今天主要总结图像的几种滤波方式,见下图
五种常见的图像滤波方式：线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）；非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。
图片来源于：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80822270侵删
1.先人为的给图像加噪声，以便后续进行滤波处理。
#给图像加噪声
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取图片
im = cv2.imread('D:\pythonb\wx020.jpg')
rows, cols, chn = im
2022-04-27 22:45:37
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1，为了获取视频,你应该创建一个 VideoCapture 对象。他的参数可以是设备的索引号,或者是一个视频文件。设备索引号就是在指定要使用的摄像头。一般的笔记本电脑都有内置摄像头。所以参数就是 0。你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头。之后,你就可以一帧一帧的捕获视频了。但是最后,别忘了停止捕获视频。使用 ls /dev/video*命令可以查看摄像头设备
2，cap.read() 返回一个布尔值(True/False)。如果帧读取的是正确的,就是 True。所以最后你可以通过检查他的返回值来查看视频文件是否已经到了结尾。有时 cap 可能不能成功的初始化摄像头设备。这种情况下上
2022-04-27 17:07:36
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① 根据图像尺寸遍历出所有节点；
② 根据行列个数得出边界节点；
③ 画点、两点连线；
④ 将视野中心点特殊标记；
⑤ 实现当色块位于网格节点或者视野中心点时，显示坐标值在图像上；
⑥ 可调整网格间距，10、20或者40等可以被尺寸值整除的数
from collections import deque
import numpy as np
import cv2
import time
class Painter(object):
def __init__(self,img,start_point=(20,20)):
self.horizons_cente
2022-04-23 15:01:32
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1.颜色空间转换（RGB转HSV)
为了较准确的调红色和绿色的HSV，我使用cv2.createTrackbar（）函数创建了六个滚动条
#创建HSV最低滚动条
cv2.createTrackbar('H_min','image',35,180,nothing)
cv2.createTrackbar('S_min','image',43,255,nothing)
cv2.createTrackbar('V_min','image',46,255,nothing)
#创建HSV最高滚动条
cv2.createTrackbar('H_max','image',0,180,nothing)
cv2
2022-04-22 15:21:05
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本文实例为大家分享了opencv实现静态手势识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下
要想运行该代码，请确保安装了：python 2.7,opencv 2.4.9
效果如下：
算法如下：
把图片先进行处理，处理过程：
1.用膨胀图像与腐蚀图像相减的方法获得轮廓。
2.用二值化获得图像
3. 反色
经过如上的处理之后，图片为：
这之后就简单了，设计一个办法把三种图像区分开来即可。
代码如下：
# -*- coding: cp936 -*-
import cv2
import numpy
import time
import random
imp
2022-04-19 18:56:05
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