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目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 一、简单介绍 二、简单进行人脸训练与识别 1、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸训练和识别 2、实现步骤： 3、判断是谁的人脸： 案例中涉及的关键函数说
图像处理是用计算机对图像进行分析，以获取所需结果的过程，又称为影像处理。图像处理一般是指数字图像的处理。数字图像是用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。 均值滤波是指任意一点的像素
2D卷积是一种图像处理和计算机视觉中常用的操作，用于在图像上应用滤波器或卷积核，从而对图像进行特征提取、平滑处理或边缘检测等操作。 在2D卷积中，图像和卷积核都是二维的矩阵或数组。卷积操作将卷积核在图像上滑动，对每个局部区域进行元素级别的乘法和累加
目录 图像处理：随机添加椒盐噪声和高斯噪声Python 1.常见的图像噪声 （1）高斯噪声 （2） 椒盐噪声 2.生成图像噪声 （1）高斯噪声 （2） 椒盐噪声（速度慢） （3） 椒盐噪声（快速版） 3. Demo测试 图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。在噪
cv::filter2D 函数可以对图像进行线性滤波。 函数可以对图像进行线性滤波。该函数使用指定的卷积核对输入图像进行卷积，以计算输出图像中每个像素的值。 该函数的原型如下： 其中， src 参数表示输入图像， dst 参数表示输出图像， ddepth 参数表示输出图像的深度， kernel 参
第一件事情还是先做名词解释，图像平滑到底是个啥？ 从字面意思理解貌似图像平滑好像是在说图像滑动。 emmmmmmmmmmmmmmm。。。。 其实半毛钱关系也没有，图像平滑技术通常也被成为图像滤波技术（这个名字看到可能大家会有点感觉）。 每一幅图像都包含某种程度的噪声，
（一）、图像编码技术的研究背景 1. 信息信息传输方式发生了很大的改变 通信方式的改变 文字+语音 图像+文字+语音 通信对象的改变 人与人 人与机器，机器与机器 2. 图像传输与存储需要的信息量空间 （1）彩色视频信息 对于电视画面的分辨率640 480的彩色图像，每秒30帧，
图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。例如采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣的信息，同时抑制一些不需要的信息，提高图像的使用价值。 图像增强方法 图像增强方法从增强的作用域出发，可
随着计算机视觉的不断发展，图像的预处理成为分析图像的必然前提，本文就介绍图像处理的基础内容。 图像中，高频部分是图像中像素值落差很大的部分，如图像边缘，该部分的有用信息经常被噪声淹没。降低高频段的噪声是设计图像滤波器的关键。 图像滤波器就是一个
