
图像处理中经常用的一幅图片Lena.jpg_lenna原图-CSDN博客
2019年9月20日 · lena.jpg 是一幅著名的数字图像,常被用来测试图像处理算法的性能。它是一张灰度图像,大小为512x512像素,显示了一位斯堪的纳维亚人的面孔。要下载lena.jpg,你可以在互联网上搜索“lena.jpg下载”,然后选择一个可...
cv2库的使用及图像预处理01 - CSDN博客
2025年2月18日 · CV2指的是OpenCV2(Open Source Computer Vision Library),是一个开源的库平台计算机视觉库。有很强大的图片处理功能,可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。特别提示:安装的时候用opencv_python,但在导入使用的时候用cv2。
从零开始:Python编程入门,解锁图像处理 Lena 图的秘密
2024年11月30日 · 使用 OpenCV 读取 Lena 图像,首先需要找到 Lena 图像的文件路径。 以下是一个示例代码,展示如何读取 Lena 图像: import cv2 # 读取 Lena 图像 image = cv2.imread('Lena.jpg') # 检查图像是否成功读取 if image is not None: print("图像已成功读取") else: print("图像读取失败")
openCV第一课——如何使用opencv - 知乎 - 知乎专栏
2021年11月16日 · import cv2 #读取图片,图片名称需要使用英文,中文会导致读取失败,返回none lena = cv2.imread("lee.jpg") #print(lena) #创建一个“demo“的窗口 cv2.namedWindow("demo") #在”demo“的窗口显示图片,实际运行看不到窗口,需要使用waitKey来等待按键 cv2.imshow("demo",lena) #保存图像 r ...
OpenCV轻松入门读书笔记(四) - 知乎专栏
import cv2 import numpy as np lena = cv2.imread("th.jfif", 0) cv2.imshow("lena", lena) r, c = lena.shape # 获取图像的长宽 x = np.zeros((r, c, 8), dtype=np.uint8) # 其中八通道用来提取灰度图像的8个位平面,例如[:.:.0]用来提取灰度图像的8个位平面 for i in range(8): x[:, :, i] = 2 ** i # 用来提 …
雷娜图(Lena)原图深度解析与图像处理应用 - CSDN文库
2024年9月30日 · 实验步骤如下: 步骤一,用cv2读取Lena.jpg的图像。 步骤二,用cv2显示步骤一中的图片。 步骤三,更改像素,为人物眼部打码。
对“lena”图像进行四种操作:①水平平移50个像素 ②垂直平移70 …
2024年12月17日 · 这个代码首先读入了一张灰度级的 Lena 图像,然后分别对图像进行了不同的子采样操作,并将结果显示出来。其中,水平和垂直方向同时进行2倍子采样的结果存储在 subSampledImg1 中,水平方向进行2倍子采样的结果存储...
Python-OpenCV之Hello Lena(1)-CSDN博客
import cv2 # 导入cv2模块即OpenCV模块. import platform # 该模块用来访问平台相关属性,如操作系统名称,处理器名称,Python版本等等. srcImage = cv2.imread('lena.bmp') if srcImage is None: # 判断图片是否读取成功,不成功则打印提示信息并返回. print('srcImage imread error!') return -1 . cv2.namedWindow('srcImage', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) .
【图像处理入门必备】:用lena图快速理解图像处理原理 - CSDN …
2025年1月16日 · 以Python语言为例,我们可以使用 cv2 (OpenCV的Python接口)模块来加载图像。 加载lena图像的代码如下所示: 在这段代码中, cv2.imread 函数用于读取图像文件。 第一个参数是图像文件的路径,第二个参数 cv2.IMREAD_COLOR 指示OpenCV以彩色模式读取图像(默认情况下,它以彩色模式读取)。 如果图像文件不存在或路径错误,函数将返回 None,并且会打印一条错误信息。 否则,它会正常打印成功加载信息。 加载图像之后,下一步是显示图像。 …
lena通过图像的形态操作去掉图像中的噪声点和线条python_mob64…
2025年1月21日 · 我们将以经典的“Lena”图像为例。 下面是我们进行这项任务的基本流程表格。 1. 导入所需的库. 首先,我们需要导入处理图像所需的库,包括 cv2 和 numpy,并使用 matplotlib 来显示图像。 1. 2. 3. 2. 读取图像. 我们将使用 OpenCV 来读取图像。 1. 2. 3. 进行灰度化处理. 在进行形态学操作之前,我们通常要将图像转换为灰度图。 1. 2. 4. 应用形态学操作. 我们可以使用开运算和闭运算来去除噪声和小的线条。 1. 2. 开运算先进行腐蚀再膨胀,适用于去除小的噪声点 …