圖像二值化操作
兩種方法,全局固定閾值二值化和局部自適應(yīng)閾值二值化
全局固定閾值很容易理解,就是對(duì)整幅圖像都是用一個(gè)統(tǒng)一的閾值來(lái)進(jìn)行二值化;
局部自適應(yīng)閾值則是根據(jù)像素的鄰域塊的像素值分布來(lái)確定該像素位置上的二值化閾值。
效果:
腐蝕操作
濾波操作,模糊處理
模糊處理在邊沿檢測(cè)和去噪聲方面有較為廣泛的應(yīng)用。OpenCV中提供了4種模糊算法,列舉如下:
average
median
gaussian
bilateral
這里我們只列舉使用 均值濾波實(shí)現(xiàn)圖像模糊:
canny邊緣檢測(cè)
將原始圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖,用blur函數(shù)進(jìn)行圖像模糊以降噪,然后用canny函數(shù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)。
直方圖均衡化
顯然均衡化后的圖片對(duì)比度變高了,變得更加明亮!
最后簡(jiǎn)單總結(jié)一下圖像處理中概念
離散傅里葉變換
圖像高頻部分代表了圖像的細(xì)節(jié)、紋理信息;低頻代表了圖像的輪廓信息。
低通-》模糊
高通-》銳化
腐蝕和膨脹是針對(duì)白色部分(高亮部分)而言的。膨脹就是對(duì)圖像高亮部分進(jìn)行“領(lǐng)域擴(kuò)張”,效果圖擁有比原圖更大的高亮區(qū)域;腐蝕是原圖中的高亮區(qū)域被蠶食,效果圖擁有比原圖更小的高亮區(qū)域。
開(kāi)運(yùn)算:先腐蝕再膨脹,用來(lái)消除小物體
閉運(yùn)算:先膨脹再腐蝕,用于排除小型黑洞
形態(tài)學(xué)梯度:就是膨脹圖與腐蝕圖之差,用于保留物體的邊緣輪廓。
頂帽:原圖像與開(kāi)運(yùn)算圖之差,用于分離比鄰近點(diǎn)亮一些的斑塊。
黑帽:閉運(yùn)算與原圖像之差,用于分離比鄰近點(diǎn)暗一些的斑塊。
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圖像
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原文標(biāo)題:OpenCV圖像處理常用手段
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