学习到范例五的时候，发觉虽然范例都很简单，但是做记录的时候，并且把程序里面使用过的类或方法都弄明白，也就不简单了，接下来介绍一下范例五吧。1、图像处理一般来说，图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅输出图像的函数。图像变换可分为以下两种：点算子（像素变换）：图像对比度和亮度，等等邻域（基于区域的）算子：均值滤波，中值滤波，等等，也就是卷积运算2、亮度和对比度调整两种常用的点过程（即点算子）
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2023-10-29 22:34:30
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# Python实现图片亮度提升教程
## 介绍
在Python中，我们可以使用PIL库（Python Imaging Library）来处理图片。提升图片的亮度是一个常见的需求，在本教程中我将向你展示如何实现这个功能。
## 整体流程
首先让我们来看一下整个操作的步骤：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习图片亮度提升
开发者-
原创
2024-03-06 04:34:19
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## 提升图片亮度的方法
在图像处理中，提升图片亮度是一个常见的需求，可以让图片看起来更加清晰和明亮。Python提供了许多库和工具，可以帮助我们实现这个目标。下面我们将介绍一种基于PIL库的方法来提升图片亮度。
### PIL库介绍
Python Imaging Library（PIL）是Python中一个强大的图像处理库，它提供了丰富的图像处理功能，包括打开、保存、裁剪、旋转、缩放等操作
原创
2024-06-23 04:27:10
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亮度和对比度调整¶
两种常用的点过程（即点算子），是用常数对点进行 乘法 和 加法 运算：两个参数 和 一般称作 增益 和 偏置 参数。我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 。你可以把 看成源图像像
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2024-01-05 17:12:52
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一、图像混合1.1 ROI线性混合1.1.1 ROI在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI, region of interest),来专注或者简化工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行进一步处理。而且,使用ROI指定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利。定义ROI区域有两种方法:第一种是使用
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2024-08-07 11:12:31
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图像色彩空间与应用转换 引言重新写了一下图像色彩空间相关的知识，希望给大家多一点背景多点了解，不说别的，看完了肯定会涨知识。RGB色彩空间图像处理最基础的知识点之一就是图像色彩跟颜色模型，对计算机来说表示一张图像，只是一些零壹的二进制值，但是对人眼来说看到的都是一些可见光，而且人眼只对三种可见光比较敏感，分别是红色(red)、绿色(green)、蓝色(blue)。这个就是最基
1.像素运算运算图像的大小和类型一定要一样才可以2.算数运算加减乘除2.1 加法运算解释结果 黑色是0，0加上任意值都为0，所以黑色的不会影响 白色是255，由于uint8一个字节的限制，最大值为255,255加上任意值，最后都是255，显示白色# -*- coding:utf-8 -*-
# Linda Li 2019/8/15 16:54 cv_14_像素运算 PyCharm
import c
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2024-08-12 13:30:05
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在数学中我们学过线性理论，在图像亮度和对比度调节中同样适用，看下面这个公式：在图像像素中其中：参数f(x)表示源图像像素。参数g(x) 表示输出图像像素。参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。一、获取图像像素在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中，我们知道一个像素有rgb构成，所以Ma
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2023-11-10 10:29:39
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问题复现今天写代码时，需要将图片的亮度进行调整，我是直接在读出来的 R、G、B三个通道上分别增加了一个固定的值。由于颜色值是在[0, 255]区间内的，正常来讲，即使超出了这个范围，利用 opencv 进行展示之前的合并中，也是会自动截断的。但是还是出现了颜色改变的问题。代码如下：调整亮度的函数：def imgeAdjustmentLightness(img) :
B, G, R = cv
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2024-02-26 14:18:40
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图像的距离变换实现了像素与图像区域的距离变换，使得最后生成的图像在该自己元素位置处的像素为0，临近的背景的像素具有较小的值，且随着距离的增大它的的数值也就越大。对于距离图像来说，图像中的每个像素的灰度值为该像素与距离其最近的背景像素间的距离，也就是说，给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离，一幅二值图像的距离变换可以提供每个像素到最近的非零像素的距离。距离变换的一般步骤如下：1.将输入图片转
