blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0

时间: 2024-04-26 11:24:05 浏览: 125
JAVA

GaussianBlur

这行代码是用高斯滤波对灰度图像进行平滑处理的。其中，gray是一个灰度图像，(5,5)是指高斯核的大小，0是指高斯核在x方向和y方向的标准差。这里的高斯核是一个二维的正态分布函数，通过对像素周围的邻域进行加权平均的方式来达到平滑的效果。这行代码的作用是将灰度图像中的噪声（如椒盐噪声）去除，使得后续的图像处理更加准确。最终将平滑后的图像赋值给blur变量。
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dst = cv.GaussianBlur(img, (5,5), 0) cv.imshow('dst', dst) cv.waitKey(0) 本文介绍了计算机视觉中图像处理的两个重要概念：图像直方图绘制和图像均衡化，并提供了相应的示例代码，以便读者更好地理解和应用...

帮我分析一下这段代码def edge(img): #高斯模糊,降低噪声 img = np.array(img) blurred = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) #灰度图像 gray=cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_RGB2GRAY) #图像梯度 xgrad=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16SC1,1,0) ygrad=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16SC1,0,1) #计算边缘 #50和150参数必须符合1：3或者1：2 edge_output=cv2.Canny(xgrad,ygrad,50,150) dst = cv2.bitwise_and(img,img,mask=edge_output) return dst

这里使用了OpenCV的GaussianBlur函数，传入了图像数组、高斯核大小为(3,3)和标准差为0。 3. 将模糊后的图像转换为灰度图像。使用OpenCV的cvtColor函数将模糊图像从RGB颜色空间转换为灰度颜色空间。 4. 计算图像的...

img = cv2.GaussianBlur(np.array(gray), (5, 5), 0)的作用

img = cv2.GaussianBlur(np.array(gray), (5, 5), 0)这一语句的作用是将输入的灰度图像进行高斯滤波，从而使图像中的噪声得到降低，同时也可以实现图像的平滑处理。其中np.array(gray)表示输入的灰度图像，(5, 5)...

import cv2 import numpy as np def getContours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours( img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE ) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) print(area) if area > 500: cv2.drawContours(imgContour, cnt, -1, (255, 0, 0), 3) path = "/home/robot/code.py/shape.jpg" img = cv2.imread(path) imgContour = img.copy() imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 1) imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 50, 50) getContours(imgCanny) imgBlank = np.zeros_like(img) cv2.imshow("Original", img) cv2.imshow("Gray", imgGray) cv2.imshow("Blur", imgBlur) cv2.imshow("Canny", imgCanny) cv2.imshow("Blank", imgContour) cv2.waitKey(0)有什么bug

imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 1) imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 50, 50) getContours(imgCanny) imgBlank = np.zeros_like(img) cv2.imshow("Original", img) cv2.imshow("Gray", imgGray) cv2....

def cameraAnalysis(self, frame): frame = cv2.resize(frame, (640, 360), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 因为摄像头问题，对图像进行了大小修改 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图 # cv2.imshow("gray", gray) ret, binary = cv2.threshold(gray, 140, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 # cv2.imshow("binary", binary) blurred = cv2.GaussianBlur(binary, (3, 3), 0) # 高斯滤波处理 # cv2.imshow("blur", blurred) # 显示滤波图像 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 建立7 * 7的卷积核 closed = cv2.morphologyEx(blurred, cv2.MORPH_RECT, kernel) # 去除噪点 # cv2.imshow("closed", closed) ret, binary = cv2.threshold(closed, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 再次二值化 # cv2.imshow("binary", binary) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 寻找轮廓 if len(contours) != 0: ball_position = self.detect(frame, contours) cv2.imshow("frame", frame) # print(ball_position) return ball_position else: return [0]

这段代码是用于相机图像分析的函数。它首先将输入的图像大小调整为640x360像素，并将其转换为灰度图像。然后，通过对灰度图像进行阈值处理和高斯模糊，得到一个二值化图像。...如果没有检测到目标物体，则返回[0]。

import cv2 ret = cv2.VideoCapture(1) def getcontours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area =cv2.contourArea(cnt) if area > 20000: cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) peri = cv2.arcLength(cnt, True) # print(peri) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) #x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) #cv2.rectangle(imgcontour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # print(len(approx)) while True: # 摄像头读取 retval, image = ret.read() img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) imgcontour = image.copy() getcontours(img_canny) cv2.imshow("video", imgcontour) c = cv2.waitKey(50) if c == 32: break ret.release() cv2.destroyAllWindows()解读代码

14. img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) 对灰度图像进行高斯模糊处理，降低图像噪声。 15. img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) 对模糊后的图像进行 Canny 边缘检测。 16. imgcontour = ...

import cv2 import numpy as np def CannyThreshold(lowThreshold): detected_edges = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0) detected_edges = cv2.Canny(detected_edges,lowThreshold,lowThreshold*ratio,apertureSize = kernel_size) dst = cv2.bitwise_and(img,img,mask = detected_edges) # just add some colours to edges from original image. cv2.imshow('canny demo',dst) lowThreshold = 0 max_lowThreshold = 300 #最大阈值 ratio = 3 kernel_size = 3 #img = cv2.imread('AAA.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #注释此行图片不灰度化 img = cv2.imread("D:\xiao.jpg") #注释此行上行代码不注释图片灰度化 gray = cv2.imread("D:\xiao.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.namedWindow('canny demo') cv2.createTrackbar('Min threshold','canny demo',lowThreshold, max_lowThreshold, CannyThreshold) CannyThreshold(0) # initialization if cv2.waitKey(0) == 27: cv2.destroyAllWindows()

