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  1. python3.x Opencv Toturial

  2. 本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。对于这些 人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。为了一个小问 题就让他们去学习 C++ 这么深奥的语言几乎是不可能的。而 Python 的悄 然兴起给他们带来的希望，如果说 C++ 是 tex 的话，那 Python 的易用性 相当于 word。他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们 来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。别人经常说 Python 不够 快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_34745295

  1. Python 科学计算

  2. 第 1 章 软件包的安装和介绍....................1 1.1 Python 简介......................................1 1.2 安装软件包......................................2 1.2.1 Python(x,y)..................................... 2 1.2.2 Enthought Python Distribution (EPD)............

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-09-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：yanghefeng22

  1. opencv的全部基础操作，很实用，我从github上下载的，例子都调试过。anaconda3，python3.7，opencv4调试通过。

  2. code_001 | [图片读取与显示](python/code_001/opencv_001.py) | ✔️ code_002 | [图片灰度化](python/code_002/opencv_002.py) | ✔️ code_003 | [图像创建与赋值](python/code_003/opencv_003.py) | ✔️ code_004 | [图像像素读写](python/code_004/opencv_004.py) | ✔️ code_005 | [图像像素算术操作(加减乘

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：neu1835

  1. 基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

  2. 首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：629760
    • 提供者：weixin_38681719

  1. 基于卷积神经网络的手势识别

  2. Python+CNN+Tensorflow识别手势，目前做到了0-7的手势。文件为源代码和训练集。主要是调用OpenCV，预处理的主要步骤为：去噪 -> 肤色检测 -> 二值化 -> 形态学处理 -> 轮廓提取，其中最麻烦的两项为肤色检测和轮廓提取。去噪音：使用双边滤波器，该滤波器考虑了图像的空间关系，也考虑图像的灰度关系。双边滤波同时使用了空间高斯权重和灰度相似性高斯权重，确保了边界不会被模糊掉。然后，肤色检测和二值化处理采用YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-21
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：cqs1997

  1. ustc软院图像实验.zip

  2. USTC软件学院图像处理与分析课程实验（Python实现）。 实验 1： 图像灰度变换 掌握 Opencv 进行图像处理的基础，实现图像的灰度变换处理。 实验 2： 直方图均衡 掌握对图像直方图进行操作，实现图像的直方图均衡算法。 实验 3： 空域滤波 掌握利用模板对图像进行空域滤波操作，熟练掌握常用空域模板的使用。 实验 4： 图像去噪 1、掌握算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波和逆谐波均值滤波器进行 图像去噪的算法 2、掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法 3、掌握自适应中值滤波算法 4、

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42716670

  1. python 中值滤波,椒盐去噪,图片增强实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇python 中值滤波,椒盐去噪,图片增强实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：97280
    • 提供者：weixin_38681719

  1. Python实现中值滤波去噪方式

  2. 今天小编就为大家分享一篇Python实现中值滤波去噪方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：94208
    • 提供者：weixin_38679276

  1. Python实现中值滤波去噪方式

  2. 中值滤波器去噪： 中值滤波的主要原理是将数字图像中的某点用该点的邻域中各个像素值的中值所来代替，这样就能让目标像素周围能够更好的接近真实值，比如一张白纸上有一个黑点时，黑点的像素值比较大，经过中值滤波过后，黑点附近的像素值可能就会变小。经过中值滤波后一些相对孤立的噪声点就容易被清除掉，这样就能提高图像的质量。 所以中值滤波器去噪的一个优点就是对椒盐噪声的去除具有很好的效果，具体操作是选取一个中心邻域，然后给邻域类各个像素的灰度值按大小进行排序，选取排序序列中的中值作为该邻域中心点的像素值的灰度值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38597533

  1. python 图片去噪的方法示例

  2. 图像可能在生成、传输或者采集过程中夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪声用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波。但是那样的算法不适合用在处理字符这样目标狭长的图像中，因为在滤波的过程中很有可能会去掉字符本身的像素。 一个采用的是去除杂点的方法来进行去噪声处理的。具体算法如下：扫描整个图像，当发现一个黑色点的时候，就考察和该黑色点间接或者直接相连接的黑色点的个数有多少，如果大于一定的值，那就说明该点不是离散点，否则就是离散点，把它去掉。在考察相连的黑色点的时候用的是递归的方法。此处，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38610657

  1. python 中值滤波,椒盐去噪,图片增强实例

  2. 受光照、气候、成像设备等因素的影响，灰度化后的图像存在噪声和模糊干扰，直接影响到下一步的文字识别，因此，需要对图像进行增强处理。图片预处理中重要一环就是椒盐去澡，通常用到中值滤波器进行处理，效果很好。中值滤波器是一种非线性滤波器，其基本原理是把数字图像中某点的值用其领域各点值的中值代替。 如求点[i,j]的灰度值计算方法为： （1）按灰度值顺序排列[i,j]领域中的像素点； （2）取排序像素集的中间值作为[i,j]的灰度值。中值滤波技术能有效抑制噪声。 直接上代码，希望给大家有帮助： imp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38667835

  1. 基于python的opencv图像处理实现对斑马线的检测示例

  2. 基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。 1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：963584
    • 提供者：weixin_38569109