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圖像處理

圖像處理
圖像處理
  • 基于OpenCV的氣體泵掃描儀數(shù)字識別系統(tǒng)
    綜述 2012年iOS應用商店中發(fā)布了一個名為FuelMate的Gas跟蹤應用。小伙伴們可以使用該應用程序跟蹤汽油行駛里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch應用程序、vin.li集成以及基于趨勢mpg的視覺效果。 燃料伴侶 對此我們有一個新想法，該如何添加一個功能幫助我們在泵中掃描燃油，并在應用程序中輸入燃油信息？讓我們深入研究如何實現(xiàn)這一目標。 技術 對于這個項目的我們首先應該編寫一個簡單的Python應用程序以...
    2021-01-14 08:59:48
  • 圖像處理基礎(7)：圖像的灰度變換
    前面幾篇文章介紹的是圖像的空間域濾波，其對像素的處理都是基于像素的某一鄰域進行的。本文介紹的圖像的灰度變換則不同，其對像素的計算僅僅依賴于 當前像素 和 灰度變換函數(shù) 。 灰度變換也被稱為圖像的點運算（只針對圖像的某一像素點）是所有圖像處理技術中最簡單的技術，其變換形式如下： 其中，T是灰度變換函數(shù)；r是變換前的灰度；s是變換后的像素。 圖像灰度變換的有以下作用： ? 改善圖像的質量，使圖像能夠顯示更多的細節(jié)，提高圖像的對比度（對比度拉伸） ? 有選擇的...
    2021-01-13 14:54:36
  • 圖像處理基礎(6)：銳化空間濾波器
    前面介紹的幾種濾波器都屬于平滑濾波器（低通濾波器），用來平滑圖像和抑制噪聲的；而銳化空間濾波器恰恰相反，主要用來增強圖像的突變信息，圖像的細節(jié)和邊緣信息。平滑濾波器主要是使用鄰域的均值（或者中值）來代替模板中心的像素，消弱和鄰域間的差別，以達到平滑圖像和抑制噪聲的目的；相反，銳化濾波器則使用鄰域的微分作為算子，增大鄰域間像素的差值，使圖像的突變部分變的更加明顯。 本位主要介紹了一下幾點內(nèi)容： ? 圖像的一階微分和二階微分的性質 ? 幾種常見的一階微分算子 ? ...
    2021-01-12 15:26:04
  • 圖像處理基礎(5)：雙邊濾波器
    雙邊濾波（Bilateral filter）是一種非線性的濾波方法，是結合圖像的空間鄰近度和像素值相似度的一種折衷處理，同時考慮空域信息和灰度相似性，達到保邊去噪的目的。 雙邊濾波器之所以能夠做到在平滑去噪的同時還能夠很好的保存邊緣（Edge Preserve），是由于其濾波器的核由兩個函數(shù)生成： ? 一個函數(shù)由像素歐式距離決定濾波器模板的系數(shù) ? 另一個函數(shù)由像素的灰度差值決定濾波器的系數(shù) 其綜合了高斯濾波器（Gaussian Filter）和 截尾均值濾波...
    2021-01-11 16:14:42
  • 圖像處理基礎(4)：高斯濾波器詳解
    本文主要介紹了高斯濾波器的原理及其實現(xiàn)過程 高斯濾波器是一種線性濾波器，能夠有效的抑制噪聲，平滑圖像。其作用原理和均值濾波器類似，都是取濾波器窗口內(nèi)的像素的均值作為輸出。其窗口模板的系數(shù)和均值濾波器不同，均值濾波器的模板系數(shù)都是相同的為1；而高斯濾波器的模板系數(shù)，則隨著距離模板中心的增大而系數(shù)減小。所以，高斯濾波器相比于均值濾波器對圖像個模糊程度較小。 什么是高斯濾波器 既然名稱為高斯濾波器，那么其和高斯分布（正態(tài)分布）是有一定的關系的。一個二維的高斯函數(shù)如...
    2021-01-08 10:47:17
  • 圖像處理基礎(3)：均值濾波器及其變種
    均值濾波器可以歸為低通濾波器，是一種線性濾波器，其輸出為鄰域模板內(nèi)的像素的簡單平均值，主要用于圖像的模糊和降噪。 均值濾波器的概念非常的直觀，使用濾波器窗口內(nèi)的像素的平均灰度值代替圖像中的像素值，這樣的結果就是降低圖像中的“尖銳”變化。這就造成，均值濾波器可以降低噪聲的同時，也會模糊圖像的邊緣。均值濾波器的處理結果是過濾掉圖像中的“不相關”細節(jié)，其中“不相關”細節(jié)指的是：與濾波器模板尺寸相比較小的像素區(qū)域。 根據(jù)均值計算方法的不同，均值濾波器有以下幾種： ?算術均...
    2021-01-07 14:07:34
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