改进这段代码import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('E:\数字图像处理实验\数字图像处理1.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) f = np.fft.fft2(gray) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = gray.shape crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2) tx, ty = 50, 50 M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]]) fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) angle = 30 M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1) fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] img_trans = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_center)).real img_trans = np.uint8(img_trans) img_rot = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_rot_center)).real img_rot = np.uint8(img_rot) cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

数字图像处理实验六数字图像处理实验六

### 数字图像处理实验六 #### 一、减少图像中的灰度级数 **知识点概述：** 1. **灰度图像及其表示：** - 数字图像通常由像素构成，每个像素代表图像的一个小区域。 - 灰度图像中的每个像素值表示该位置的亮度...

PIL.Image.open和cv2.imread的比较与相互转换的方法

Pillow主要用于基本的图像处理任务，如打开、编辑和保存图像文件，而OpenCV则更侧重于计算机视觉领域，如图像识别、特征检测等。本文将详细介绍这两个库中用于加载图像的主要函数——PIL.Image.open()和cv2....

import cv2 import numpy as np def match_pattern(image, pattern): # 载入图像和模式 img = cv2.imread(image) pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(img, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 调用函数进行模式匹配 match_pattern('rings.png', 'ring.png')

当你运行这段代码时，它会显示结果图像，其中匹配的位置用绿色矩形框标识出来。请确保在运行代码之前，你已经安装了OpenCV库，并且将图像文件放置在正确的路径下。如果你想匹配不同的图像，可以将图像文件名替换成...

这个代码有什么问题import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\1.tif', 0) def invert_image(img): height, width = img.shape Image = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): imgPixel = img[i, j] Image[i, j] = 255 - imgPixel return Image Image = invert_image(img) cv2.namedWindow('Image1') cv2.imshow('Image1', Image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread('E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/1.tif', 0) def invert_image(img): height, width = img.shape Image = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height)...

运行程序报错，提示numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 0，img = cv2.imread('1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) row_sum = np.sum(img != 0, axis=1) plt.plot(row_sum) plt.show()

img = cv2.imread('/path/to/1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 统计每行像素不为零的点的个数 row_sum = np.sum(img != 0, axis=1) # 绘制图像 plt.plot(row_sum) plt.show() 在这里，/path/to/1.tiff应该...

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline img =cv2.imread("C:\\Users\\86135\\Desktop\\pj\\c.jpg")

import cv2是Python中OpenCV库的导入语句，用于图像处理和计算机视觉任务。import matplotlib.pyplot as plt是Python中Matplotlib库的导入语句，用于绘制图表和可视化数据。%matplotlib inline是Jupyter ...

import cv2 import numpy as np from keras.models import load_model # 加载模型 model = load_model('unet.h5') # 准备测试图像 img = cv2.imread('data/test/0.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (256, 256)) img = np.expand_dims(img, axis=-1) img = img / 255.0 # 进行分割 pred = model.predict(np.array([img])) # 可以根据需要对预测结果进行后处理，比如二值化、腐蚀、膨胀等 pred = np.squeeze(pred) pred = np.where(pred > 0.5, 255, 0) pred = np.uint8(pred) # 保存预测结果 cv2.imwrite('data/test/x.png', pred)错在哪

另外，如果测试图像是彩色图像，不应该使用 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 参数将其读取为灰度图像，应该使用 cv2.IMREAD_COLOR 参数或者不指定参数读取为彩色图像。最后，还需要确认 img 的维度是正确的，应该是 ...

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') 将上述代码中引入超像素池化代码：import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作，这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0)，并显示超像素池化后的特征图

以下是引入超像素池化后的代码，可以显示超像素池化后的特征图： import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') ...注意，这段代码需要在已经安装 OpenCV 和 NumPy 库的环境中运行。

这段代码的第38行运行不了 import cv2 import numpy as np # 读取左右两张图像 img_left = cv2.imread('share4/img_put/7/7.3/left_0.jpg', 0) img_right = cv2.imread('share4/img_put/7/7.3/right_0.jpg', 0) # 读取左右两张图像 img1 = cv2.imread('left.png', 0) img2 = cv2.imread('right.png', 0) img1 = cv2.UMat(img1) img2 = cv2.UMat(img2) # 初始化ORB特征点提取器和SGBM算法 orb = cv2.ORB_create() sgbm = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=128, blockSize=11) # 提取左右两幅图像的特征点 kp_left, desc_left = orb.detectAndCompute(img_left, None) kp_right, desc_right = orb.detectAndCompute(img_right, None) # 特征点匹配 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(desc_left, desc_right) # 根据特征点得到匹配窗口并进行立体匹配 disparities = np.zeros_like(img_left) for match in matches: pt_left = np.array(kp_left[match.queryIdx].pt, dtype=np.int) pt_right = np.array(kp_right[match.trainIdx].pt, dtype=np.int) win_size = 11 left_win = cv2.getRectSubPix(img_left, (win_size, win_size), tuple(pt_left)) right_win = cv2.getRectSubPix(img_right, (win_size, win_size), tuple(pt_right)) disparity = sgbm.compute(left_win, right_win).astype(np.float32) / 16.0 disparities[pt_left[1], pt_left[0]] = disparity # 显示视差图 cv2.imshow('disparities', disparities) cv2.waitKey()

