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Python实验作业一——数字图像处理

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简介:
本课程的Python实验作业一是关于数字图像处理的基础实践,学生将运用Python编程语言对图像进行各种操作和分析,掌握基本的图像处理技术。 文章目录 第二章 数字图像基础 1. 用程序实现同时对比度实验 2. 用程序实验空间分辨率变化效果 3. 用程序实验幅度分辨率变化效果 这几个题目网上有很多MATLAB版的解答,这里自己写了一个Python版本。实现思路基本一致。 依赖库: ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img import numpy as np import math %matplotlib inline ``` 1. 用程序实现同时对比度实验 程序代码: ```python # 设置图像大小 height = 256 weight = # 这里需要补充完整具体的值或逻辑。 ```

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客服
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  • Python——
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    本课程的Python实验作业一是关于数字图像处理的基础实践,学生将运用Python编程语言对图像进行各种操作和分析,掌握基本的图像处理技术。 文章目录 第二章 数字图像基础 1. 用程序实现同时对比度实验 2. 用程序实验空间分辨率变化效果 3. 用程序实验幅度分辨率变化效果 这几个题目网上有很多MATLAB版的解答,这里自己写了一个Python版本。实现思路基本一致。 依赖库: ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img import numpy as np import math %matplotlib inline ``` 1. 用程序实现同时对比度实验 程序代码: ```python # 设置图像大小 height = 256 weight = # 这里需要补充完整具体的值或逻辑。 ```
  • 优质
    本作业为《数字图像处理》课程的第一项任务,主要内容包括基本图像处理操作和编程实践,旨在帮助学生掌握图像读取、显示及简单变换等技能。 1. 对输入图片进行傅里叶变换以获取其频谱图。 2. 保留低频的频谱分量,并将高频部分设为0。 3. 将滤波后的频谱通过傅里叶反变换,得到输出图像。
  • Python Thinker+OpenCV
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    本课程结合Python编程与OpenCV库,深入浅出地讲解数字图像处理技术及其实验应用,旨在培养学生的算法思维和动手实践能力。 我编写了一些小实验代码,涵盖了图片的缩放、旋转、平移、傅里叶变换、图像平滑、图像锐化以及一些边缘检测算子的操作。由于学习目的参考使用,代码可能不够简洁。仅供参考学习之用。
  • (Python版)--20221
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    《数字图像处理实验(Python版)》是一本针对编程初学者和图像处理爱好者的实践教程,通过Python语言深入浅出地讲解数字图像处理的基本原理与应用技巧。书中包含丰富的实验案例和实战项目,帮助读者掌握从基础到高级的图像处理技能,激发创意思维,适用于高校教学及个人自学。 3. OpenCV 版本:使用 3.x 版本即可。 1. 数字图像的表示和类别。 2. OpenCV 支持的图像文件格式。 示例程序如下: 熟悉并学会使用 opencv-。
  • 课程四:
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    本实验为《数字图像处理》课程中的第四次实践环节,旨在通过上机操作加深学生对图像增强、变换和压缩等核心概念的理解与应用。 在本实验中,我们将深入探讨数字图像处理的基本概念和技术,这是该课程的重要组成部分之一。这门学科涉及图像获取、分析、理解和合成,在计算机科学、医学成像、生物识别、遥感以及多媒体等领域有着广泛应用。 本次实验可能涵盖以下关键知识点: 1. 图像基本操作: - 读取与显示:使用MATLAB或OpenCV等库,可以处理不同格式的图片(如BMP, JPEG, PNG)。 - 尺寸调整:学习如何改变图像分辨率,并理解像素大小对质量的影响。 - 颜色空间转换:从RGB到灰度或者反之,以及其他颜色空间之间的转换及其应用。 2. 图像滤波: - 平滑滤波:用于减少噪声,包括均值和高斯滤波等方法。 - 锐化滤波:增强图像边缘的清晰度,例如使用拉普拉斯算子、索贝尔算子及罗伯特十字形算子。 - 傅里叶变换:学习傅里叶域中的低通与高通滤波器在平滑和检测边界的运用。 