IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 人工智能 -> 【Python+opencv—图像灰度变换/高斯模糊/边缘检测/膨胀/腐蚀】 -> 正文阅读

[人工智能]【Python+opencv—图像灰度变换/高斯模糊/边缘检测/膨胀/腐蚀】

Python+opencv——实现基本图像处理操作


因为最近开始学Python这个很火的语言,就想用Python来实现一些图像处理,这里我们使用PyCharm在python 3.7环境下来编辑代码,来实现灰度变换、高斯模糊、边缘检测、图像膨胀和图像腐蚀的基本图像处理操作,代码部分均调用库函数来实现,简单易懂。

代码部分

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("Photos/1.bmp")
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)

imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray,(7,7),0)
imgCanny = cv2.Canny(img,150,200)
imgDilation = cv2.dilate(imgCanny,kernel,iterations=1)
imgErode = cv2.erode(imgDilation,kernel,iterations=1)

cv2.imshow("Original Image",img)
cv2.imshow("Gray Image",imgGray)
cv2.imshow("Gaussian Blur",imgBlur)
cv2.imshow("Canny Edge",imgCanny)
cv2.imshow("Image Dilation",imgDilation)
cv2.imshow("Image Erode",imgErode)
cv2.waitKey(0)


实现效果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  人工智能 最新文章
2022吴恩达机器学习课程——第二课(神经网
第十五章 规则学习
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Le
数据挖掘Java——Kmeans算法的实现
大脑皮层的分割方法
【翻译】GPT-3是如何工作的
论文笔记:TEACHTEXT: CrossModal Generaliz
python从零学(六)
详解Python 3.x 导入(import)
【答读者问27】backtrader不支持最新版本的
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-12-14 15:56:46  更:2021-12-14 15:56:48 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年6日历 -2024/6/2 9:51:21-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码