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一、实现和完整UI视频效果展示
主界面#xff1a;
识别结果界面#xff1a;
查看分割处理过程图片界面#xff1a;
二、原理介绍#xff1a;
加权灰度化
编辑
二值化
滤波降噪处理
锐化处理 边缘特征提取
图像分割
完整演示视频#xff1a;
完整代码链…目录
一、实现和完整UI视频效果展示
主界面
识别结果界面
查看分割处理过程图片界面
二、原理介绍
加权灰度化
编辑
二值化
滤波降噪处理
锐化处理 边缘特征提取
图像分割
完整演示视频
完整代码链接 一、实现和完整UI视频效果展示
主界面 识别结果界面 查看分割处理过程图片界面 历史记录 二、原理介绍
加权灰度化
图像灰度化的目的是为了简化矩阵提高运算速度。彩色图片的信息含量过大而进行图片识别时其实只需要使用灰度图像里的信息就足够了所以图像灰度化的目的就是为了提高运算速度 # 创建一个与图像大小相同的灰度图像数组weight_gray np.zeros(image.shape[0:2], dtypeuint8)# 使用加权平均法将彩色图像转换为灰度图像for ii in range(image.shape[0]):for jj in range(image.shape[1]):r, g, b image[ii, jj, :]weight_gray[ii, jj] 0.3 * r 0.59 * g 0.11 * b 二值化
将图像的像素点和灰度值设置为0或255将图像呈现出黑白的效果图像二值化可以使图像中的数据量大大减少从而凸显出目标的轮廓也同时方便提取图像中的信息增加识别的效率
# 对灰度图像进行二值化处理
T 30
for y in range(image.shape[1]):for x in range(image.shape[0]):if weight_gray[x][y] T:weight_gray[x][y] 0else:weight_gray[x][y] 255 滤波降噪处理
图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求消除图像数字化时所混入的噪声。调高提高图像的信噪比使图像的应用特征突出。采用最小值滤波对图像进行降噪处理
# 对二值化图像进行滤波降噪
n 3
salt_weight_gray util.random_noise(weight_gray, modesalt, rngNone, clipTrue)
min_weight_gray ndimage.minimum_filter(salt_weight_gray, (n, n)) 锐化处理
锐化处理的目的是增强图像中目标的细节、边缘、轮廓和其他灰度突变削弱了灰度变化缓慢的区域。对图像使用拉普拉斯算子进行空间滤波得到拉普拉斯图像将拉普拉斯图像以一定比例叠加到原始图像可对原始图像进行拉普拉斯锐化增强更加突出图像的纹理结构
# 对灰度图像进行锐化处理
img_laplace filters.laplace(weight_gray, ksize3, maskNone)
img_enhance weight_gray img_laplace 边缘特征提取
采用LoG边缘检测算子首先利用二维高斯函数对图像进行低通滤波先平滑掉噪声再用Laplace算子进行二阶导数运算进行边缘检测。目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合表现出来往往是轮廓
# 对灰度图像进行高斯平滑和LoG边缘检测
gaussian_weight_gray gaussian(weight_gray)
edge_LoG laplace(gaussian_weight_gray)
图像分割 对灰度车辆图像进行了闻值处理得到二值化车辆图像。然后对二值化车辆图像进行了标记获取到车辆的连通区域并计算了它们的面积。在所有连通区域中选取面积最大的创建一个与二值化车辆图像相同大小的遮罩数组将面积等于largest area 的连通区域像素置为 1其余部分为0最后复制原始图
# 分割汽车图像
threshold filters.threshold_otsu(gaussian_weight_gray)
car_binary gaussian_weight_gray threshold
car_labels measure.label(car_binary)
properties measure.regionprops(car_labels)
areas [prop.area for prop in properties] 完整演示视频
无法粘贴视频........
完整代码链接
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