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python
2020-11-18 20:37:44
图片的本质就是大量像素在二维平面上的组合,每个像素点用数字化方式记录颜色。可以直观的想象,一张图片就是一个巨大的电子栅格,每个格子内有一盏灯泡,这个灯泡可以变换256的三次方种颜色,就像下面这张卡通像素图一样,越清晰的图片像素越密集。     1. SSIM(结构相似性度量) 这是一种全参考的图像质量评价指标,分别从亮度、对比度、结构三个方面度量图像相似性。
2020-11-17 18:14:32
1. 简述 图像指纹类算法: 值哈希算法、差值哈希算法和感知哈希算法都是值越小,相似度越高,取值为0-64,即汉明距离中,64位的hash值有多少不同。 直方图: 三直方图和单通道直方图的值为0-1,值越大,相似度越高。   2. 相关概念 图像指纹: 和人的指纹一样,是身份的象征,而图像指纹简单点来讲,就是将图像按照
2020-11-08 22:30:53
绘制图片直方图 import numpy as np from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt img=np.array(Image.open(./img/lena.png).convert(L)) plt.figure("lena") arr=img.flatten() n, bins, patches = p
2020-11-08 21:39:24
将彩色图片灰度化就是指的是将彩色图片变成黑白的,灰度化就是使彩色的R,G,B分量相等,且变成单通道的过程,    灰度化: 一般有分量法 最大值法、平均值法、加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。   灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。   1.分量法 &nbs
2020-06-11 11:50:41
1. 使用python创建http服务, 方法一  cmd方式直接运行,会以当前目录为web目录 python -m http.server 8888 --cgi 方法二 代码方式运行 # -*- coding: UTF-8 -*- from http.server import HTTPServer, CGIHTTPRequestHandler port = 8888 h
2020-05-28 23:04:12
文本倾斜校正也叫做文本的水平矫正。毕竟跟普通的水平矫正还不太一样,普通的水平矫正图像都会带有自己的边缘,根据边缘可以提取出一个最小外接矩形,然后进行旋转即可。文本图像的背景是白色的,所以我们没有办法像人民币发票那类有明显边界的矩形物体那样,提取出轮廓并旋转矫正。 下面介绍2种方法来处理文本倾斜 方法一:通过minAreaRect方法获得斜率 主要步骤: 1、输入图片 2、灰度化 3、图像取
2020-05-28 16:54:44
图像的基本运算有很多种,比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等;图像也可以放大、缩小、旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作. 图像的逻辑操作主要是bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not这四个按位操作函数。 dst = bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, InputAr
2020-05-28 16:54:30
python图像操作2 仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现包括:平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和错切(Shear).
2020-05-28 16:51:16
图像操作
2020-05-27 19:18:04
我们想将倾斜视角拍摄到的道路图像转换成鸟瞰图,即将摄像机的视角转换到和道路平行。 我们选取道路上的两条平行分界线上的四个点A(165, 270)、C(360, 125)、D(615, 125)、B(835, 270),对应于鸟瞰图上的点则分别为A(165, 270)、C'(165, 30)、D'(835, 30)、B(835, 270)。 经过透视变换后,即可等到如下图, 相关原理及代码,见&n
2020-05-27 10:35:51
图像的几何变换主要包括:平移、扩大与缩小、旋转、仿射、透视等等。图像变换是建立在矩阵运算基础上的,通过矩阵运算可以很快的找到对应关系。理解变换的原理需要理解变换的构造方法以及矩阵的运算方法。 OpenCV提供了两个转换函数cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective,可以使用它们进行各种转换。 cv2.warpAffine采用2x3变换矩阵,而cv2.warpPerspective采用3x3变换矩阵作为输
2020-05-25 23:06:01
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(a.jpg, 0) reg, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APP
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