机器视觉学习(八)—— 阈值化

目录 一、阈值化 二、二值化和示例 2.1 二值化 2.2 示例代码 一、阈值化 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于图像处理和计算机视觉任务。阈值化是图像处理中的一种常见操作,可以将图像的像素值分成两个或多个不同的类别,通常是黑色和白色。 使用OpenCV进行阈值化的步骤如下: 导入OpenCV库: import cv2 读取图像: image = cv2.imread('image.jp...

机器视觉系统-分辨率、信噪比、动态范围

分辨率:其他条件相同时,分辨率越大,图像越清晰。分辨率如640×480, 1024×768, 2048×1536等。 信噪比:信号与噪声的比值,信噪比越高图像的质量越高。 动态范围:表示图像中所包含的从“最暗”至“最亮”的范围。动态范围越大,所能表现的层次越丰富,所包 含的色彩空间也越广。相机的动态范围越大,它能同时记录的暗部细节和亮部细节越丰富。  HRD:HDR是一种照片处理程序,经HD...

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十 简单颜色反转效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十 简单颜色反转效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十 简单颜色反转效果 一、简单介绍 二、简单颜色反转效果实现原理 三、简单颜色反转效果案例实现简单步骤 四、注意事项 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语...

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十一 简单毛玻璃效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十一 简单毛玻璃效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十一 简单毛玻璃效果 一、简单介绍 二、简单毛玻璃效果实现原理 三、简单颜色反转效果案例实现简单步骤 四、注意事项 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言...

计算机视觉新巅峰,微软&牛津联合提出MVSplat登顶3D重建

开篇:探索稀疏多视图图像的3D场景重建与新视角合成的挑战 3D场景重建和新视角合成是计算机视觉领域的一项基础挑战,尤其是当输入图像非常稀疏(例如,只有两张)时。尽管利用神经场景表示,例如场景表示网络(SRN)、神经辐射场(NeRF)和光场网络(LFN)等,取得了显著进展,但这些方法在实际应用中仍然不尽人意,原因包括每个场景的优化成本高昂、内存消耗大以及渲染速度慢。最近,3D高斯投影(3DGS)作为一...

opencv 计算机视觉 灰度变换之非线性变换

对数变换有两个作用: 1.对数曲线在像素值较低的区域斜率较大,,在像素值较高的区域斜率较低,所以经过对数变换后的图片在较暗的区域对比度将会得到提升,因而能增强图像暗部的细节 2.图像的傅里叶频谱的动态范围可能宽达0~10^6.直接显示频谱显示设备的动态范围往往不能满足要求,这时就需要使用对数变换。使得傅里叶频谱的动态范围被合理的非线性压缩 指数变换多用于图像整体偏暗,扩展灰度级,还可用在图像有“冲淡”...

计算机视觉常用术语汇总

batch_size:以人脸识别为例,表示的是输入图像时输入的是一张图像还是多张图像,如果输入的是一张图像,那么batch_size就为1;如果一次输入多张图像,那么这个batch_size就是图片的数量。 batch_max:同上,表示一次输入图片的最大数量。 crop:图像裁剪的含义。 人脸对齐:这个术语的含义是将图像中的人脸经过旋转转到下巴垂直的地面的角度,这是通过图图像的矩阵操作实现的,例如一...

机器视觉学习(九)—— 边缘检测

cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 调用cv2.Canny函数进行Canny边缘检测。设置低阈值为100,高阈值为200。 1.2 角点检测 角点检测是计算机视觉中的一种关键技术,用于检测图像中的角点或特征点。角点是图像中两条边交汇形成的点,通常具有较高的局部变化和不变性。 OpenCV提供了几种角点检测算法,其中两种常用的方法是Harris角点检测和Shi-...

机器视觉学习(十)—— 轮廓检测

目录 一、轮廓的检测与绘制 1.1 cv2.findContours()函数 1.2 cv2.drawContours()函数 1.3 轮廓检测示例代码 二、显示边界框 2.1 cv2.boundingRect()函数 2.2 cv2.rectangle()函数 2.3 显示绘制边界框 2.4 个人笔记和进阶版显示边框 2.4.1 个人笔记 2.4.2 进阶版显示边框 一、轮廓的检测与绘制 轮廓检测(...

图像处理与视觉感知---期末复习重点(4)

.1 概述1.2 异同点 二、图像复原/退化模型2.1 模型图简介2.2 线性复原法 三、彩色基础四、彩色模型五、彩色图像处理 一、图像复原与图像增强 1.1 概述  1. 图像增强技术一般要利用人的视觉系统特性,目的是取得较好的视觉效果,不需要考虑图像退化的真实物理过程,增强后的图像也不一定要逼近原始图像。  2. 图像复原技术需要针对图像的退化原因设法进行补偿,因此需要对图像的退化过程有一定的先验...
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