本次涉及了对原图像增加高斯噪声.多次叠加原图和高斯噪声图以及叠加后的平均图像. close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; RGB=imread('eight.tif'); %读入eight图像,赋值给RGB A=imnoise(RGB,'gaussian',0,0.05); %加入高斯白噪声 I=A; %将A赋值给I M=3; %设置叠叠加次数M I=im2double(I); %将I数据类型转换成双精度 RGB=im2

图像噪声使图像在获取或是传输过程中收到随机信号干扰,妨碍人们对图像理解及分析处理的信号.非常多时候将图像噪声看做多维随机过程,因而描写叙述噪声的方法全然能够借用随机过程的描写叙述,也就是使用随机过程的描写叙述,也就是用它的高绿分布函数和概率密度分布函数.图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量,图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染. 以下简介两种图像噪声.即椒盐噪声和高斯噪声. 1.椒盐噪声 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中常常见到的一种噪声

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀>,作者: eastmount . 本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法,基础性知识希望对您有所帮助. 1.基础理论 2.图像腐蚀代码实现 3.图像膨胀代码实现 一. 基础知识 (注:该部分参考作者论文<一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法>) 图像的膨胀(Dilation)和腐

使用dense_flow求取图像的光流图像,原项目地址: https://github.com/wanglimin/dense_flow 该方法使用的是opecnv最基本的光流图像计算方法,输出为 flow_x 和flow_y 两个图像. 因为输入同程序要求不同(视频 -> 连续帧图像),因此对程序进行部分修改,大体相同. 对该程序的编译方法为: 假设程序的目录为:$ROOT_DENSE 在对该程序进行编译之前应该首先在CMakelist里面修改要进行编译的源文件. 将第5, 6行修改为: ad

Opencv-Python:图像尺寸.图像的读取.显示.保存与复制 原创 2017年11月23日 21:30:49 4440 在使用opencv的方法时,首先必须导入opencv包.新的opencv导入cv2,这里也和cv做了一个对比 import cv2 一.图像尺寸 图像的大小可以通过其shape属性来获取,shape返回的是一个tuple元组,第一个元素表示图像的高度,第二个表示图像的宽度,第三个表示像素的通道数. 示例: if __name__ == '__main__': dirfil

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 在<PyQt转换显示Python-OpenCV图像实现图形化界面的视频播放>介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能.其中的关键函数如下: def cvImgtoQtImg(cvImg): #定义opencv图像转PyQt图像的函数 QtImgBuf = cv2.cvtColor(cvImg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) QtImg = QtGui.QImage(QtImgBuf.da

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样>,作者:eastmount. 一.图像金字塔 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图6-11所示,它包括了四层图像

import java.awt.AlphaComposite; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.Image; import java.awt.Toolkit; import java.awt.color.ColorSpace; import java.awt.geom.AffineTransform;

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // 计时函数 void PrintMs(const char *text = &

Windows 10 取消桌面右键"图像属性"."图像选项" 桌面右键 说明:在windows 10中,桌面右键出现"图像属性"."图像选项",对于强迫症患者一定要把它去掉 Windows+R 打开运行,输入regedit 进入注册表 \HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background\ShellEx\ContextMenuHandlers\ 找到igfxDTCM,删除这项即可 查看效果 null

思路: (1)使用opencv读取本地图像 (2)调用cv_bridge::CvImage().toImageMsg()将本地图像发送给rviz显示 一.使用opencv读取本地图像并发布图像消息 (1)利用catkin新建一个工程叫rosopencv,并进行初始化 mkdir -p rosopencv/src cd rosopencv/src catkin_create_pkg rosopencv sensor_msgs cv_bridge roscpp std_msgs image_tran

一.介绍 获取DRR图像是医疗图像配准里面的一个重要的前置步骤:它的主要目的是,通过CT三维图像,获取模拟X射线影像,这个过程也被称为数字影响重建. 在2D/3D的配准流程里面,需要首先通过CT三维图像,能够获取任意位置的DRR图像,然后去与已经获取的X光平面图像配准. 配准过程如下(下面的描述是不准确的,我只是描述了一种情况,即基于灰度的图像配准算法的过程,并且可能会有纰漏): 1- 定义一个评价函数:即相似性测度函数,通过这个函数评价当前是否已经达到了配准的要求. 2- 不断通过调整输入参数

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

在MATLAB中,我们常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在MATLAB中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从uint8型变成double型.如果直接运行imshow(I),显示的将是一个白色的图像. 这是因为imshow()显示图像时默认double型在0~1范围内,即大于1时都显示为白色:而imshow()显示unit8型图像是在0~255范围内.解决办法: 1.利用imshow(I/256)将图像矩阵转化到0~1之间 2.利用imsho

MATLAB中,常常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围.而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了. 通过搜索,

自从上次写了Hilbert图像置乱之后,就对图像置乱研究了一下,发现这里面也是有很多置乱算法的. Arnold也算一种比较主要的置乱算法,算法由以下变换公式产生: 这里a和b是参数,n是迭代次数,N是图像的高或宽. 有了正变换公式,我们还需要反变换公式,正好我最近在学Mathematica,反变换公式就是用这个软件求的. 公式如下: 两个变换矩阵正好是求逆的关系吧,手算也出来了,不过顺便熟悉一下Mathematica,何乐不为呢. 处理结果如下: 原图: 置乱后: 恢复后: matlab代码如下