Opencv图像识别常用的处理算法

深碍√TFBOYSˉ_ 2021-07-26 23:12 639阅读 0赞

**image格式转换：**

# OpenCV图片转换为PIL image
    def CVImageToPIL(image):
        return  Image.fromarray(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))

def PILImageToCV(image):
    	return  cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

**图片锐化处理**

def custom_blur_demo(image):
        kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32)  # 锐化
        return cv.filter2D(image, -1, kernel=kernel)

**转化为灰度图**

image = Image.open('../OCR-TEST/number.png')  # 打开图片
        image1 = image.convert('L')  # 转化为灰度图
        image.show()

**二值化**

# 降噪，图片二值化
    def binaryzation(threshold=170): 
        table = []
        for i in range(256):
            if i < threshold:
                table.append(0)
            else:
                table.append(1)
    
        return table
    
    if __name__ == '__main__':
        image = Image.open('../OCR-TEST/number.png')  # 打开图片
        image1 = image.convert('L')  # 转化为灰度图
        image1.show()
        image2 = image1.point(binaryzation(), '1')  # 二值化
        image2.show()

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