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python量化损失函数的简单介绍( 三 )

IT技术模型


OpenCV 中有 150 多种色彩空间转化python量化损失函数的方法python量化损失函数，这里只讨论两种：
HSV的色相范围为[0,179]，饱和度范围为[0,255]，值范围为[0,255] 。不同的软件使用不同的规模 。如果要比较 OpenCV 值和它们 ， python量化损失函数你需要标准化这些范围 。
HSV 和 HLV 解释
运行结果：该段程序的作用是检测蓝色目标，同理可以检测其他颜色的目标
结果中存在一定的噪音，之后的章节将会去掉它
这是物体跟踪中最简单的方法 。一旦你学会了等高线的函数 ， 你可以做很多事情，比如找到这个物体的质心，用它来跟踪这个物体，仅仅通过在相机前移动你的手来画图表，还有很多其他有趣的事情 。
菜鸟教程 在线 HSV- BGR 转换
比如要找出绿色的 HSV 值 ， 可以使用上面的程序，得到的值取一个上下界 。如上面的取下界 [H-10, 100, 100]，上界 [H+10, 255, 255]
或者使用其他工具如GIMP
学习目标：
对图像进行阈值处理 ， 算是一种最简单的图像分割方法 ， 基于图像与背景之间的灰度差异，此项分割是基于像素级的分割
threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) - retval, dst
计算图像小区域的阈值 。所以python量化损失函数我们对同一幅图像的不同区域得到不同的阈值 ， 这给python量化损失函数我们在不同光照下的图像提供了更好的结果 。
三个特殊的输入参数和一个输出参数
adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) - dst
opencv-threshold-python
OpenCV 图片集
本节原文
学习目标：
OpenCV 提供两种变换函数： cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective
cv2.resize()完成缩放
文档说明
运行结果
说明:cv2.INTER_LINEAR方法比cv2.INTER_CUBIC还慢，好像与官方文档说的不一致？ 有待验证 。
速度比较： INTER_CUBICINTER_NEARESTINTER_LINEARINTER_AREAINTER_LANCZOS4
改变图像的位置，创建一个np.float32类型的变换矩阵，
warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) - dst
运行结果：
旋转角度（）是通过一个变换矩阵变换的：
OpenCV 提供的是可调旋转中心的缩放旋转，这样你可以在任何你喜欢的位置旋转 。修正后的变换矩阵为
这里
OpenCV 提供了cv2.getRotationMatrix2D控制
cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) → retval
运行结果
cv2.getAffineTransform(src, dst) → retval
函数关系：
\begin{bmatrix} x'_i \ y'_i \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x'_i \ y'_i \end{bmatrix} =
其中
运行结果：图上的点便于观察，两图中的红点是相互对应的
透视变换需要一个 3x3 变换矩阵 。转换之后直线仍然保持笔直，要找到这个变换矩阵，需要输入图像上的 4 个点和输出图像上的对应点 。在这 4 个点中，有 3 个不应该共线 。通过cv2.getPerspectiveTransform计算得到变换矩阵，得到的矩阵cv2.warpPerspective变换得到最终结果 。
本节原文
平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring）,是一种简单且使用频率很高的图像处理方法 。平滑处理的用途：常见是用来 减少图像上的噪点或失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是很好用的方法 。
图像滤波：尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性 。
消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作 。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段，在高频段 ， 有用的信息会被噪声淹没 。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响 。

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