我们使用 cv2.dct() 来查找图像的离散余弦变换。此函数转换 dtype 为 float32 的灰度图像。它接受两种类型的标志 cv2.DCT_INVERSE 或 cv2.DCT_ROWS。要将转换后的图像转换为原始图像，我们使用 cv2.idct()。查找输入图像的离散余弦变换的步骤，您可以按照以下步骤操作 - 导入所需的库 OpenCV 和 NumPy。确保您已经安装了它们。使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定图像的完整路径。使用 cv2.cvtColor() 方法将输入图像转换为灰度图像。转换 ... 阅读更多

Shi-Tomasi 角点检测器是 Harris 角点检测器的增强算法。为了实现 Shi-Tomasi 角点检测器，OpenCV 为我们提供了函数 cv2.goodFeaturesToTrack()。它检测图像中 N 个最强的角点。使用 Shi-Tomasi 角点检测器检测图像中角点的步骤，您可以按照以下步骤操作 - 导入所需的库 OpenCV 和 NumPy。确保您已经安装了它们。使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定图像的完整路径。使用 cv2.cvtColor() 方法将输入图像转换为灰度图像。在灰度图像上应用 cv2.goodFeaturesToTrack() 函数。传递合适的 ... 阅读更多

在 OpenCV 中，Harris 角点检测器使用函数 cv2.cornerHarris() 实现。它接受四个参数：img、blockSize、ksize 和 k。其中 img 是灰度且 dtype 为 float32 的输入图像，blockSize 是考虑角点检测的邻域大小，ksize 是使用的 Sobel 导数的孔径参数，k 是公式中的 Harris 检测器自由参数。使用 Harris 角点检测器检测图像中角点的步骤，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV 和 NumPy。确保您已经安装了它们。使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。... 阅读更多

可以使用 cv2.compareHist() 函数比较两幅图像的直方图。cv2.compareHist() 函数接受三个输入参数 - hist1、hist2 和 compare_method。hist1 和 hist2 是两幅输入图像的直方图，compare_method 是计算直方图之间匹配的度量。它返回一个数值参数，该参数表示两个直方图匹配的程度。有四种可用于比较直方图的度量 - 相关性、卡方、交集和 Bhattacharyya 距离。要比较两幅图像的直方图，您可以按照以下步骤操作 - 导入所需的库。在以下所有... 阅读更多

我们可以使用 cv2.distanceTransform() 方法执行距离变换。以下是此方法的语法。语法 cv2.distanceTransform(src, distanceType, maskSize) 此方法接受以下参数 - src - 8 位，单通道（二进制）源图像。distanceType - 距离的类型。maskSize - 距离变换掩码的大小。要对图像执行距离变换，我们可以按照以下步骤操作 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 OpenCV。确保您已经安装了它。使用 cv2.imread() 读取输入图像。使用... 阅读更多

概率霍夫变换是对霍夫变换的优化。即使对于具有两个参数的线，霍夫变换也会进行大量的计算。概率霍夫变换不会考虑所有点，它只考虑点的随机子集，这对于线检测就足够了。我们可以按照以下步骤在图像上实现概率霍夫变换 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 OpenCV。确保您已经安装了它。使用 cv2.imread() 读取输入图像。使用... 阅读更多

我们应用傅里叶变换来分析各种滤波器的频率特性。我们可以使用 np.fft.fft2() 对高斯和拉普拉斯滤波器应用傅里叶变换。我们使用 np.fft.fftshift() 将零频率分量移动到频谱的中心。要查找高斯或拉普拉斯滤波器的傅里叶变换，您可以按照以下步骤操作 - 导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 OpenCV、Numpy 和 Matplotlib。确保您已经安装了它们。定义高斯或拉普拉斯滤波器。对上述定义的... 阅读更多

离散傅里叶变换 (DFT) 和逆离散傅里叶变换 (IDFT) 应用于图像以查找频域。为了查找图像的傅里叶变换，我们使用函数 cv2.dft() 和 cv2.idft()。我们可以应用傅里叶变换来分析各种滤波器的频率特性。要查找输入图像的傅里叶变换，您可以按照以下步骤操作 - 导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 OpenCV、Numpy 和 Matplotlib。确保您已经安装了它们。将输入图像加载为灰度图像... 阅读更多

在 OpenCV 中，我们使用 cv2.calcHist() 函数计算图像的直方图。我们可以使用此函数计算图像区域的直方图。要计算图像中区域的直方图，我们首先定义一个掩码。掩码中的白色表示要检查原始输入图像中的区域，掩码图像中的黑色表示要忽略的区域。现在，我们将此掩码作为参数传递给函数来计算直方图。要计算和绘制图像区域的直方图，... 阅读更多

我们可以使用cv2.calcHist()函数计算图像的二维直方图。彩色图像具有三个通道——红色、绿色和蓝色。我们可以一次计算两个颜色通道的二维直方图。因此，我们一次取两个颜色通道，共有三种组合：红与绿（或绿与红）、绿与蓝（或蓝与绿）以及蓝与红（或红与蓝）。计算和绘制输入图像的二维直方图的步骤如下：导入所需的库OpenCV和matplotlib…… 阅读更多