图像处理

好久没有更新了图像处理 ArUco Marker Detection 在Emgu.CV.Aruco Namespace 命名空间中。--重要的检测结构体DetectorParameters Structure public double AdaptiveThreshConstant //用于找外轮廓的灰阶值 Double ，默认7. public int AdaptiveThreshWinSizeMin 对应最小窗口， public int AdaptiveThreshWinSizeStep public int CornerRefinementMaxIterations public DetectorParameters . RefinementMethod CornerRefinementMethod public double CornerRefinementMinAccuracy public int CornerRefinementWinSize public double ErrorCorrectionRate public int MarkerBorderBits public double MaxErroneousBitsInBorderRate public double MaxMarkerPerimeterRate public double

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__author__ = 'ding' ''' TensorFlow 图像处理 ''' import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.FastGFile( './path/to/picture1.jpeg' , 'rb' ).read() with tf.Session() as sess: # 将图像以jpeg的格式解码从而得到图像对应的三维矩阵 # tf.image_decode_png 函数对png格式图形进行解码。解码之后得到一个张量 # tf.image_decode_jpeg 函数对jpeg格式图形进行解码。 img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) print(img_data.eval()) img_data = tf.image.convert_image_dtype(img_data, dtype=tf.uint8) # # 导出 # img_export(img_data) # # # 调整尺寸 # img_size(img_data) # # # 裁剪 # img_fill_cut(img_data) # # # 翻转 # img_transposed(img_data) # # #

1. canny hough roberts sobel prewitt LoG canny edge bw bw1=edge(I,’sobel’); bw2=edge(I,’roberts’); bw3=edge(I,’prewitt’); - bw=edge(‘log’) canny bw=edge(‘canny’); bw=edge(I,’canny’,thresh,sigma); thresh [] sigama 1 canny 2. Hough Hough （1） hough() （2） houghpeaks() （3） houghlines() 2 3. 1 im2bw graythresh 4 文章来源: Matlab图像处理学习笔记（4）

图像处理之图像的平滑与锐化 概念： 锐化就是通过增强高频分量来减少图象中的模糊，因此又称为高通滤波。锐化处理在增强图象边缘的同时增加了图象的噪声。 平滑与锐化相反，就是滤掉高频分量，从而达到减少图象噪声，使图片变得有些模糊。 一、灰度化 灰度化，也就是黑白化，就是将图像进行黑白处理，使其失去色彩。而从像素点出发，就是使各个像素点的三种颜色分量R、G、B的值相同。 常用的黑白化的方法有三种： 第一种是最大值法(Maximum)： 第二种就是平均值法(Average)： 第三种是加权平均值法(Weighted Average)： 鉴于本人只使用了第二种，所以就先贴上第二种的代码： src=imread('background.bmp'); [m,n,channel]=size(src); desc=zeros(m,n); desc=double(desc); for i=1:m for j=1:n for k=1:channel desc(i,j)=desc(i,j)+src(i,j,k); end desc(i,j)=desc(i,j)/3; end end imshow(uint8(desc)); 二、锐化 锐化就是通过增强高频分量来减少图象中的模糊，因此又称为高通滤波。锐化处理在增强图象边缘的同时增加了图象的噪声。 常用的锐化模板是拉普拉斯(Laplacian)模板

一.图像统计 1.统计三剑客：median()函数，skewness()函数，kurtosis()函数，分别用于计算中值，偏度系数，峰度系数。输入数组，出来一个数。 2.直方图统计函数： result=histogram(array,nbins=value,binsize=value,locations=var,min=value,max=value,omin=var,omax=var) 这里面nbins设置最小间距数目，而binsize可用于设置最小间距，不设置的话间距为1。 max和min设置参与统计的最大值和最小值。 3.众数的统计可以通过得到直方图出现最多灰度值来实现。 histogram=histogram(data,omin=-1,omax=1) max=max(histogram,index) max函数中的index用于接收最大值所在的数的索引号。 二 图像增强 1.线性增强： result=byscl(array,min=value,max=value,top=value) min设置进行拉伸前你要进行拉伸的最小值，max同理，top设置如果大于max的值将拉伸值top设置的值。 2.直方图均衡 自适应直方图均衡： result = adapt_hist_equal ( array , top = value ) file = dialog_pickfile ()