3. 图像增强: - 对比度提升:通过线性或非线性方法改善对比度,如直方图均衡化技术的应用。 - 亮度调节:保持整体亮度不变的同时调整局部区域的明暗程度。 4. 图像分割: - 阈值分割:设定阈值将图像转换成二进制形式,适用于前景和背景差异明显的场景。 - 区域生长法:从种子像素开始按特定条件扩展形成目标区域的方法。 - 分割算法:例如Otsu的最优方法、K-means聚类及GrabCut等。 5. 特征提取: - 哈里斯角点检测:用于定位图像中的稳定特征点。 - SIFT(尺度不变特性变换)、SURF(加速稳健特征)和ORB (快速二进制关键点匹配): 这些方法常被用来进行物体识别及图片配准。 6. 图像几何转换: - 平移、旋转与缩放:学习如何在不同的坐标系统中执行这些操作。 - 投影变换:包括透视投影和平行投影的应用场景和效果。 - 镜头校正功能: 用于修正由于镜头畸变导致的图像变形。 通过实际应用上述技术并分析其结果,本实验旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础原理,并提高编程技能。在操作过程中,请详细记录数据及观察到的变化,以便评估不同方法对最终效果的影响。这将有助于深入理解学科核心概念,为进一步的研究奠定坚实基础。
  • Python代码现的.zip
    优质
    本资源包含使用Python编程语言完成的一系列数字图像处理任务和实验,涵盖了基本的图像操作、滤波及增强技术等内容。适合学习和实践图像处理算法的学生和技术爱好者。 数字图像处理作业python代码.zip (由于原内容重复出现多次,因此仅列出一次文件名以符合去重要求)请注意,这里只显示了文件名,并无其他多余信息需要去除。如果后续有关于该zip文件的具体描述或其他需求,请告知我进一步操作的指示。
  • 山东大学:基本
    优质
    本实验为山东大学数字图像处理课程的一部分,主要内容涵盖基本图像的操作,包括读取、显示及保存等基础技能的学习与实践。 在本实验中,我们将深入探讨数字图像处理的基础知识,这是计算机视觉领域的重要组成部分。此实验主要针对山东大学的学生,旨在通过实践操作来理解和掌握图像的基本操作。实验采用C++编程语言,并利用OpenCV(开源计算机视觉库)进行实现。OpenCV是一个强大的工具,在图像处理、计算机视觉和机器学习等领域广泛应用。 实验一分为两部分: 1. 图像加载与显示: 在这部分中,你将学会如何使用OpenCV中的函数来读取图像文件并在屏幕上显示它们。通过`imread()`函数可以加载图像,并返回一个Mat对象,这是OpenCV用来表示图像的主要数据结构之一。之后,你可以用`imshow()`函数展示该图像。处理过程中需注意不同格式的图片可能影响到其读取和展示方式,例如.jpg、.png、.bmp等常见格式。 2. 图像合成: 图像合成为将两个或多个图层合并为一个新图的过程,在C++及OpenCV中可以使用多种方法实现这一目标。比如利用像素级操作、alpha混合或者掩模进行图像叠加。你可以用`addWeighted()`函数完成线性图像合成,该函数允许调整每个输入图片的权重值;也可以通过矩阵运算如加法和减法来简单地合并图像。 实验过程中涉及两个文件:`test.cpp`和`test1.cpp`可能会分别包含上述两部分实验的具体代码实现。对于初学者来说,阅读并理解这些示例有助于加深对基本概念的理解。通常在`test.cpp`中会有一些读取和显示图片的实例,在`test1.cpp`则可能展示如何进行图像合成。 确保已经正确安装了OpenCV库,并了解如何配置编译器环境以链接到该库;同时,由于实验需要使用图文件,请保证代码能够找到正确的路径或在代码内提供相对/绝对路径信息。此实验旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础操作,包括读取、显示和合成图片等技能,这些都是后续复杂任务的基础步骤。 通过实际动手实践,学生们将更好地理解数字图像的本质,并学会使用编程工具来解决相关问题。
  • 技术).zip
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    《数字图像处理技术实验(一)》涵盖了基础的数字图像处理理论与实践内容,包括图像增强、变换和压缩等关键技术。通过本实验,学习者能够掌握并运用相关算法解决实际问题。 本人已完成作业,并附上源代码及实验报告供后续同学参考。以下是实验要求: 1. 根据提供的程序附件,理解并实现对JPG和BMP图像文件的读取、显示与存储功能。 2. 深入了解附件中关于傅里叶变换的内容,并在此基础上完成反向傅立叶变换的操作。 3. 理解附件中的离散余弦变化原理,并在此基础上实施相应的逆变换操作。 4. 实现数字图像的沃尔什-哈达玛变换。
  • 计算机
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    《计算机数字图像处理实验(一)》是一本面向初学者的教学辅助书籍,通过丰富的实践案例和详细的步骤指导,帮助读者掌握基本的数字图像处理技术与算法。 读入、显示及存储图像。编写三种遍历扫描整幅图像的方法:对灰度图像增强亮度;对彩色图像加入300个椒盐噪声。通过这些操作掌握如何处理像素。