此示例显示了在分析之前，作为预处理步骤，如何将图像增强。在此示例中，您纠正了不均匀的背景照明，并将图像转换为二进制图像，以便易于识别前景对象（稻米的各个谷物）。然后，您可以分析对象，例如查找每个米粒的面积，然后可以计算图像中所有对象的统计信息。预处理图像将图像读入工作区。 I = imread('rice.png');
imshow(I) 图像中央的背景照明比底部的背景
目录1. 案例描述2. 方式1: 分块阈值3. 方式2: 顶帽变换和底帽变换光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换1. 案例描述在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例，
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2024-04-20 21:31:54
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步骤/方法
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大家可以看到，由于灯光是从模特的两侧上方打入，造成了模特的上部较亮，而下部则偏暗。
2
我们通过“蒙板”这个功能来调整(如图)，点击这人工具后进入蒙板编辑界面：
1. 图像光照不均匀的具体表现1） 图像整体灰度像素值偏低，由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因，导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低，从而使图像的信息难以识别，如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像；2）图像的局部灰度像素值低，由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足，一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高，易于辨认，而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景
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2023-12-11 10:58:51
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对于实验室级别的液-固相光催化反应而言，因光催化剂是固体纳米颗粒，在磁力搅拌器的作用下，会在氙灯光源照射出的光斑范围内不断运动，所以氙灯光源光斑的不均匀性对于液-固相光催化反应的性能表征影响较小。但在进行光电催化反应、气-固相反应、太阳能电池测试等实验中，因光电极、反应固体粉末或太阳能电池板在氙灯光源照射出的光斑范围内位置固定，氙灯光源输出的光斑不均匀性会给实验测试带来误差，特别是会给重复性实验带
最近开始接触图像处理，开始学习大名鼎鼎的OpenCV。都说分享才是最好的学习，能用自己的语言向别人解释清楚才是真正的理解透彻了，所以我决定在学习的同时不断总结、在这里和大家分享自己的所悟。学习OpenCV最好的教程应该是官方的教程文档了，在解压后opencv\build\doc下有tutorial和refman（接口介绍），但是都是英文写的，文字很多很密集，好吧其实我有密集恐惧症。所以我推荐大家看
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2024-06-20 18:51:17
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文章目录3D相机的图片内容亮度和对比度与SGM一般的光照补偿算法基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术opencv函数illuminationChange亮度均衡与sgm结果利用双边滤波的实时去高光 随笔笔记，比较散乱、不完整 3D相机的图片内容目前来看，sgm算法对于布匹的计算能力较好。细节越突出，计算结果越好。有些图片内容，相机的聚焦能力以及分辨率
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2024-06-26 20:15:45
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# Python去除图像光照不均匀及效果
在图像处理中，光照不均匀是一个常见的问题。这种情况通常会影响图像的质量，使得特征不明显，从而干扰后续分析和处理。本文将介绍如何使用Python去除图像的光照不均匀，并展示一些效果。我们将使用OpenCV和NumPy库进行处理，并提供必要的代码示例。
## 1. 光照不均匀的影响
光照不均匀会导致图像在某些区域过亮或过暗，从而影响视觉效果。尤其在医学成
基本算法思想：我们是基于 Retinex 详见：代码实现：代码原址：https://github.com/sexjun/-1602–
文件结构下载之后直接进入cds_arithmetic文件夹下执行文件cds_retinex.py即可选用代码import numpy as np
import cv2 as cv
import sys
def localStd(img):
# 归一化
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2024-03-29 10:17:37
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1. 代码简介程序平台：vs2013 opencv3.0 win10安装与配置方法：程序能够实现从摄像头或avi格式的视频文件读取每帧信息，用shi-Tomasi算法实现角点（特征点）的识别，用金字塔Lucas Kanade实现光流算法，最后根据算法识别出的信息画出箭头。源代码来自http://robotics.stanford.edu/~dstavens/cs223b/ 2.
