作用：二值图像或明显特征的灰度图定位或分割前景与背景，经常用到投影法。水平方向投影，将图像数组进行列求和；垂直方向投影，将图像数组进行行求和；如汽车牌照的定位：先对汽车图像二值化，然后水平投影，找出牌照的上下位置和高度，再对上次定位的牌照图像竖直投影，找出牌照有数字部分的总宽度，切割出来。再进行投影，每个字...

 在二值化图像中，相互联结的黑像素集合成为一个（黑）区域，通过对图像内每个区域进行标记操作，求得区域的数目。处理前的f是二值的，像素要么为0（黑），要么为255（白）处理后每个像素的值即为其所处理区域的标号（1，2，3，。。。）标记规则1.初始化标记为0，从左到右，从上到下逐个像素扫描2.若该点为物体颜色，则...

  轮廓提取：对于一副二值化图像，物体与背景分开，如果背景是白物体，物体为黑的话，我们可以采用掏空内部点法进行轮廓提取。具体算法如下:首先开辟新的内存空间，然后遍历图像，如果8个邻域像素都和中心点不相同，则对新的内存空间的该点进行置值。这里原图背景是白，物体为黑的，新的内存空间全部置为白，对原图像的...

黑白照片的时代虽然已经过去，但现在看到以前的照片，是不是有一种回到过去的感觉，很cool有木有~看完这篇文章，就可以把彩色照片变成各种各样的黑白的照片啦。本文完整的在线例子图片灰度算法例子，例子的图片有点多，可能有些慢。例子的源码位于blog/demo里原色是指不能透过其他颜色的混合调配而得出的“基本色&r...

 基本思想：用一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，达到分析知识的目的。可用于图像处理的各个方面，包括图像分割、边界检测、特征提取。结构元素：形态学变换中的基本元素，使为了探测图像的某种结构信息而设计的特定形状和尺寸的图像，称为收集图像结构信息的探针。结构元素有多种类型：如圆形、方形、线型等，可携带...

 原文链接：边缘检测与图像分割作者：HUSTLX图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将...

 关于具体在实际场景的使用和图像会慢慢更新。图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少影响，需要利用图像锐化技术，使边缘变得清晰。常用的方法有：直接以梯度值代替辅以门限判断给边缘规定一个特定的灰度级给背景规定灰度级根据梯度二值化图像 　　梯度锐化中，首先应该知道梯度是什么，怎么计算。　　梯度...

突出图像的细节，或者增强被模糊的细节，增强图像边缘，便于提取目标物体的边界，对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等为图像理解和分析打下基础。微分运算梯度锐化边缘检测 通常，边缘上的灰度变化平缓，而边缘两侧灰度较快。图像的边缘一般是指在局部不连接的图像特征。一般是局部亮度变化最显著的部分，灰度值的变化、颜...

 模糊：在提取较大目标前，去除太小细节，或将目标内的小间断连接起来。消除噪声：改善图像质量，降低干扰。平滑处滤波对图像的低频分量增强，同时削弱高频分量，用于消除图像中的随机噪声，起到平滑作用。 领域平均法领域加权平均法选择式掩模法中值滤波 模板在图像上移动，模板的中心对应目标像素点，在模板...

  　　一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。灰度...

 每副图像的每个像素对应二维空间中一个特定的位置，并且有一个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。灰度图像,也称为灰阶图像,图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值(Intensity)表示。0-255之间表示不同的灰度级。 二值化：以一个值（阈值）为基准，大于（等于）这个值的数全部变为是...

 原文链接：图像处理基础(7)：图像的灰度变换作者：Brook_icv  图像的空间域滤波，其对像素的处理都是基于像素的某一邻域进行的。本文介绍的图像的灰度变换则不同，其对像素的计算仅仅依赖于当前像素和灰度变换函数。灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点）是所有图像处理技术中...

目录数据分组与分组运算离散化处理　数据合并   GroupBy技术：实现数据的分组，和分组运算，作用类似于数据透视表数据分组－－〉归纳　　 程序示例：importnumpyasnpimportpandasaspd#读入数据df=pd.read_csv('data1.txt')pr...

 目录常用数学统计方法总结读取或保存数据缺省值和异常值处理　　  count计算非NA值的数量describe针对Series或DataFrame列计算统计min/max/sum计算最小值最大值总和argminargmax计算能够获取到最小值和最大值的索引位置(整数)idxminidxma...

    NumPy中定义的最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型。它描述相同类型的元素集合。可以使用基于零的索引访问集合中的项目。ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为dtype)。从ndarray对象提取...