前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:张熹熹 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 图像变换 自然界中有很多的颜色,红红的花,绿绿的草,蓝蓝的天,白白的云,多姿多彩的世界,美轮美奂的图像. 通过手机,照相机就可以定格每一个美的瞬间. 但是,当把这些景象定格的时候,就被采样.量化成了数字图像了. 数字图像就是计算机当中处理的图像,也是我

将上篇得到的灰度图转换为二值图,读取像素数据,低于某一值置0,否则设置为255,为得到更好的效果不同图片应采用不同的值 /* 2015年6月2日11:16:22 灰度图转换为二值图 blog:http://www.cnblogs.com/wd1001/ */ #include<stdio.h> #include<malloc.h> #include<stdlib.h> /* 位图头结构 */ #pragma pack(1) typedef struct tagBITMA

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated

zw·准专利·高保真二值图细部切分算法     高保真二值图细部切分算法,是中国字体协会项目的衍生作品.     说准专利算法,是因为对于图像算法的标准不了解,虽然报过专利,但不是这方面的,需要咨询专业的专利顾问.     原型是用opencv+python实现的,因为Halcon,对于协会的设计师,门槛太高,所以,特意设计了一套opencv+python的live-cd,解压即可,无需配置. 高保真二值图细部切分算法,初看很简单,其实很复杂. ps,简单的东西,往往更复杂,就像每天遇到的:UR

目录 二值图的定义 二值图的应用 阈值化 二值化/阈值化方法 1,无脑简单判断 opencv3函数threshold()实现 2,Otsu算法(大律法或最大类间方差法) OpenCV3 纯代码实现大津法 OpenCV3 threshold算法调用Otsu阈值化 改进版本 OpenCV3函数adaptiveThreshold实现自适应阈值 二值图的定义 二值图是一种特殊的灰度图,即每个像素点要么是白(0),要么是黑(255) 无论是灰度图还是二值图都是用阈值化的知识. 二值图的应用 图像的二值化使

CTF做了图片的隐写题,还没有形成系统的认识,先来总结一下BMP图的组成,并通过将彩色图转为二值图的例子加深下理解. 只写了位图二进制文件的格式和代码实现,至于诸如RGB色彩和调色板是什么的一些概念就不啰嗦了. BMP位图文件格式 BMP文件由文件头.位图信息头.调色板和图形数据四部分组成,真彩色图是没有调色板的.每部分的具体结构在代码中具体列出并解释. 结构体的对齐 定义文件头部各结构体时要注意对齐的问题,至于什么是结构体对齐,请看这篇博文,写的很详细http://www.cnblogs.co

coco数据集大概有8w张以上的图片,而且每幅图都有精确的边缘mask标注. 后面后分享一个labelme标注的json或xml格式转二值图的源码(以备以后使用) 而我现在在研究显著性目标检测,需要的是边缘mask的二值图像.搜了很久,并没有人做过这种工作,只能得到如下的掩膜图 而我需要的图像为二值图,如下 说下 我的过程 并附上代码: 首先,coco数据集将所有的8w多张图片标注信息整合到一个json文件中,所以我们需要将单张图片标注信息json文件提取出来,以下是批量提取脚本. 注: 需要改

CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); IplImage* img_src= cvLoadImage(dlg.GetPathName(),CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); IplImage* i

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能, 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀,对于灰度图,速度基本和CV的一致,但是 CV没有针对二值图做特殊处理,因此,这个函数对二值图的速度和灰度是一样的,但是这个函数,如果使用的话,估计大部分还是针对二值图像,因此,我对二值图做了特别优化,速度可以做到是CV这个函数的4倍左右. MorphologyEx的主要功能是对灰度图进行相关形态学的处理,比如腐蚀.膨胀.开闭等计算,其代码可以在github上找到:https://gi

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

一天半把彩色bmp转成黑白了. 原理是: 第一步:读出位图数据的偏移位置:即第11个字节,用fseek即可. 然后将偏移位置之前的数据全部写入新的bmp图中. 第二步:用fseek移到位图数据这前,判断并转换成二值的黑白图. 还有,要注意一点:查ascii表B 0x42,M0x4d,bfType 为两个字节,B为low字节,M为high字节所以bfType=0x4D42,而不是0x424D,但注意) 源代码:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3295

一.最近因为所在的实习公司要求用opencv视觉库来写一个对图片识别并提取指定区域的程序.看了很多资料,只学会了皮毛,下面附上简单的代码.运行程序之前需要安装opencv库,官网地址为:https://opencv.org/.直接下载安装包到本地,解压即可.本人的opencv版本为24.10 .集成环境是visual studio 2013. #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include "iostream" #include "queue" #include "Windows.h" #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "ope

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

c# 验证码的识别主要分为预处理.分割.识别三个步骤 首先我从网站上下载验证码 处理结果如下: 1.图片预处理,即二值化图片 *就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255. 原理如下: 代码如下: #region 二值化图片 /// <summary> /// 二值化图片 /// 就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255 /// </summary> /// <returns>处理后的验证码</returns> public Bitmap Binary

############################################################################################# ############################图片预处理以及图片裁剪########################################### #########################################################################

不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了,认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的,一切看运气和当时的兴趣.本来研究完了就放在那里了,一直比较懒的去做总结,但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料,能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用,决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧,毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的.而且也具有一定的工程价值. 怎么说呢,其实在很早浏览matlab的图像处理工具箱的时候,就无数次的看到过这些函数,但是无奈当时不知道他们有什么用

前天闲着没事干,就写了写BMP图像处理,感觉大家还比较感兴趣..所以现在没事,继续更新..这次简单的写了灰度图像二值化..这是什么概念呢? 图像的二值化的基本原理 图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255,也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果.即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,特别是在实用的图像处理中,以二值图像处理实现而构成的系统是很多的,要进行二值图像的处理与分析,首先要

#include "stdafx.h"//对一张图片进行二值化处理 IplImage *pSrclmg =NULL;//载入的图片IplImage *pDeclmg =NULL;//生成的图像 void onTrackerSlid(int thresth){ /*int i,j,k; //设置一个阈值,如果大于这个阈值就赋为255,小于这个阈值就赋为0 int height =pDeclmg->height; int width =pDeclmg->width; int s

对于上图的二值化图像,要去除左下角和右上角的噪点,方法:使用opencv去掉黑色面积较小的连通域. 代码 CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); IplImage* img_src= cvLoadImage(d