在数字图像处理中，图像分割是很关
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2021-07-19 13:49:37
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前言这是OpenCV图像处理专栏的第十二篇文章，今天为大家介绍一个用于解决光照不均匀的图像自适应校正算法。光照不均匀其实是非常常见的一种状况，为了提升人类的视觉感受或者是为了提升诸如深度学习之类的算法准确性，人们在解决光照不均衡方面已经有大量的工作。一起来看看这篇论文使用的算法吧，论文名为：《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。算法原理论文使用了Retinex的多尺度高斯滤波求取「光
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2024-03-28 22:56:34
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前言 在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果，本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。实例 在进入正题之前，我们先看一个实例，下面图1和图3为做硬币面额识别拍摄的，可以看到，由于硬币表面的反光以及打光角度的原因，图片存在严重
作者：liuc__________不均匀光照文本图像的二值化。因为文本图像的背景是不均匀的，所以想先求出图片的亮度背景，用原图减去背景，就会得出文本的内容，再进行二值化，可能就会得到我们想要的结果。以下是详细的处理过程：首先要估算出原始图片的背景图。图片中某一点的背景，可以用该点w*w邻域内较亮的点的集合来进行估算。就好比一张白纸，一个区域内最白的一些点就可以代表该区域的背景。我们逐行逐列的扫描图
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2022-12-19 10:57:56
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前言无一、基于OTSU处理不均匀光照图像改进算法为解决不均匀光照下图像二值化问题,提出一种基于最大类间方差法(OTSU算法)的改进二值化算法,将图片分为明亮区域和阴暗区域两部分,分别计算两部分最大类间方差对应的阈值，通过分析阴暗区域特征，判断每一像素点位于明亮区域还是阴暗区域,从而确定每一点的阈值。实验结果表明,该算法可以解决OTSU算法处理光照不均匀图像丢失信息问题,可广泛应用于光照不均匀条件下
计算机视觉：暗通道去雾算法的原理及python实现 文章目录计算机视觉：暗通道去雾算法的原理及python实现1.原理（1）雾图形成模型：（2）暗通道的定义(3) 暗通道先验理论(4) 公式变形(5) 透射率计算2.python实现 1.原理暗通道先验去雾算法是何恺明2009年发表在CVPR上的一篇论文，还获得了当年的CVPR最佳论文原文链接：IEEE Xplore Full-Text PDF:本
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2023-10-11 08:40:14
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在此示例中，您可以校正背景亮度不均匀问题，并将图像转换为二值图像，以便于识别前景对象（单个米粒）。 MATLAB2020a%% 校正亮度不均匀问题并分析前景对象
% 预处理步骤增强图像
%% 预处理图像
% 将图像读入工作区。
% 在此示例中，您可以校正背景亮度不均匀问题，并将图像转换为二值图像，以便于识别前景对象（单个米粒）。
I = imread('rice.png');
figure(1)
Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目，为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而，在实际应用中，由于各种不可控因素的存在，有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况，这不仅会影响数据的读写速度，还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。
不均匀的存储分布可能表现在多种方面，比如集群中部分节点存储负载过重，而其他节点资源利用率较低；部分PG（Placement Group）负载过重，导致
原创
2024-03-11 10:50:36
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表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO;
COUNT(*)
----------
1751
SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ;
COUNT(*)
----------
1807
SQL> select count(*) from
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2024-07-28 11:05:40
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怎样用ecognition软件实现同一幅图片上的多尺度分割今年由于用到了ecognition软件的对同一图片上分不同分割参数进行分割，在网络上查找了许多资料都没有具体的步骤，所以在这里补充一下步骤给大家。主要步骤为以下几个要点：1.新建工程，导入需要处理的图片，按大尺度来将图片分为需要的几个大区域2.对几个大区域分别赋类别，然后导出其shp（矢量文件）3.再新建一个工程，再次导入需要处理的图片，导
