我们可以使用高斯和拉普拉斯图像金字塔混合图像。高斯金字塔是一种图像金字塔。为了创建高斯金字塔，OpenCV 为我们提供了两个函数 cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp()。我们可以从高斯金字塔中形成拉普拉斯金字塔。在拉普拉斯金字塔中，图像看起来只像边缘图像。拉普拉斯金字塔中的一层是由高斯金字塔中该层与其在高斯金字塔中上一层扩展版本之间的差异形成的。使用图像金字塔混合图像的步骤，我们可以按照以下步骤操作：… 阅读更多

我们应用 cv2.grabCut() 方法来提取图像中的前景。有关详细方法，请按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV 和 NumPy。确保您已安装它们。使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定完整图像路径。定义变量：mask、bgdModel 和 fgdModel。定义包含前景对象的矩形“rect”的坐标，格式为 (x, y, w, h)。正确的坐标对于提取有意义的前景非常重要。应用 grabCut() 算法来提取输入图像的前景。传递 mask，… 阅读更多

我们应用 cv2.dct() 来找到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()。找到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。确保您已安装它们。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。确保您已安装它们。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 是考虑用于角点检测的邻域大小，ksize 是使用的 Sobel 导数的孔径参数，k 是方程中 Harris 检测器的自由参数。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。确保您已安装它们。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程度。有四种度量可用于比较直方图 - 相关性、卡方、交集和巴氏距离。比较两幅图像直方图的步骤，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 - 距离类型。maskSize - 距离变换掩码的大小。对图像执行距离变换的步骤，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。确保您已安装它。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。确保您已安装它。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() 将零频率分量移到频谱的中心。找到高斯或拉普拉斯滤波器傅里叶变换的步骤，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。确保您已安装它们。定义高斯或拉普拉斯滤波器。对上面定义的… 阅读更多

离散傅里叶变换 (DFT) 和逆离散傅里叶变换 (IDFT) 应用于图像以找到频域。为了找到图像的傅里叶变换，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。找到输入图像傅里叶变换的步骤，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。确保您已安装它们。将输入图像加载为灰度图像… 阅读更多