Python计算机视觉编程基本图像操作的相关内容

[笔记]Python计算机视觉编程《二》基本的图像操作和处理

前言第二章局部图像描述子本章旨在寻找图像间的对应点和对应区域。本章将介绍用于图像匹配的两种局部描述子算法。本书的很多内容中都会用到这些局部特征，它们在很多应用中都有重要作用，比如创建全景图、增强现实技术以及计算图像的三维重建。2.1 Harris角点检测器Harris 角点检测算法（也称 Harr...

[笔记]Python计算机视觉编程《一》基本的图像操作和处理（四）

1.4.3 形态学：对象计数形态学（或数学形态学）是度量和分析基本形状的图像处理方法的基本框架与集合。形态学通常用于处理二值图像，但是也能够用于灰度图像。二值图像是指图像的每个像素只能取两个值，通常是 0 和 1。二值图像通常是，在计算物体的数目，或者度量其大小时，对一幅图像进行阈值化...

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[笔记]Python计算机视觉编程《一》基本的图像操作和处理（三）

1.3.5　图像平均图像平均操作是减少图像噪声的一种简单方式，通常用于艺术特效。我们可以简单地从图像列表中计算出一幅平均图像。假设所有的图像具有相同的大小，我们可以将这些图像简单地相加，然后除以图像的数目，来计算平均图像。下面的函数可以用于计算平均图像，将其添加到 imtool.py 文件里：def...

[笔记]Python计算机视觉编程《一》基本的图像操作和处理（二）

1.2.2　图像轮廓和直方图下面来看两个特别的绘图示例：图像的轮廓和直方图。图像的轮廓绘制图像的轮廓（或者其他二维函数的等轮廓线）在工作中非常有用。因为绘制轮廓需要对每个坐标 [x, y] 的像素值施加同一个阈值，所以首先需要将图像灰度化：from PIL import Image from pyl...

[笔记]Python计算机视觉编程《一》基本的图像操作和处理（一）

前言今天，图像和视频无处不在，在线照片分享网站和社交网络上的图像有数十亿之多。几乎对于任意可能的查询图像，搜索引擎都会给用户返回检索的图像。实际上，几乎所有手机和计算机都有内置的摄像头，所以在人们的设备中，有几 G 的图像和视频是一件很寻常的事。计算机视觉就是用计算机编程，并设计算法来理解在这些图像...

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更新时间 2023-10-20 10:59:30

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MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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