风哥有点田

#coding=utf-8import cv2import numpy as np'''在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHistcv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[], hist[, accumulate ]) #返回hist 其中第一个参数必须用方括号括起来。表示可以有

#-*-coding=UTF-8-*-#使用OpenCV自带的split函数,输出为黑白图像import cv2import numpy as npimg=cv2.imread("E:\\testpictures\\meizi4.jpg")'''下面一句话可以这样b = cv2.split(img)[0]  g = cv2.split(img)[1]

#coding=utf-8 #这个不能没有，除非把 _vimrc 配置给解决掉'''1、与C++不同，在Python中灰度图的img.ndim = 2，而C++中灰度图图像的通道数img.channel() =12、为什么使用np.random.random()？这里使用了numpy的随机数，Python自身也有一个随机数生成函数。这里只是一种习惯，np.random模块中拥有更多

#-*-coding:utf-8-*-import cv2import numpyimg=cv2.imread("E://testpictures//meizilittle.jpg")# 创建一副空图片emptyImage=numpy.zeros(img.shape,numpy.uint8)#赋值图片emptyImage2=img.copy()#转变图像为灰度图

"风哥配置F1"配置Python解释器，绑定到F1运行autocmd BufRead *.py nmap <F1> :!python %<CR>" =============================================================================" << 判断操作系统是 Windows 还是 Linux 和判断是终端还是 Gv

从今天开始用vim+python+OpenCV来编写OpenCV程序，首先编写一个打开图像并且显示图像的程序。import cv2#从内存中读取一副图片imgMeizi=cv2.imread("E:\\testpictures\\meizi9.jpg ")#创建一个窗口cv2.namedWindow("ImageMeizi")#在窗口中显示图片cv2.imshow("Imag

#coding=utf-8'''Sobel算子Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中，使用Sobel的算子的函数原型如下：dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) 前四个是必须的参数：第一个参数是需要处理的

#coding=utf-8#用低通滤波来平滑图像，低通滤波器的目标是降低图像的变化率。#将每个像素替换为该像素周围像素的均值。#这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域import cv2img=cv2.imread('test5.jpg')'''其中dst是blur处理后返回的图像，参数一是输入的待处理图像，参数2是低通滤波器的大小。其后含有几个可选参数，用来设置滤波器

#coding=utf-8import cv2import numpy as npimg=cv2.imread(r'test1.jpg')'''NpKernel = np.uint8(np.zeros((5,5))) for i in range(5): NpKernel[2, i] = 1 #numpy定义结果元素 NpKernel[i, 2] = 1

感谢：https://blog.csdn.net/stormdpzh/article/details/14648827但是其中的start在ubuntu中不能用，我替换成display命令了。map &lt;f8&gt; :w&lt;CR&gt;:!dot -Tpng -o %&lt;.png % &amp;&amp; display %&lt;.png&lt;CR&gt; ...