这段代码是使用OpenCV库进行Canny边缘检测的操作，并且使用了滑动条来调节最小阈值。其中，首先对输入的图像进行了高斯模糊处理，然后使用Canny函数进行边缘检测，最后使用bitwise_and函数将原图像和检测出的边缘...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('123.jpg') new_size=(600,700) img=cv2.resize(img,new_size) # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 Gaussian = cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2) cv2.imwrite('gaosi.jpg',Gaussian) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(Gaussian, 100, 200) cv2.imwrite('bianyuan.jpg',edges) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_area = 0 max_contour = None for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > max_area: max_area = area max_contour = contour # 计算矩形边界框 rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算变换矩阵 width = int(rect[1][0]) height = int(rect[1][1]) src_pts = box.astype("float32") dst_pts = np.array([[0, height-1], [0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) # 进行透视变换 result = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height)) # 显示结果 cv2.imshow('input', img) cv2.imshow('output', result) cv2.imwrite('result.jpg',result) cv2.waitKey(0)用到的函数解释

4. cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2)：对灰度图像进行高斯模糊处理，去除图像中的噪声。 5. cv2.Canny(Gaussian, 100, 200)：通过边缘检测算法Canny检测边缘。 6. cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2...

import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('user.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # 噪声去除 blur = cv2.GaussianBlur(edges, (3, 3), 0) # 显示图像 cv2.imshow('image', blur) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

4. 噪声去除，使用cv2.GaussianBlur()函数对边缘检测结果进行高斯模糊处理，去除噪声，得到最终的预处理结果，存储在blur中。 5. 显示图像，使用cv2.imshow()函数将预处理结果显示出来，使用cv2.waitKey()函数等待...

gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

这行代码使用 OpenCV 库中的 GaussianBlur 函数将灰度图像 gray 进行高斯模糊处理，使其更加平滑。函数的第一个参数是需要处理的图像，第二个参数是模糊核的大小，这里是 (5, 5) 表示 5x5 的模糊核。第三个参数是...

请解释这段代码：import cv2 import numpy as np # 读取图片并转换为灰度图像 img = cv2.imread("terrain.png") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 0.3) # 展示结果 cv2.imshow("Contours", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2是OpenCV库的Python接口，可以帮助我们进行计算机视觉的开发，如图像处理、目标检测等。numpy是Python中非常常用的科学计算库，它提供了高效的数组、矩阵、数值计算工具等，可以方便地进行数值计算和统计分析等...

gauss_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)什么意思

这行代码是使用OpenCV库中的函数来对灰度图像进行高斯...- cv2.BORDER_DEFAULT：用于边界扩充的方法，这里使用默认的边界扩充方式。 该函数的作用是对输入的灰度图像进行平滑处理，以减少噪声和细节，使图像更加平滑。

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0)

接下来，我们使用cv2.GaussianBlur()函数对灰度图像"gray"进行高斯模糊。高斯模糊是一种常用的图像平滑技术，可以减少图像中的噪声和细节。函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是高斯核的大小，这里使用(7, 7)...

gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)解释这段代码

这段代码使用OpenCV库中的GaussianBlur函数对灰度图像进行高斯模糊处理。具体解释如下： - gray：输入的灰度图像。 - (3, 3)：高斯核的大小，这里是一个3x3的矩阵。大小越大，模糊程度越高。 - 0：高斯核标准...

def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

3. 使用cv2.GaussianBlur函数对原图进行模糊处理，以降噪，结果保存在blur变量中。 4. 将模糊处理后的图像转换为灰度图像，使用cv2.cvtColor函数将blur变量转换为灰度图像，并将结果保存在img_gray变量中。 5. 使用...

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。

# 斑马线检测 def Slow(img): kernel_Ero = np.ones((3,1),np.uint8) kernel_Dia = np.ones((5,1),np.uint8) copy_img = img.copy() copy_img = cv2.resize(copy_img,(1600,800)) count=0 # 图像灰度化 gray=cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 imgblur=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),10) #阈值处理 mask = np.zeros_like(gray) mask[400:800,100:1600]=gray[400:800,100:1600] ret,thresh=cv2.threshold(mask,200,255,cv2.THRESH_BINARY) #腐蚀 img_Ero=cv2.erode(thresh,kernel_Ero,iterations=3) #膨胀 img_Dia=cv2.dilate(img_Ero,kernel_Dia,iterations=1)

2. 将复制后的图像转换为灰度图像。 3. 对灰度图像进行高斯滤波，以去除噪声。 4. 对图像进行阈值处理，将斑马线和背景分离。这里使用的是简单阈值法，阈值为200。 5. 对阈值处理后的图像进行腐蚀操作，以去除...

import cv2 import sys import os args = sys.argv first_arg = sys.argv[2] #image_path = sys.argv[1] #获取第二个命令行参数 # 加载图像 img = cv2.imread(first_arg) if img is None: print("Failed to load image") # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对灰度图像进行高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 检测图像中的边缘 edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) #定义一些参数 param1 = "F:/output/edges.png" # 保存处理后的图像到指定文件夹中 cv2.imwrite(param1, edges) param2 = os.path.abspath(param1) #将参数作为字符串输出到 stdout print("{}".format(param2)) #将stdout冲刷到标准输出，以便ae能够获取输出结果 sys.stdout.flush() # 显示原始图像和处理后的图像 cv2.imshow("Original Image", img) cv2.imshow("Edges", edges) # 等待按键按下 cv2.waitKey(0) # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows()

blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 检测图像中的边缘 edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) # 定义一些参数 param1 = "F:/output/edges.png" # 保存处理后的图像到指定文件夹中 cv2.imwrite(param1, ...

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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