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2024-02-27 12:57:38
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RGB颜色空间基于对红，绿，蓝三原色的使用。这些颜色被选中是因为当它们结合在一起时，可以生成广阔色域中的颜色。RGB空间通常是在数字图像领域的默认颜色空间，因为这正是它们获取的方式。捕获的光线穿过红绿蓝虑光器。此外，在数字图像中，红色，绿色，蓝色通道经过调整，当它们的量相等时，能够得到一个灰度强度，即从黑色（0,0,0）到白色（255,255,255）。不幸的是，使用R
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2024-02-26 17:32:52
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# 使用 OpenCV 和 Python 自动调节图片亮度的指南
在实际的图像处理工作中，调整图片的亮度是一个常见的需求。本文将指导您如何利用 Python 的 OpenCV 库自动调节图片的亮度。我们将详细介绍操作流程，并提供示例代码供您参考。
## 流程概述
整个任务的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
|
本节是通过像素值变换来改变图像的对比度和亮度，前面图像相加部分已经接触过像素值变换的知识。本节额外增加了图像的伽马矫正的内容。目标访问像素初始化矩阵为0cv::saturate_cast函数及其重要性像素变换的相关知识改进图像亮度的一个实例原文网址Changing the contrast and brightness of an image!本地目录D:opencvsourcesdo
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2024-06-16 10:49:20
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文章目录前言一、图像亮度和对比度的基本概念：1、图像亮度：2、图像对比度：二、RGB三通道色彩空间的图像变换：1、线性变换公式如下：2、操作简介：3、图像亮度调整：4、图像对比度调整：5、三通道图像转换为单通道图像的方法：1）通过imread方法，在后面添加参数 IMREAD_GRAYSCALE2）通过cvtColor方法，直接转换色彩空间为灰度图像，类似于创建新的图像6、图像亮度与对比度同时调
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2023-11-09 10:28:16
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在一般显示屏幕以及图形处理的应用软件上,都会有一个亮度/对比的色彩(Brightness/Contrast)调整,它是属于影像增强的部份,在OpenCV里面的Sample Code里面就有这样的灰阶程序的实作,在这边就修改了OpenCV的Sample Code,来做色彩增强的亮度/对比的程序,而在一般的亮度/对比来讲亮度(Brightness)的范围为0~200而对比(Contrast)亦是0~2
目录前言：本篇学习内容：1.对比度调整、亮度调整2.离散傅里叶变换基本介绍参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指正。本篇学习内
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2024-04-15 14:06:13
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1.API1.createTrackbar()函数 createTrackbar()函数用于创建一个可以调整数值的滑动条（常常也称轨迹条），并将滑动条附加到指定的窗口上。它往往会和一个回调函数配合起来使用。函数原型：int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname, int* value, 
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2024-06-22 16:39:09
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1 对比度与亮度概念亮度调整：图像像素强度整体变高/变低。对比度调整：图像暗处像素强度变低，图像亮处像素强度变高，从而拉大中间某个区域范围的显示精度。通过设计一个映射曲线就可完成对比度、亮度调整，具体过程如上图所示，(a)为原图；(b)把亮度调高，像素强度+固定值；(c)把亮度调低，像素强度-固定值；(d)增大像素强度75附近的对比度；(e)增大像素强度150附近的对比度；(f)增大像素强度75和
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2023-11-06 23:39:24
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本文主要讲讲怎样改变图片的对比度和亮度，其实就是图片像素值线性变化了而已，对比度对应线性变化的系数，亮度对应其常量。参考资料为opencv自带tutiol及其code. 开发环境：ubuntu12.04+opencv2.4.2+Qt4.8.2+QtCreator2.5. 实验功能： 单击Open image按钮，在电脑中打开一张图片并显示出来。 拖动Contrast滑动条，改变对比度
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2023-10-28 15:01:25
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目标：识别出图片目标缺口的位置，输入一张带有缺口的验证码图片，输出缺口的位置（一般为缺口左侧横坐标）。输入：输出： 利用 OpenCV 进行基本的图像处理来实现的，主要步骤包括：对验证码图片进行高斯模糊滤波处理，消除部分噪声干扰。对验证码图片应用边缘检测算法，通过调整相应阈值识别出滑块边缘。对上一步得到的各个边缘轮廓信息，通过对比面积、位置、周长等特征筛选出最可能的轮廓位置，得到缺口位置。一、高斯
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2023-12-27 13:33:52
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