图像的形变与缩放，使用的是skimage的transform模块，函数比较多，功能齐全。 1、改变图片尺寸resize 函数格式为： skimage.transform.resize(image, output_shape) image: 需要改变尺寸的图片 output_shape: 新的图片尺寸from skimage import transform,data import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() dst=transform.resize(img, (80, 60)) plt.figure(resize)plt.subplot(121) plt.title(before resize) plt.imshow(...
图像亮度与对比度的调整，是放在skimage包的exposure模块里面 1、gamma调整 原理：I=Ig 对原图像的像素，进行幂运算，得到新的像素值。公式中的g就是gamma值。 如果gamma>1, 新图像比原图像暗 如果gamma<1,新图像比原图像亮 函数格式为：skimage.exposure.adjust_gamma(image, gamma=1) gamma参数默认为1，原像不发生变化 。from skimage import data, exposure, img_as_float import matplotlib.pyplot as plt image = img_as_flo...
在图像处理中，直方图是非常重要，也是非常有用的一个处理要素。 在skimage库中对直方图的处理，是放在exposure这个模块中。 1、计算直方图 函数：skimage.exposure.histogram(image, nbins=256) 在numpy包中，也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义。 返回一个tuple（hist, bins_center), 前一个数组是直方图的统计量，后一个数组是每个bin的中间值import numpy as np from skimage import exposure,data image =...
对图像进行滤波，可以有两种效果：一种是平滑滤波，用来抑制噪声；另一种是微分算子，可以用来检测边缘和特征提取。 skimage库中通过filters模块进行滤波操作。 1、sobel算子 sobel算子可用来检测边缘 函数格式为：skimage.filters.sobel(image, mask=None)from skimage import data,filters import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() edges = filters.sobel(img) plt.imshow(edges,plt.cm.gray) 2、roberts算子 rober...
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合，选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。 在skimage库中，阈值分割的功能是放在filters模块中。 我们可以手动指定一个阈值，从而来实现分割。也可以让系统自动生成一个阈值，下面几种方法就是用来自...
图形包括线条、圆形、椭圆形、多边形等。 在skimage包中，绘制图形用的是draw模块，不要和绘制图像搞混了。 1、画线条 函数调用格式为： skimage.draw.line(r1,c1,r2,c2) r1,r2: 开始点的行数和结束点的行数 c1,c2: 开始点的列数和结束点的列数 返回当前绘制图形上所有点的坐标，如：rr, cc =draw.line(1, 5, 8, 2)表示从（1，5）到（8，2）连一条线，返回线上所有的像素点坐标[rr,cc]from skimage import draw,data import matplo...
对图像进行形态学变换。变换对象一般为灰度图或二值图，功能函数放在morphology子模块内。 1、膨胀（dilation) 原理：一般对二值图像进行操作。找到像素值为1的点，将它的邻近像素点都设置成这个值。1值表示白，0值表示黑，因此膨胀操作可以扩大白色值范围，压缩黑色值范围。一般用来扩充边缘或填充小的孔洞。 功能函数：skimage.morphology.dilation(image, selem=None） selem表示结构元素，用于设定局部区域的形状和大小。from ...
本文提供更多更强大的滤波方法，这些方法放在filters.rank子模块内。 这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小，因此需要导入morphology模块来设定。 1、autolevel 这个词在photoshop里面翻译成自动色阶，用局部直方图来对图片进行滤波分级。 该滤波器局部地拉伸灰度像素值的直方图，以覆盖整个像素值范围。 格式：skimage.filters.rank.autolevel(image, selem） selem表示结构化元素，用于设定滤波器。from skimage import d...
参考Photoshop素描实现步骤: (1)去色，将彩色图片转换成灰度图像。 (2)复制去色图层，并且反色，反色为Y(i,j)=255-X(i,j)。 (3)对反色图像进行高斯模糊。 (4)模糊后的图像叠加模式选择颜色减淡效果。 通过图像叠加对图像颜色减淡公式设计为: C=MIN(A+ (AxB)/(255-B) ,255) 其中，C为混合结果，A为去色后的像素点，B为高斯模糊后的像素点。也可以直接叠加两张图片。import cv2import numpy as npdef sketch_style(img):height, widt...
让你的照片变旧只需对图片的颜色空间进行处理既可； 只需要对RGB这三个通道进行如下变换既可以R= 0.394*r+ 0.768*g+ 0.188*b G= 0.347*r + 0.685*g+ 0.167* b B= 0.273*r+ 0.536*g+ 0.132 * b 其中，r、g、b分别代表输人的原图某一点图像像素的RGB值; R、G、B代表了该点变换后的 RGB值，注意变换后的RGB值要约束在0 ~ 255 之间。代码如下import cv2def retro_style(img):img2 = img.copy()height,width, n = img.shapefor i in ran...
from PIL import Imageimport cv2from PIL import ImageEnhancedef main_m() :frame=cv2.VideoCapture(0)while frame.isOpened():s,f=frame.read()# 滤波blur = cv2.bilateralFilter (f,9,75, 75)alpha = 0.3beta = 1-alpha gamma =0# 融合img_add = cv2.addWeighted(f,alpha, blur, beta, gamma )img_add = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_add,cv2.COLOR_BGR2RGB)) enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(img_add...
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 前面一篇文章介绍了图像增强知识，从而改善图像质量，增强图像识别效果，核心内容分为直方图均衡化、局部直方图均衡化和自动色彩均衡三部分。这篇文章将详细讲解图像分...
使用Python进行图像处理的时候，肯定避免不了工具，今天小编向大家推荐五款Python图像处理工具，有需求的小伙伴快来看看吧。1 scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组，实现了用于研究、教育和工业应用的算法和实用工具。即使是刚刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库，此代码是由活跃的志愿者社区编写，具有高质量和同行评审的性质。2 Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上...
文章目录 前言一、图像基础1.1 理论介绍1.2 案例1-手写数字识别 二、图像滤波与预处理2.1 滤波2.2 边缘检测 三、图像变换3.1 仿射变换3.2 透视变换前言 基础包 opencv-python高配版 opencv-contrib-python 一、图像基础 1.1 理论介绍使用了cv2.imread()即改变了存储格式： 由 jpg:rgb—>opencv:bgr 一张图像 处理： 1.三维数组2.画过三维散点图3.图像的直方图：统计像素点的分布特征 灰度图三维的彩色图 ==》转为一维的灰度图片 ...
图片操作 from PIL import Imageimg = Image.open('D:/WallPaper/5.jpg') # 打开指定图片，从指定位置加载指定图片文件# img.show() # 显示图片img.pause(0.5)print(img.size) # 获取图片的像素值大小print(img.getbands()) # 获取图片通道crop_img = img.crop((100,200,1000,600)) # 裁剪图片的部分区域create_img = Image.new('RGB',(300,300),color=(100,200,100)) # 创建一个新的图片对象(参数：1、指明图片通道；2、指...