1、图像锐化理论 图像锐化的目的是使图像变得清晰起来，锐化主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。锐化提高图像的高频分量，增加灰度反差增强图像的边缘和轮廓，以便后期图像识别。 在图像增强过程中，常用平滑算法来消除噪声，平滑属于低通滤波，图像的能量主要集中在低频部分， ...
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2020-02-08 09:21:32
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把像素扔进K-Means函数里，然后给像素添加不同的灰度并输出。 图像分割常用方法： 1. 阈值分割：对图像灰度值进行度量，设置不同类别的阈值，达到分割的目的。 2. 边缘分割：对图像边缘进行检测，即检测图像中灰度值发生跳变的地方，则为一片 区域的边缘。 3. 直方图法：对图像的颜色建立直方图，而直 ...
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2020-02-08 00:20:11
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引子 解决了第一个问题[图像灰度处理][url segment 65]之后，接着就是做擦除的效果。 [Origin][url origin] [My GitHub][url my github] 思路 一开始想到 Canvas 的画布可以相互覆盖的特性，彩色原图作为背景，灰度图渲染到 Canvas ...
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2020-02-07 14:35:48
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1、转换颜色空间 HSV:色调（H），饱和度（S），明度（V）。 比如从 BGR 到灰度图，或者从BGR 到 HSV 等 我们要用到的函数是：cv2.cvtColor(input_image，flflag)，其中 flflag 就是转换类型。 对于 BGR?Gray 的转换，我们要使用的 flfla ...
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2020-02-07 01:31:19
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微前端（Micro Front-end） 这篇文章其实已经准备了11个月了，因为虽然我们年初就开始使用 Angular 的微前端架构，但是产品一直没有正式发布，无法通过生产环境实践验证可行性，11月16日我们的产品正式灰度发布，所以是时候分享一下我们在使用 Angular 微前端这条路上的心得（踩过 ...
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2020-02-03 18:39:53
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Contents 图像数据集基础 全连接神经网络解决图片问题的弊端（前世） 卷积神经网络的今生 网络结构 卷积操作 池化操作 小结 图像数据集基础 数字图像划分为彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像几种。其中，像素是构成图像的基本单位，例如一张28×28像素的图片，即表示横向有28个像素点，纵向有 ...
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2020-02-02 17:54:11
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1、灰度变换 1）灰度图的线性变换 Gnew = Fa * Gold + Fb。 Fa为斜线的斜率，Fb为y轴上的截距。 Fa>1 输出图像的对比度变大，否则变小。 Fa=1 Fb≠0时，图像的灰度上移或下移，效果为图像变亮或变暗。 Fa=-1，Fb=255时，发生图像反转。 注意：线性变换会出现亮 ...
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2020-02-01 14:45:49
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```pythonimport cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白# 有全局和局部两种# 在使用全局阈值时，我们就是随便给了一个数来做阈值，那我们... ...
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2020-01-31 00:51:28
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Mat对象：图像文件的内存数据对象 读取为 Mat 对象 读取图像位Mat对象，获取图像的相关信息 图像的类型与结构信息： 创建 Mat 对象 ...
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2020-01-30 09:57:44
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本例程利用 FAST/AGAST 算法进行特征提取，并且进行目标追踪，仅支持灰度图。 注意：本例程会把程序运行最开始的十秒左右出现的物体作为目标特征，请在程序运行的最开始，将目标物体放在摄像头中央识别，直至出现特征角点，证明已经识别记录目标特征。 匹配过程中，如果画面出现十字和矩形框，证明匹配成功。 ...
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2020-01-29 21:53:45
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