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/core/core.hpp> 3 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 4 #include <iostream> 5 #include <stdlib.h> 6 using namespace cv ; 7 using namespace std ; 8 9 10 void MeanFilter_my1 ( const Mat & src , Mat & dst , int ksize ) //均值滤波 11 { 12 CV_Assert ( ksize % 2 == 1 ); 13 14 int * kernel = new int [ ksize * ksize ]; 15 for ( int i = 0 ; i < ksize * ksize ; i ++) 16 kernel [ i ] = 1 ; 17 Mat tmp ; 18 int len = ksize / 2 ; 19 tmp . create ( Size ( src . cols + len , src . rows + len ), src . type ()); //添加边框 20 dst . create ( Size ( src . cols , src .

图像处理---《图片的掩膜处理-->提高图像的亮度》 　　学习：针对一张图片，（1）如何获取图像的像素指针、（2）像素范围的处理、（3）掩膜应用 /*************************************************************************************** 作者：@WP20190612环境：VS2010 + OpenCV2.4.3 功能：掩膜操作---提高图像的对比度 说明： 知识1：获取图像的像素指针 CV_Assert(myImage.depth()==CV_8U); Mat.ptr<uchar>(int i=0); 获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计数 const uchar* current=myImage.ptr<uchar>(row); 获取当前行的指针 p(row, col)=current[col]; 获取当前像素点p(row, col)的像素值 要点---要明确哪个像素指针可以调整，哪里不可以调整 知识点2： 像素范围的处理 saturate_cast<uchar>， 确保RGB值 范围在0~255之间。 saturate_cast<uchar>(-100) 返回0； saturate_cast<uchar>(288) 返回255； saturate_cast<uchar>(100)

imread函数 用法： A = imread(filename.fmt) 根据文件名filename读取灰度获彩色图像。 返回的数组A包含图像数据。 若文件包含灰色图像，A是M*N的数组；若文件名包含真彩图像，A是M*N*3的数组。、 double(y) 表示将参数y转为双精度浮点类型，如果y是字符，将返回字符的 ASCII码 值。 matlab中 uint16函数 的用法； 1.函数用法：将输入参数映射到无符号16位范围之内， subplot(m,n,p) 生成m*n个子图，当前激活第p个子图。 axis函数 可以用于操作普通的坐标属性（ 轴的缩放和外观）。 axis( [xmin xmax ymin ymax] ) ：可以设置当前坐标轴 x轴 和 y轴的限制范围 rgb2gray 是matlab内部一种处理图像的函数，通过消除图像色调和饱和度信息同时保留亮度实现将将RGB图像或彩色图转换为 灰度图像 ，即 灰度化 处理的功能，调用这个功能的格式是I = rgb2gray(RGB)，意思是将真彩色图像RGB转换为灰度强度图像I grid on 是matlab中的一种 函数 ，表示在画图的时候添加网格线。 在MATLAB中，通过 函数imadjust（） 进行 图像灰度的调整 ，该函数调用格式如下： J=imadjust( I，[low_in;high_in]，[low_out

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/yql_617540298/article/details/84817597 一、图像变形 假设原图像为f(u,v)，扭曲的目标图像是g(x,y) 1. forward warping 2. inverse warping 二、python图像变形 import cv2 import math import numpy as np #加载一个灰度图像 image = cv2.imread('F:/a.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #获取高、宽 rows,cols = image.shape ''' rows = height (y轴) cols = width (X轴) ''' #创建一个空图像 output = np.zeros(image.shape,dtype = image.dtype) #垂直方向变形 for i in range(rows): for j in range(cols): offset_x = int(50.0*math.cos(2*math.pi*i/180.0)) offset_y = 0 if j+offset_x < cols:#X轴方向 output[i,j] = image[i,(j+offset_x)%cols] else