这个问题可能是因为缺少了cv2或numpy模块。你需要在你的计算机上安装这些模块才能运行该程序。你可以通过在终端上使用pip命令来安装这些模块。例如，你可以输入"pip install opencv-python"来安装cv2模块，输入"pip ...

import numpy as np import cv2 img=cv2.imread('F:/test.jpg',0) mask_x=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0)#计算x方向梯度 mask_y=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1) img_x=cv2.convertScaleAbs(mask_x)#取绝对值 img_y=cv2.convertScaleAbs(mask_y) mask=cv2.addWeighted(img_x,0.5,img_y,0.5,0)#按权相加 #mask=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1) Archie=cv2.resize(mask,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_AREA)#图片太大了，缩小图片 cv2.imshow('Archie',Archie) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库对图像进行Sobel算子处理，最终生成了边缘图像。首先使用cv2.imread()函数读取一张灰度图像，然后使用cv2.Sobel()函数计算水平和垂直方向的梯度，得到两个梯度图像。接着使用cv2....

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('hd.png') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 修改这段代码将最大轮廓的白的像素点如何将白的像素点变成黑的并保证其他区域不变py代码# 二值化处理 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找轮廓 _,contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 创建掩码 mask = np.zeros_like(gray) cv2.drawContours(mask, [max_contour], 0, 255, -1) # 应用掩码 result = np.zeros_like(img) result[mask == 255] = img[mask == 255] # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.imwrite('zuida.jpg', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np # 读取图像并转换为灰度图像 img = cv2.imread('hd.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # ...

import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('工件图像.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 用高斯滤波去噪gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)# Sobel 算子检测边缘grad_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)# 取绝对值, 避免负数影响效果grad_x = cv2.convertScaleAbs(grad_x)grad_y = cv2.convertScaleAbs(grad_y)# 计算梯度幅值grad = cv2.addWeighted(grad_x, 0.5, grad_y, 0.5, 0)# 二值化处理ret, binary = cv2.threshold(grad, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 填充孔洞kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (10, 10))binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)# 打印检测结果if np.count_nonzero(binary) > binary.size * 0.1: print('检测到工件缺陷！')else: print('工件无缺陷。')

cv2是OpenCV（计算机视觉）库的Python接口，可以用它来实现图片和视频的读取、处理和输出。而numpy库则是Python语言中用于科学计算的基础库，主要用来处理与数组有关的任务，例如图像处理中常用的像素点操作等。

此代码改正import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.8.tif', 0) def gamma_transformation(img,gamma): height, width = img.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(img, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst = pow(img/255,gamma) * 255 dst =np.round(dst).astype(np.uint8) return dst image1 = gamma_transformation(img,0.6) image2 = gamma_transformation(img,0.4) image3 = gamma_transformation(img,0.3) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) vs1 = np.concatenate([img, image1,image2,image3]) vs2 = np.hstack((image2, image3)) result = np.vstack((vs1, vs2)) plt.show('3.8', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码有几个问题需要修改： 1. plt.show() 函数没有传入参数，应该将图像数组作为参数传入，即 plt.imshow(result)。 2. gamma_transformation() 函数中的 img 参数与 cv2.imread() 中读入的图像变量...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png', ) img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png', ) 初始化 AKAZE 探测器 akaze = cv.AKAZE_create() 使用 SIFT 查找关键点和描述 kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None) BFMatcher 默认参数 bf = cv.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) 旋转测试 good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.75*n.distance: good_matches.append([m]) 画匹配点 img3 = cv.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good_matches,None,flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) #cv.imwrite('matches.png', img3) 选择匹配关键点 ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) 计算 homography H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC,1.0) 变换 warped_image = cv.warpPerspective( img2, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) cv.imwrite('warped.png', warped_image)改进这个程序使变换图像前后位深度一致

