原文地址：https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910本文概述图像检索是图像研究领域中一个重要的话题，广泛应用于医学，电子商务，搜索，皮革等。本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计。图像检索概述图像检索按照描述图像不同方式可以分为两

☞░ 前往老猿Python博文目录 ░一、引言在《PyQt转换显示PythonOpenCV图像实现图形化界面的视频播放》介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能。其中的关键函数如下：defcvImgtoQtImg(cvImg):定义opencv图像转PyQt图像的函数QtImgBufcv2.

一、引言在PythonOpenCV中显示图像时调用的是一个单独的窗口，有时我们需要将这些图像显示在PyQt的图形化界面上，这样就可以将整个图像显示与PyQt图形化界面进行整合。但OpenCV格式的图像和PyQt格式的图像并不同，这就需要进行转换。二、背景知识1.PythonOpenCV的图像是BGR格式的，而PyQt图像格式是RGB格式的，二者需要转换；

如果有一副大图像和该大图像中截取的部分小图像，用人眼很容易找到小图像在大图像中的位置，但如果想通过电脑自动查找怎么解决呢？有2种方法，一种是直接通过图像矩阵的数据内容匹配进行查找，在一个大矩阵中查找对应小矩阵，这是精确匹配，要求小矩阵的所有元素与大矩阵中某部分的所有元素完全一致；另外一种就是OpenCVPython的HMT（hitandmisstransf

边缘检测什么是图像的边缘？图像的边缘是图像最基本的特征之一。所谓边缘（或边沿）是指周围像素灰度有跳跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续性（灰度突变、颜色突变、纹理结构

1、图像锐化理论基础1、锐化的概念 　　图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来，主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来，平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的，而锐化则是通过其逆运算导数（梯度）或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶

图像分类是人工智能领域的一个热门话题，通俗来讲，就是根据各自在图像信息中反映的不同特征，把不同类别的目标区分开。图像分类利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，代替人的视觉判读。在实际生活中，我们也会遇到图像分类的应用场景，例如我们常用的通过拍照花朵来识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。通常，图像识别或分

\\coding:utf8\图像滤波'''图像处理也支持低通滤波(LPF)和高通滤波(HPF)处理OpenCV提供filter2D函数对图像进行滤波处理'''importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt读取图像img

图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是

一、图片上传前端压缩的现实意义对于大尺寸图片的上传，在前端进行压缩除了省流量外，最大的意义是极大的提高了用户体验。这种体验包括两方面：1.由于上传图片尺寸比较小，因此上传速度会比较快，交互会更加流畅，同时大大降低了网络异常导致上传失败风险。2.最最重要的体验改进点：省略了图片的再加工成本。很多网站的图片上传功能都会对图片的大小进