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概要
一、图像采集
二、图像标注
四、图像几何变换
五、图像边缘检测
Sobel算子
Scharrt算子
Laplacian算子
Canny边缘检测
六、形态学转换 概要
参考书籍#xff1a;《机器视觉与人工智能应用开发技术》 廖建尚#xff0c;钟君柳 出版时间#xff1a;2024-…目录
概要
一、图像采集
二、图像标注
四、图像几何变换
五、图像边缘检测
Sobel算子
Scharrt算子
Laplacian算子
Canny边缘检测
六、形态学转换 概要
参考书籍《机器视觉与人工智能应用开发技术》 廖建尚钟君柳 出版时间2024-02-01
图像采集图像标注绘制直线、矩阵、圆形、椭圆和多边形图像灰度转换灰度化、二值化等图像转换方法图像几何变换图像旋转、图像镜像、图像缩放、图像透视等方法图像边缘检测Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、Canny算子等边缘检测算子形态学转换图像腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学转换方法图像轮廓提取提取轮廓的凸包、外接矩形、最小外接矩形、最小外接圆等方法直方图均衡绘制直方图、均衡化直方图、自适应均衡化直方图等方法模板匹配模板匹配方法霍夫变换直线检测、圆检测等方法图像矫正图像矫正方法图像添加文字和水印图像添加文字和水印的方法图像去噪方框滤波、均值滤波、高斯滤波、高斯双边滤波、中值滤波等消除噪声方法 一、图像采集
图像的基本概念
图像是由一个个点组成的每一个点即一个像素。像素是图像的基本单元每个像素都由明确数值来表示当前坐标点的颜色或灰度。在数字设备中图像是由像素组成的二维或三维矩阵常见的图片格式包括JPEG、PNG、BMP等。视频则是由多张图片组成的序列由于人眼存在视觉暂留效应当图像以每秒超过24帧的速率显示时静态画面会呈现出平滑连续变化的效果这样的连续画面即为视频。常见的视频格式包括AVI、MP4、MOV等。图像分辨率是指每英寸长度内有多少个像素一张1920x1080的图像1920是指该图像额宽度方向上有1920个像素1080是指该图像的高度方向上有1080个像素。
OpenCV视频处理接口VideoCapture
图像处理接口imread、imshow、imwrite 二、图像标注
画直线cv2.line根据给出的起点和终点绘制两点之间的线条
画矩形cv2.rectangle根据矩形的左上角位置坐标和右下角位置坐标绘制矩形
画圆形cv2.circle根据给定的圆心和半径绘制圆
画椭圆cv2.ellipse 四、图像几何变换
图像旋转cv2.warpAffine以图像的中心为原点旋转一定的角度即将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。图像经过旋转之后其位置会发生变化旋转后既可以把转出显示区域的图像截去也可以扩大显示区域的图像范围以显示图像的全部内容。
图像镜像cv2.flip是一种与人们日常生活密切相关的变换图像镜像是指原始图像相对于某一参照面旋转180°的图像。镜像变换又称为对称变换分为水平镜像、垂直镜像、对角镜像等。镜像变换后图像的宽和高不变。
水平镜像以图像的垂直中轴线为中心将图像分为左右两部分后进行对称变换。
垂直镜像以图像的水平中轴线为中心将图像分为上下两部分后进行对称变换。
对角镜像将图像以水平中轴线和垂直中轴线的交点为中心进行对称交换相当于将图像先后进行水平镜像和垂直镜像。
图像缩放cv2.resize将指定的图像在x方向和y方向按相同的比例进行缩放从而获得一幅新的图片称为全比例缩放。
如果x方向和y方向的缩放比例不同则图像的比例缩放会改变原始图像像素间的相对位置产生几何畸变。
在图像缩放过程中涉及图像数据的删除与增加。若比例缩放所产生的图像中的像素在原始图像中没有相对应的像素时特别在图像放大时则需要考虑如何在放大后的空隙中加入新的图像颜色数据增加颜色数据的方法主要根据周围相邻像素的颜色值进行插值计算。主要有3种插值方法最近邻插值法、双线性插值方法、三次内插法。
最近邻插值法新增加像素的灰度等于距它最近的像素的灰度。双线性插值方法新增加像素的灰度由其周围4个像素的灰度决定。三次内插法新增加的像素不仅考虑直接邻近点对它的影响还需要考虑周围16个邻近灰度对它的影响。 五、图像边缘检测
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本应用边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。
图像属性的显著变化通常反应了属性的重要事件和变化通过图像边缘检测可以大幅地减少数据量并剔除不想关的信息保留了图像重要的结构属性。
经典的图像边缘检测算子有Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、Canny算子。
Sobel算子
一种离散的微分算子该算子结合了高斯平滑和微分求导运算利用局部差分寻找边缘计算结果是梯度的一个近似值。Sobel算子利用周围邻域8个像素来估计中心像素的梯度但Sobel算子认为靠近中心的像素应该给予更高的权重。Sobel算子的边缘检测卷积核如下图 Scharrt算子
Scharr算子与Sobel算子的运算方式类似分别计算x方向或y方向的图像差分。可以说Scharr算子是Sobel算子的改进。Scharr算子运算准确度更高、效果更好。Scharr算子的边缘检测卷积核如下图 Laplacian算子
Laplacian算子是图像邻域内像素灰度差分计算的基础是一种通过二阶微分推导图像邻域增强算法。
Laplacian算子的基本思想是当邻域的中心像素灰度低于它所在邻域内的其他像素的平均灰度时此中心像素的灰度应该进一步降低当高于时进一步提高中心像素的灰度从而实现锐化处理。二阶微分卷积核如下图 Canny边缘检测
Canny边缘检测是当今最流行的边缘检测方法之一非常强大和灵活该方法主要过程如下
降噪。原始图像的像素通常会导致噪声边缘因此在计算边缘之前减少噪声很重要。在Canny边缘检测中高斯模糊过滤器用于从本质上去除或最小化可能导致不良边缘的不必要细节。计算图像的强度梯度。图像平滑模糊后先使用Sobel算子进行水平和垂直过滤再使用这些过滤操作的结果来计算每个像素的强度梯度。抑制假边。在降低噪声和计算强度梯度后使用一种称为边缘非最大抑制的技术来过滤掉不必要的像素实际上可能并不构成边缘因此要在正负梯度方向上将每个像素与其相邻的像素进行比较。如果当前像素的梯度大于其相邻像素则保持不变否则将当前的梯度设置为零。滞后阈值。在Canny边缘检测的最后中对梯度与两个阈值进行比较。 六、形态学转换
常用的形态学转换有四种腐蚀、膨胀、开运算、闭运算。
腐蚀cv2.erode一种消除边界点使边界向内部收缩的过程。腐蚀的目的是把目标区域范围“变小”可以用来消除小且无意义的物体。
膨胀cv2.dilate膨胀和腐蚀是一对相反的操作将与物体接触的所有背景点合并到该物体中使物体边界向外部扩张。
开运算(cv2.morphologyEx)先腐蚀后膨胀的过程称为开运算用来消除小物体、在纤细点处分离物体可以在不明显改变物体表面积的情况下平滑物体的边界。一般会使对象的轮廓变得光滑、断开狭窄的间隙和消除细的突出物。
闭运算(cv2.morphologyEx)先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算用来填充物体内的细小空洞、连接邻近物体可以在不明显改变物体表面积的情况下平滑物体的边界。
