在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像执行截断阈值处理。阈值处理是一个过程，其中每个像素的值相对于阈值而改变。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其另一个值。在截断阈值处理中，大于阈值的值将被降低到阈值。其他所有像素保持不变。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：定义阈值和 max_val。步骤 3：将这些参数传递到 cv2.threshold 值中并指定类型…… 阅读更多

在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像执行反向二值阈值处理。阈值处理是一个过程，其中每个像素的值相对于阈值而改变。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其另一个值。在反向二值阈值处理中，如果像素值小于阈值，则将赋予其最大值，即白色。如果大于阈值，则将赋予其 0 值，即黑色。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤…… 阅读更多

在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像执行二值阈值处理。阈值处理是一个过程，其中每个像素的值相对于阈值而改变。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其另一个值。在二值阈值处理中，如果像素值小于阈值，则将赋予其 0 值，即黑色。如果大于阈值，则将赋予其 255 值，即白色。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：定义…… 阅读更多

在本程序中，我们将对图像进行下采样。下采样是在保持图像二维表示的同时降低空间分辨率。它通常用于缩小图像。我们将使用 openCV 库中的 pyrdown() 函数来完成此任务。原始图像算法步骤 1：读取图像。步骤 2：将图像作为参数传递给 pyrdown() 函数。步骤 3：显示输出。示例代码 import cv2 image = cv2.imread('testimage.jpg') print("pyrDown 之前图像的大小：", image.shape) image = cv2.pyrDown(image) print("pyrDown 之后图像的大小：", image.shape) cv2.imshow('DownSample', image) 输出 pyrDown 之前图像的大小： (350，…… 阅读更多

在本程序中，我们将对图像进行上采样。上采样是在保持图像二维表示的同时增加空间分辨率。它通常用于放大图像的较小区域。我们将使用 openCV 库中的 pyrup() 函数来完成此任务。原始图像算法步骤 1：读取图像。步骤 2：将图像作为参数传递给 pyrup() 函数。步骤 3：显示输出。示例代码 import cv2 image = cv2.imread('testimage.jpg') print("pyrUp 之前图像的大小：", image.shape) image = cv2.pyrUp(image) print("pyrUp 之后图像的大小：", image.shape) cv2.imshow('UpSample', image) 输出…… 阅读更多

在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像执行黑色帽运算。黑色帽变换用于增强亮背景下感兴趣的暗对象。我们将使用 morphologyEx(image, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) 函数。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核大小。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 5：显示输出。示例代码 import cv2 image = cv2.imread('image_test.jpg') filter_size = (5,5) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, filter_size) image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) cv2.imshow('BlackHat', image) 输出

在本程序中，我们将对图像执行顶帽运算。顶帽运算是一种形态学运算，用于从给定图像中提取小的元素和细节。顶帽用于增强暗背景下的明亮物体。我们将使用 morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel) 函数原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核大小。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 5：显示输出。示例代码 import cv2 image = cv2.imread('tophat.jpg') filter_size = (5, 5) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, filter_size) image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel) cv2.imshow('TopHat', image) 输出说明作为…… 阅读更多

在本程序中，我们将使用 cv2.morphologyEx() 函数执行闭运算。闭运算去除前景中的小孔，将背景中的小孔更改为前景。此技术也可用于查找图像中的特定形状。我们将为此任务使用的函数是 cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)。原始图像算法步骤 1：导入 cv2 和 numpy。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 4：显示输出。示例代码 import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('testimage.jpg') kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) image = ... 阅读更多

在本程序中，我们将对图像执行开运算。开运算去除图像前景中的小物体，并将它们放在背景中。此技术也可用于查找图像中的特定形状。开运算可以称为腐蚀后跟膨胀。我们将为此任务使用的函数是 cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)。原始图像算法步骤 1：导入 cv2 和 numpy。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 4：显示输出。示例代码 import cv2 import numpy as np image = ... 阅读更多

在本程序中，我们将使用 OpenCV 库中的 dilate 函数膨胀图像。膨胀会向图像中物体的边界添加像素，即它会在各个方向上扩展图像。原始图像算法步骤 1：导入 cv2 和 numpy。步骤 2：使用 opencv.imread() 读取图像。步骤 3：使用 np.ones() 函数定义内核。步骤 4：将图像和内核传递给 dilate() 函数。步骤 5：显示图像示例代码 import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('testimage.jpg') kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) image = cv2.dilate(image, kernel) cv2.imshow('Dilated Image', image) 输出说明如您所见，图像…… 阅读更多