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OpenCV3

分析图像灰度分布(可视化像素强度分布(plt.hist全局均衡化:简单快速,适合整体低对比度图像自适应均衡化:保留局部特征,计算复杂度较高读取灰度图像(计算原始直方图选择均衡化方法可视化对比结果类别核心内容关键步骤/注意事项原理将歪斜图像转换为规整文档的坐标映射技术需两组坐标:原始图像轮廓点 + 目标矩形点max(w1,w2)和max(h1,h2)坐标点要求必须提供4组非共线点(通常为矩形轮廓)点

#计算机视觉#人工智能
OpenCV2

水平方向卷积核:-1 & 0 & 1垂直方向卷积核:1 & 2 & 1计算原理:通过卷积运算检测图像中像素值的突变,分别捕捉水平和垂直方向的边缘信息。

#计算机视觉#人工智能
OpenCV

核心内容考试重点/易混淆点难度系数通过设定阈值对像素点进行二值化处理(如127为界,大于取255,小于取0)阈值类型选择(二值法、反转二值法、截断法、TOZERO等)⭐⭐二值法(:大于阈值取最大值(255),小于阈值取0反转二值法()逻辑相反⭐⭐截断法(:大于阈值的像素值截断为阈值,小于阈值保留原值仅对高亮部分限制,不影响暗部⭐⭐TOZERO(:大于阈值保留原值,小于阈值置0反转TOZERO()亮

#opencv#人工智能#计算机视觉
到底了