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数字图像处理大作业——基于Python、OpenCV和Qt的拍照图像处理

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简介：
本项目为数字图像处理课程的大作业，利用Python结合OpenCV和Qt框架开发了一款拍照及后期编辑软件，实现了多种图像处理功能。 该功能集包括：1. 图片文字识别；2. 空间转换；3. 图像旋转；4. 图像缩放；5. 图像翻转；6. 图像投影矫正；7. 图像二值化处理；8. 图像校正操作；9. 纹理平滑优化；10. 纹理增强技术。

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  • 数字图像处理大作业——基于Python、OpenCV和Qt的拍照图像处理
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    本项目为数字图像处理课程的大作业，利用Python结合OpenCV和Qt框架开发了一款拍照及后期编辑软件，实现了多种图像处理功能。 该功能集包括：1. 图片文字识别；2. 空间转换；3. 图像旋转；4. 图像缩放；5. 图像翻转；6. 图像投影矫正；7. 图像二值化处理；8. 图像校正操作；9. 纹理平滑优化；10. 纹理增强技术。
     
  • 数字图像处理OpenCV大作业——数字处理工具箱
    优质
    本项目为《数字图像处理》课程的大作业，构建了一个全面的数字处理工具箱，基于OpenCV库实现了一系列高级图像处理功能。 本项目独立设计了一套方案，能够对图像进行十种以上的处理操作，例如底片化效果、灰度增强、添加噪声与去除噪声、边缘检测、图像复原以及浮雕效果等；并利用界面制作工具（如PyQt或PySide）来构建软件的用户界面。该界面可以对比显示处理前后的图像及其直方图变化，并将实验结果与其他同类软件的效果进行比较和分析。此外，本项目实现了总计30多种功能函数，同时集成了基于PyQt5的图形界面以及动态调整参数阈值的功能按钮等特性。
     
  • 基于QT和OpenCV的图像处理
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    本项目采用QT框架与OpenCV库开发图像处理软件，结合C++语言实现高效且跨平台的图像识别、分析及编辑功能。 使用QT进行界面设计，并结合opencv库编写的图像处理软件对于刚入门视觉学习及图像处理的人来说非常有帮助。该软件功能全面，涵盖了基本的图像处理需求，同时用户也可以根据自身需要添加特定的功能。所使用的opencv版本为2.4.9（其他版本可以自行调整），qt版本为5.5。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业
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    本项目为一门基于MATLAB软件的数字图像处理课程的大作业，涵盖了图像增强、滤波及边缘检测等多个方面，旨在提高学生在实际应用中解决图像处理问题的能力。 图像分割系统是一种用于进行边缘检测的工具。该系统主要包括噪声处理、边缘检测等功能，以实现对图像的有效分割。
     
  • 基于VS2010、QT和OpenCV的图像处理
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    本项目基于Visual Studio 2010开发环境，采用Qt框架及OpenCV库实现高效图像处理功能，适用于快速原型设计与复杂算法应用。 使用VS2010与QT插件进行界面设计，并结合OPENCV模块实现图像处理功能，适合初学者学习图像处理技术。该方案涵盖了打开、二值化及保存图像等基本操作，还包括了图像的开闭运算和模板匹配等功能。
     
  • 图像处理上机作业五（数字图像处理）
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    本课程的第五次上机作业专注于数字图像处理的核心技术，包括滤波、边缘检测及图像增强等实践操作，旨在加深学生对理论知识的理解与应用能力。 数字图像处理上机作业五涵盖了多个关键知识点，包括图像噪声的处理、滤波方法以及边缘检测技术。 1. **图像噪声处理**：在实际应用中，图像常常会受到高斯白噪声及椒盐噪声的影响。高斯白噪声是一种随机分布的噪音，会使整个图像看起来模糊不清；而椒盐噪声则是二值形式的干扰，在图像上表现为一些像素突然变亮或变暗的现象。MATLAB 中可以通过 `imnoise` 函数来添加这两种类型的噪点。 2. **空域滤波**：为了减少这些噪点的影响，可以使用邻域平均平滑和中值滤波等方法进行处理。其中3x3 和 5x5 的卷积核用于实现不同大小的邻域内像素值的计算，进而达到图像平滑的效果。在MATLAB 中利用 `imfilter2` 函数来执行空域卷积操作。 3. **频域滤波**：另外，在频域中处理还可以采用理想低通或Butterworth 二阶滤波器进行噪声抑制和图像优化。通过傅里叶变换将图像转换到频率空间，然后应用相应的滤波器以减少高频成分的干扰，并利用逆傅立叶变换恢复平滑后的图像。 4. **边缘检测**：Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子以及Laplacian of Gaussian (LOG) 算法都是常用的边缘提取工具。这些方法通过不同的梯度计算和阈值处理来识别图像中的边界信息，MATLAB 的 `edge` 函数支持多种算法的实现。 5. **CT 图像重建**：对于医学成像来说，从CT扫描数据中恢复出清晰的二维或三维图像是一项重要任务。作业提供了0到180度范围内的投影数据（存于Data.mat文件），学生需要利用这些信息通过逆投影技术来重构图像。MATLAB 提供了 `radon` 和 `iradon` 函数用于实现这一过程。 综上所述，这项作业要求掌握从基础的噪声处理技巧到复杂的边缘检测和CT重建算法在内的多个方面知识和技术应用能力。
     
