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机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理 实战

机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理实战——待填坑

  • 图像处理基础
    • 图像的基本表示方法
    • 图像处理的基本操作
    • 图像运算
    • 图像的色彩空间转换
  • 图像几何变换
    • 4.1 仿射变换
    • 4.2 重映射
    • 4.3 投影变换 4.4 极坐标变换
  • 5 图像直方图处理

github地址
参考文章:机器学习——基于OpenCV和Python的智能图像处理(一)
在这里插入图片描述

图像处理基础

示例图像 lena.png
平常大家看到的lena.png是这样的
请添加图片描述
今天才看到这张图的原图,如下:
在这里插入图片描述
居然能发出来,各位自己下载原图欣赏吧(原图分辨率是1084*2318)。

图像的基本表示方法

二值图像
灰度图像
彩色图像

图像处理的基本操作

读取 显示 保存
图像通道的拆分和合并 RGB
图像属性的获取

图像运算

加减乘除
逻辑运算:与或非、异或

图像的色彩空间转换

在这里插入图片描述
RGB
灰度图GRAY
YCrCb:Y代表亮度,Cr和Cb保存色度信息,其中Cr表示红色分量信息,Cb表示蓝色分量信息
HSV色彩空间:HSV是从心理学角度提出的,它包括色调、饱和度和亮度三要素。其中,色调是指光的颜色,与混合光谱的主要光波长有关;饱和度是指颜色深浅程度或相对纯净度;亮度反映的是人眼感受到的光的明暗程度。

图像几何变换

4.1 仿射变换

平移 缩放 旋转

4.2 重映射

绕x轴旋转 绕y轴旋转 绕x轴与y轴旋转

4.3 投影变换 4.4 极坐标变换

5 图像直方图处理

http://www.lryc.cn/news/617553.html

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