在Jupyter Notebook上使用Python实现下述代码的边缘提取、图像滤波功能，这个过程中实现某些功能处理出来的图像可能会有点粗糙。关于opencv库的安装可以参考：Python下opencv库的安装过程与一些问题汇总。 一、边缘提取 import cv2#导入opencv库 #读取原灰度 ...
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2020-03-29 21:08:31
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角点广义定义： 不同方向线条的交点。如下图： 数字图像中角点定义： 像素点附近区域像素无论是在梯度方向，还是在梯度幅值上都发生较大变化 一阶导数（灰度图像的梯度）的局部最大所对应的像素点 两条及两条以上边缘的交点 图像中梯度值和梯度方向变化速率都很高的像素点 角点处一阶导数最大、二阶导数为0，指示物 ...
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2020-03-26 19:17:30
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通过学习别人的程序，个人了解到车牌识别分为如下几个步骤： 1.读取一张车牌照片 2.将车牌照片转化成R、G、B、H、S、V分量 3.选取最合适的分量图像进行阈值分割（获取车牌在图像中的区域） 4.打开矩形区域 5.获取矩形区域 6.获取矩形区域的角度 7.获取矩形区域的中心点 8.求射频变换的矩阵（ ...
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2020-03-23 17:18:28
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目录 "引子" "介绍" "什么是成功的 Git 工作流" "Git 工作流" "GitHub 工作流" "GitLab 工作流" "规范参考" "环境划分" "分支策略" "修复 bug 策略" "其它情况处理" "另外一种思路" "规范参考简化" "规范参考增强" "参考资料" 引子 本以为使用 ...
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2020-03-20 12:49:01
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诞生期—技术架构选型V1.0 创业初期，我们的初始创业团队在进行架构选型时，主要基于以下几点进行考虑： 在创业初期，研发资源有限，研发人力有限，技术储备有限，需要选择一个易维护、简单的技术架构； 产品需要快速研发上线，并能够满足快速迭代要求，现实情况决定了一开始没有时间和精力来选择一个过于复杂的分布 ...
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2020-03-19 09:26:26
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数字图像处理入门第27节：双线性插值算法原理详解，python实现灰度图像和真彩色图像的双线性插值算法。 ...
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2020-03-18 11:51:16
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int lineByte=(bmpWidth*biBitCount/8+3)/4*4 理解：这是计算位图每行占多少个字节；灰度图像（biBitCount=8）彩色图像（biBitCount=24）bmpWidth是位图的宽度，也就是每行有多少个像素块在计算机中如果你是整形 （n）除以(n+i)都是等 ...
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2020-03-17 08:22:15
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原理： 反色的实际含义是将R、G、B值反转。若颜色的量化级别是256，则新图的R、G、B值为255减去原图的R、G、B值。这里针对的是所有图，包括真彩图、带调色板的彩色图(又称为伪彩色图)、和灰度图。真彩图不带调色板，每个象素用3个字节，表示R、G、B三个分量。所以处理很简单，把反转后的R、G、B值 ...
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2020-03-16 23:49:23
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在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。 1. 二值图像 2. 灰度图像 3. 索引图像 4. 真彩色RGB图像 1. 二值图像 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的 ...
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2020-03-16 18:52:05
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1、读入灰度图像 可以先读入，再转为灰度图像： 1 img = cv2.imread(img_path) 2 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 或者直接读为灰度图像： 1 img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD ...
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2020-03-16 09:33:38
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