  • 基于Python OpenCV的数字图像处理软件
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    本软件是一款基于Python和OpenCV库开发的数字图像处理工具，提供多种图像处理功能如滤波、边缘检测及色彩空间转换等，适用于科研与教学。 本段落介绍了几种常见的图像处理技术：绘制灰度直方图、直方图均衡化、对比度调节、几何变换、添加噪声（包括高斯噪声、椒盐噪声和周期噪声）、去噪方法（如均值滤波和中值滤波）以及频率域上的高通滤波与低通滤波。
     
  • 基于OpenCV-Python的数字图像处理系统
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    本项目基于OpenCV-Python开发，旨在构建一个高效的数字图像处理平台。它涵盖了多种图像处理技术，包括但不限于图像滤波、边缘检测及特征提取等，为用户提供强大的视觉分析工具。 基于OpenCV-Python的数字图像处理系统提供了一系列强大的工具和技术来分析、处理和操作数字图像。该系统利用Python编程语言的强大功能结合OpenCV库的功能丰富的函数集，支持多种复杂的计算机视觉任务，如图像滤波、边缘检测、特征提取等。通过这种组合，开发者可以高效地实现从基础的图像预处理到高级的人脸识别等各种应用需求。 此系统适用于各种场景和领域，包括但不限于医学影像分析、安全监控、自动驾驶汽车中的障碍物探测以及机器人技术中的视觉导航。它为研究人员提供了探索创新解决方案的可能性，并且对于工程师来说是一个强大的工具集，用于创建实际的应用程序和服务。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业——图像去遮挡
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    本项目运用MATLAB进行数字图像处理，专注于解决图像中的遮挡问题。通过算法优化和实验验证，实现被遮挡物体的有效恢复与展示。 作业要求将图片前景的黑色栏杆去除，并恢复被遮挡的部分。需要处理两张图片：第一张图中的前景栏杆较窄；第二张图中大部分栏杆也较细，但有一根特别粗的栏杆。 为了实现这一目标，首先要确定哪些区域被遮挡物覆盖，即生成一个 mask。这一步通过一系列图像处理技术来完成。针对第一张图片，由于其遮挡物较为狭窄，采用了 Fast Marching Method 算法进行去遮挡操作；该算法运行速度快，并且对于窄小的遮挡效果较好，但对宽度超过15像素的宽大物体修复时会产生模糊现象。 考虑到第二张图中存在较粗大的栏杆部分，这里采用 Criminisi 算法来进行处理。Criminisi 算法虽然在计算上较为耗时，但在去除较大遮挡物方面表现优异。同时对算法进行了一些调整以提升其运行效率，并保持修复质量不受影响。 此外还设计了一个简易的用户界面方便使用可执行文件操作这些图像处理功能。鉴于去遮挡过程难以通过矩阵运算实现而只能依靠 for 循环，这使得整个程序在速度上较为缓慢。为了提高性能，在实际应用中缩小了图片尺寸以减少计算时间。
     
  • 使用Python和OpenCV进行摄像头拍照及图像处理的方法
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    本文章介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现摄像头拍照以及对获取的照片进行基础的图像处理操作。适合初学者入门学习计算机视觉技术的基础应用。 在进行深度学习中的手势识别应用开发过程中，需要大量采集手势图片以供训练使用。为了提高效率并减少手动处理的步骤，可以利用Python结合OpenCV库来实时调用摄像头，并在采集图片的同时对其进行格式化处理。 下面展示实现这一功能的具体代码： ```python import cv2 import os print(=============================================) print(热键(请在摄像头窗口使用)：) print(z: 更改存储目录) print(x: 拍摄图片) ``` 这段代码提供了基本的用户交互，允许通过特定按键来更改保存路径或拍摄所需的手势图像。