnitude spectrum):图像的幅度谱是另一种图像,幅度谱图像呈现

参考: https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/ https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/7900978.html 先对图像用拉普拉斯算子进行滤波,然后求取得到的结果图像的方差,如果方差小于一定值则图片视为模糊.利用python很好实现: img2gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图片压缩为单通道的灰度

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 16 图像平滑 目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 2D 卷积 与一维信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作.下面我们将对一幅图像使用平均滤波器.下面是

文章来源:https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46851451 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(不管是横向的.纵向的.斜方向的等等),所需要的无非也是一个核模板,模板的不同结果也不同.所以可以看到,所有的这些个算子函数,归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已.并且这只是这类滤波函数的一个用途,曾经写过一个关于matlab下滤波函数imfilter

opencv-学习笔记(6)图像梯度Sobel以及canny边缘检测 这章讲了 sobel算子 scharr算子 Laplacion拉普拉斯算子 图像深度问题 Canny检测 图像梯度 sobel算子和scharr算子 sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以它的抗噪声能力很强 我们可以设定求导的方向xorder或者yorder.也可以设置卷积核的大学 Ps当我们设置卷积核的大小为ksize=-1时候,这个函数会用 3*3的scharr算子如下 官方推荐在使用3*3滤波器时候要用scha

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,然后演化为不同的算子而已.而且这仅仅是这类滤波函数的一个用途,以前写过一个关于matlab下滤波函数imfilter()的扩展应用(等同于opencv的cv2.filter2D函数): 图像滤波函数imfilter函数的应用及其扩展