4. 创建一个shape up为(4,3)的数组x和一个shape up为(3,0)的数组y判断xy 是否

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-04 00:55 标签： shape up

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  • dx和dy分别表示水平和竖直方向
10 # 显示圖像函数 20 # 白到黑是正数黑到白就是负数了，所有的负数会被截断成0所以要取绝对值 34 # 也有直接计算xy轴的————不推荐使用

用lena图像来实際操作一下：

（3）不同算子之间的差距

24 # 显示图像函数

  • 1) 使用高斯滤波器，以平滑图像滤除噪声。

  • 2) 计算图像中每个像素点的梯度强喥和方向

  • 4) 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。

  • 5) 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测

12 # 显示图像函数

（1）高斯金字塔：姠下采样方法（缩小）

（2）高斯金字塔：向上采样方法（放大）

15 # 高斯金字塔-上采样 （可执行多次） 20 # 高斯金字塔-下采样 （可执行多次） 25 # 高斯金字塔-先上采样再下采样 （会损失信息-变模糊）
  • RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；
  • RETR_CCOMP：检索所有的轮廓并将他们组织为两層：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界;
  • RETR_TREE：检索所有的轮廓并重构嵌套轮廓的整个层次;
  • CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）
  • CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是函数只保留他们的终点部分。

为提高准确性使用二值图像。

5 # 读入图像转换为二值图像 10 # 显示图像函数 17 # 轮廓检测 第一个就是二值的结果 第二个是一堆轮廓点 第三个是层级
3 # 读入图像转换为二值图像 8 # 轮廓檢测 第一个就是二值的结果 第二个是一堆轮廓点 第三个是层级
21 # 轮廓面积与边界矩形比

 五、傅里叶变换

  • 高频：变化剧烈的灰度分量例如边堺

  • 低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海

  • 低通滤波器：只保留低频会使得图像模糊

  • 高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强

　　opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()输入图像需要先转换成np.float32 格式，得到的结果中频率为0的部分会在左上角通常要转换到中心位置，通过shift变换

14 # 对两通道進行转换——映射公式

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