要确保变换前后的图像具有相同的位深度，可以通过使用 cv2.bitwise_and 函数来实现。这将确保变换后的图像与原始图像具有相同的位深度。以下是改进后的代码示例： python import numpy as np import cv2 as cv...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('021.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20) corners = np.round(corners).astype(int) print(corners)如何对corners进行排序

下面是一个按照x坐标升序排序的示例代码： sorted_corners = sorted(corners, key=lambda x: x[0]) 这里使用了Python的内置函数sorted()，并且通过lambda表达式指定了按照x坐标进行排序。如果你想按照其他...

import cv2 import numpy as np def build_filters(): filters = [] ksize = 9 for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4): for lamda in np.arange(np.pi / 4, np.pi, np.pi / 4): kern = cv2.getGaborKernel((ksize, ksize), 1.0, theta, lamda, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F) kern /= 1.5 * kern.sum() filters.append(kern) return filters def process(img, filters): accum = np.zeros_like(img) for kern in filters: fimg = cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kern) np.maximum(accum, fimg, accum) return accum if name == 'main': img = cv2.imread("4/6.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) filters = build_filters() res = process(img, filters) cv2.imshow("Result", res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库中的函数实现了一个Gabor滤波器，用于图像处理。具体实现包括了生成一系列Gabor核，以及将这些核逐一应用于图像并将结果累加得到最终的输出图像。你可以在代码中指定需要处理的图像，以及...

使用如下python代码:import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_threshold(img, thresh, maxval=255): return np.where(((img > thresh) & (img < maxval)), 255, 0) img = cv2.imread("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\image\\1.png") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) ret, th = cv2.threshold(img_gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY) fix = fix_threshold(img_gray, 127, 255) # plt.subplot(131), plt.imshow(img_gray, cmap='gray') # plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(), plt.imshow(th, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.savefig("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\label\\L1.png",bbox_inches='tight',pad_inches = -0.1),为什么保存下来的图片跟原图尺寸不一样

img = cv2.imread("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\image\\1.png") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) ret, th = cv2.threshold(img_gray, 80, ...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def build_filters(): filters = [] ksize = 9 for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 8): for sigma in range(1, 6): for frequency in (0.1, 0.2): kernel = cv2.getGaborKernel((ksize, ksize), sigma, theta, frequency, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F) kernel /= 1.5 * kernel.sum() filters.append(kernel) return filters def process(img, filters): features = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], len(filters)), dtype=np.float32) for i, kernel in enumerate(filters): filtered = cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kernel) features[:, :, i] = filtered return features # 读取图像并转为灰度图 img = cv2.imread('lena.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 构建gabor滤波器组 filters = build_filters() # 对图像进行gabor特征提取 features = process(gray, filters) # 显示gabor滤波后的特征图像 fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=8, figsize=(16, 10)) for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(features[:, :, i], cmap='gray') ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) plt.show()用矩阵将这段代码中特征提取后的图像表示出来

在这段代码中，使用了OpenCV库和NumPy库构建了Gabor滤波器组，然后对图像进行Gabor特征提取，并使用Matplotlib库将每个滤波器返回的特征图像显示出来。features是一个三维数组，其中第一维和第二维表示图像的高度和...

import cv2 as cv import os.path import os from PIL import Image import numpy as np def Gmap(folder_path_1, folder_path): img1 = cv.imread(folder_path_1) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.startswith(start_chars): if filename.endswith('.bmp'): img2 = cv.imread(filename) Gd2 = cv.multiply(img1, img1) Gr2 = cv.multiply(img2, img2) result1 = cv.add(img1, img2) * 2 + 1 result2 = cv.add(Gd2, Gr2) + 1 gmap = cv.subtract(result1, result2) cv.imwrite(save_path, gmap) if name == 'main': folder_path = r"D:\\table\\datasets for graduate\\dis of p\\" folder_path_1 = r"D:\\table\\datasets for graduate\\ref of p\\i01.bmp" save_path = r"D:\\table\\datasets for graduate\\gmap\\" start_chars = 'i01' Gmap(folder_path_1, folder_path)

这段代码是一个 Python 脚本，主要实现了一个 ...需要注意的是，这段代码中使用了 OpenCV 和 PIL 库，分别用于图像处理和图像读取。同时，代码中的路径需要根据实际情况进行修改，以确保程序能够读取和保存图像文件。

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import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline img =cv2.imread("C:\\Users\\86135\\Desktop\\pj\\c.jpg")

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('021.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20) corners = np.round(corners).astype(int) print(corners)如何对corners进行排序

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