Opencv 差分滤波器

OpenCV 差分滤波器

OpenCV 差分滤波器是一种非线性滤波器,可以用于图像边缘检测和轮廓提取等应用。差分滤波器的基本思想是对像中每个素点取其邻域内像素的差值作该像素点的值。本文将介绍OpenCV 差分滤波器的基本原理使用方法,并提供两个示例。

OpenCV 差分滤波器的基本原理

OpenCV 差分滤波器是一种非线性波器,可以用于图像边缘检测和轮廓提取等应用。差分滤波器的基本思想是对图像中每个像素点取其邻域内像素的差值作该像素点的值。OpenCV 差分滤波器的具体实现方法包括:

  • cv2.absdiff函数:通过指定个图,算它们的差值图像。
  • cv2.threshold函数:通过指定阈值,对图像进行二值化处理。

OpenCV 差滤波的使用方法

OpenCV库提供了cv2.absdiff和cv2.threshold函数,可以用于差分滤波。这两个函数的基本法如下:

cv2.absdiff(src1, src2[, dst])
cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

其中,src1和src2表示输入图像,dst表示输出图像,thresh表示阈值,maxval表示最大值,type表示二值化类型。

示例说明

下面是两个CV 差分滤波器的示例说明:

示例1:使用cv2.absdiff和cv2.threshold函数进行差分滤波器

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('test1.jpg')
img2 = cv2.imread('test2.jpg')

# 计算差分图像
diff = cv2.absdiff(img1, img2)

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码,系统会显示差分滤波器后的结果图像。

示例2:使用cv2.absdiff和cv.threshold函数进行图像运动检测

import cv2
import numpy as np

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 获取第一帧图像
ret, frame1 = cap.read()

# 转换为灰度图像
prvs = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建HSV图像
hsv = np.zeros_like(frame1)
hsv[..., 1] = 255

while(1):
    # 获取当前帧图像
    ret, frame2 = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    next = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs, next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

    # 计算幅度和角度
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])

    # 将角度转换为HSV图像的色调
    hsv[..., 0] = ang * 180 / np.pi / 2

    # 将度转换为HSV图像的亮度
    hsv[..., 2] = cv2.normalize(mag, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

    # 将HSV图像转换为BGR图像
    bgr = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    # 计算差分图像
    diff = cv2.absdiff(frame1, frame2)

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行二值处理
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 显示结果图像
    cv2.imshow('Result Image', thresh)
    cv2.imshow('Optical Flow', bgr)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

    # 更新帧
    prvs = next
    frame1 = frame2

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码后,系统会显示运动检测后的结果图像。

结论

Open 差分滤波器是一种图像处理方法,可以用于图像边缘检测和轮廓提取等应用。通过OpenCV库中的cv2.absdiff和cv2.threshold函数,可以实现差分滤波器。通过本文介绍,您应该已经了解了OpenCV 差分滤波器的基本原理和使用方法,可以根据需要灵活使用。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Opencv 差分滤波器 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月10日
下一篇 2023年5月10日

相关文章

  • Opencv 伽玛校正

    OpenCV 伽马校正 OpenCV 伽马校正是一种用于图像处理和计算机视觉的重要工具,可以用于调整图像的亮度和对比度。本文将介绍OpenCV 伽马校正的基本原理和使用方法,并提供两个示例。 OpenCV 伽马校正的基本原理 OpenCV 伽马校正是一种线性变换,可以用于调整图像的亮度和对比度。伽马校正的基本原理是通过对图像像素值进行幂次变换,调整图像亮度和…

    python 2023年5月10日
    00
  • Opencv YCbCr+离散余弦变换+量化

    Opencv YCbCr+离散余弦变换+量化的完整攻略 Opencv YCbCr+离散余弦变换+量化是一种常用的图像处理技术,可以用于图像的压缩、特征提取操作。本文将详细讲解Opencv YCbCr+离散余弦变换+量化的完整攻略,包括基本原理、和两个示例说明。 Opencv YCr+离散余弦变换+量的基本原理 Opencv YCbCr+离散弦变换+量化是一种…

    python 2023年5月10日
    00
  • Opencv MAX-MIN滤波器

    OpenCV MAX-MIN滤波器 OpenCV MAX-MIN滤波器是一种非线性滤波器,可以用于图像边缘检测和轮廓提取等应用。MAX-MIN滤波器的基本思想是对图像中的每个像素点取其邻域内像素的最大值和最小值之差作该像素点的值。本文将介绍OpenCV MAX-MIN滤波器的基本原理和使用方法,并提供两个示例。 OpenCV MAX-MIN滤波器的基本原理 …

    python 2023年5月10日
    00
  • Opencv 峰值信噪比

    Opencv 峰值信噪比的完整攻略 Opencv 峰值信噪比是一种常用的图像质量评价指标,可以用于评估图像的清晰度和噪声水平。本文将详细讲解Opencv 峰值信噪比的完整攻略,包括基本原理、方法和两个示例说明。 Opencv 峰值信噪比的基本原理 Opencv 峰值信噪比是一种基于图像素值的评价指标,用于评估图像的清晰度和噪声水平。峰值信噪比的基本原理是通过…

    python 2023年5月10日
    00
  • Opencv Gabor滤波器

    以下是关于Opencv Gabor滤波器的详细攻略。 Opencv Gabor滤波器基本原理 Gabor滤波器是一种常用的图像处理技术,用于提取图像的纹理特征。Gabor滤波器的基本原理是将高斯函数和正弦函数相乘,得到具有特定方向和频率的滤波器。实现方法包括: 对图像进行Gabor滤波 对滤波后的图像进行特征提取 Gabor滤波器可以用于图像的纹理分析、目标…

    python 2023年5月10日
    00
  • Opencv 8-连接数

    以下是关于Opencv 8-连接数的详细攻略。 Opencv 8-连接数基本原理 Opencv 8-连接数是一种常用的图像处理技术,用于在二值图像中查找连通域。具体实现方法包括: cv2.findContours 函数:用于在二值图像中查找轮廓。 8-连接数算法的基本原理是在二值图像中查找连通域时,将每个像素点作一个节点,如果两个节点相邻且都为前景像素,则它…

    python 2023年5月10日
    00
  • Opencv k-平均聚类算法第二步

    以下是关于Opencv k-平均聚类算法第二步的详细攻略。 Opencv k-平均聚类算法第二步基本原理 k-平聚类算法第二步是指对聚类结果进行评估,来判断聚类的效果和准确度。用的评估指标包括SSE、轮廓系数等。 Opencv k-平均聚算法第二步的步骤 计算SSE 计算轮廓系数 示例 下面两个Opencv k平均聚类算法第二步的示例: 示例1:使用k-平均…

    python 2023年5月10日
    00
  • Opencv 闭运算

    Opencv 闭运算是一种常用的图像处理技术,可以用于去除图像中的噪点和细小的物体,同时也可以用于图像的形态学处理。本文将详细讲解Opencv 闭运算的完整攻略,包括基本原理、方法和两个示例。 Opencv 闭运算的基本原理 Opencv 闭运算是一种基于形态学处理技术,通过对图像中的像素进行操作,可以将像值变小,从而使得图像中的物体变消失。具体实现方法包括…

    python 2023年5月10日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部