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OpenCV Python 使用高斯,中值,双边滤波去除噪声
在实际的图像中都是有噪声(噪点)的,噪声不仅会破坏图像的清晰度,还会使我们的的算法更难将其作为输入处理。在本例程中,学会使用opencv消除或大幅减少噪音。
在实际的图像中都是有噪声(噪点)的,噪声不仅会破坏图像的清晰度,还会使我们的的算法更难将其作为输入处理。在本例程中,学会使用opencv消除或大幅减少噪音。
均衡化图片为的是归一化图像亮度和增强图像对比度,在本示例我们会使用 `cv2.equalizeHist` 函数进行处理灰度图像和彩色图像,然后再展示均衡化后的直方图,看其形状。
通过 `np.histogram` 计算图像的直方图,可以通过直方图的方法查看图片的一些信息,例如是否过曝或者欠曝。
学会使用NumPy的`mean`和`std`方法,分别得出均值和标准差,对图像矩阵进行操作
图像数据,一般以unit8和float32的格式保存,在有些时候,我们需要使用整数处理图像,有些时候我们需要用浮点数处理图像。本教程,演示如何把图像的元素数据类型在unit8和float32之间转换。
OpenCV的矩阵,在Python中是用NumPy表示的。NumPy提供了强大而简洁的方法函数来处理多位矩阵,也称之为张量。在使用Pytorch深度学习的框架是,NumPy的数据类型也可以非常方便地转换成Pytorch张量交给GPU处理数据。在本教程中,我们使用了很多np的函数方法去处理矩阵,因为NumPy支持高端大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
本示例,主要使用`cv.putText `在图像上添加英文字符,但是这个方法没有办法添加中文。添加中文字符的教程。
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