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[人工智能]opencv笔记

滤波

1:中值滤波:median=cv2.medianBlur(img,5)//5代表的是5×5为一个处理单位,中值滤波能够把所有噪音点一下子消除掉
2:均值滤波blur=cv2.blur(img,(3,3))
3:方框滤波,基本和中值滤波一样,可以选择归一化
box=cv2.boxfilter(img,-1,(3,3),nomarlize=True)
4:高斯滤波aussian=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1)

图像阈值

1:简单阈值,如果像素点小于阈值,则设置为0,否则将其设置为最大值,第一个参数为源图像,第二个图像为阈值,第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值,简单阈值类型有cv.THRESH_BINARY
cv.THRESH_BINARY_INV
cv.THRESH_TRUNC
cv.THRESH_TOZERO
cv.THRESH_TOZERO_INV
exp:
ret,thresh1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY)
ret,thresh2 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY_INV)
ret,thresh3 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TRUNC)
ret,thresh4 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO)
ret,thresh5 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO_INV)

2:自适应阈值,但这可能并非在所有情况下都很好,例如,如果图像在不同区域具有不同的光照条件。在这种情况下,自适应阈值阈值化可以提供帮助。在此,算法基于像素周围的小区域确定像素的阈值。
3.Otsu的二值化
输入图像为噪点图像。在第一种情况下,采用值为127的全局阈值。在第二种情况下,直接采用Otsu阈值法。在第三种情况下,首先使用5x5高斯核对图像进行滤波以去除噪声,然后应用Otsu阈值处理。了解噪声滤波如何改善结果。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('noisy2.png',0)
# 全局阈值
ret1,th1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY)
# Otsu阈值
ret2,th2 = cv.threshold(img,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
# 高斯滤波后再采用Otsu阈值
blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)
ret3,th3 = cv.threshold(blur,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
# 绘制所有图像及其直方图
images = [img, 0, th1,
          img, 0, th2,
          blur, 0, th3]
titles = ['Original Noisy Image','Histogram','Global Thresholding (v=127)',
          'Original Noisy Image','Histogram',"Otsu's Thresholding",
          'Gaussian filtered Image','Histogram',"Otsu's Thresholding"]
for i in xrange(3):
    plt.subplot(3,3,i*3+1),plt.imshow(images[i*3],'gray')
    plt.title(titles[i*3]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel(),256)
    plt.title(titles[i*3+1]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(3,3,i*3+3),plt.imshow(images[i*3+2],'gray')
    plt.title(titles[i*3+2]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
## 

腐蚀

形态学:
1:腐蚀就是去掉一些图像中的刺
2:膨胀和腐蚀是互逆的

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加:2022-02-07 13:43:59  更:2022-02-07 13:46:06 
 
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