一、模版匹配1、模版匹配 模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)。TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关TM_CCORR：计算相
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2023-07-05 22:49:42
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# 实现 Java 直方图对比的步骤
在数据分析与可视化的领域，直方图是一个重要的工具，它能帮助我们直观地比较两组数据的分布。在这篇文章中，我们将一步一步地实现一个简单的 Java 直方图对比示例，适合刚入行的小白。接下来，我们将展示实现的流程，以及每一步需要的代码和解释。
## 实现流程
以下是实现“Java 直方图对比”的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-10-23 03:24:49
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一般情况下，二值图像的灰度值等级是21 =2(0\1)，灰度图像的灰度值等级是28=256(0-255),对于灰度图像来说，灰度值集中在较低的级别时，图像较暗，反之，则较亮，且灰度值分布较均匀时，图像的对比度也会比较明显。1.图像直方图的计算方法 对于灰度图像，图像的灰度值等级为256，将从0到255的每一个灰度等级对应在图像中的像素点的个数统计出来，然后，通过计算统计个数与整幅图
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2023-11-17 13:49:09
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# 使用 Python 画直方图进行对比
在数据分析中，直方图是帮助我们理解数据分布的重要工具。在这篇文章中，我们将详细讲解如何使用 Python 绘制直方图，以便比较不同数据集的分布情况。首先，我们将提供整个实现流程，然后逐步解释每个步骤需要用到的代码。
## 实现流程
以下是实现直方图对比的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-09-06 04:33:07
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直方图基础知识• 直方图的特征和作用▪ 直方图的x轴从左到右代表亮度逐渐增加，即从最暗到最亮；y轴代表某个亮度值下颜色像素的多少（密度）。▪ 直方图由红绿蓝三种颜色组成，分别表示红绿蓝通道；其中某两个通道重叠时将显示黄色、洋红色和青色；当所有通道重叠时将显示白色。▪ 直方图左边代表暗部区域，右边代表亮部区域，中间则代表中间调。对应lightroom中调整区域以此为：黑色色阶、阴影、高光和白色色阶。
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2024-01-28 02:51:53
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matplotlib库作为Python的经典和最为常用的数据可视化库，它拥有强大的绘制图表的能力，最近我们一直在讲解Python数据可视化相关的东东，上次已经和大家详细探讨了如何在Python中绘制漂亮的饼图，今天呢，咱们继续探讨另一种常用图形，它就是大家很熟悉的直方图。那什么是直方图呢？其实直方图就是用来展现连续性数据分布特征的统计图形，通过绘制直方图，就可以很直观的观测出数据集中的各组成数据的
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2023-07-27 21:54:37
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直方图-1：查找，绘图，分析！！！目标学会使用OpenCV以及Numpy的函数找出直方图。使用OpenCV以及Numpy的函数绘制直方图。你会遇到这些方法：cv.calcHist()，np.histogram()等等。理论什么是直方图？你可以把直方图认为是一条曲线或者图表。它让你对图像的强度分布有一个整体的概念。它是一个用X轴作为像素值(区间从0到255，偶尔有例外)，而用这个像素值对应的像素点的
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2024-08-19 11:15:24
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## Python对比直方图两列的实现流程
在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制直方图，并使用numpy库来进行数据操作和计算。下面是一种实现“Python对比直方图两列”的流程：
```mermaid
journey
title Python对比直方图两列实现流程
section 数据准备
1. 准备数据
2. 导入所需
原创
2023-09-24 18:41:33
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运行一个Java程序需要JDK,JRE和JVM。Java运行时环境JRE，也就是JVM(Java Virtual Machine)，Java虚拟机。它可以实现跨平台(“write once, run everywhere”)Java和C、C++语言最大不同就是一个直接操作底层，还要自己管理释放内存，一不小心就完蛋了。而Java在中间加了一层，就是JVM，不用我们关心底层，只要面向对象编写代码就可以
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2023-09-03 10:12:34
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# Finclip与FFmpeg与JavaCV的对比
在视频处理和流媒体领域中，Finclip、FFmpeg和JavaCV是备受推崇的工具。尽管它们都有强大的功能，但它们的目标和使用场景却有所不同。本文将对这三者进行比较，并提供一些代码示例，以帮助读者更好地理解它们的使用场景。
## 一、工具简介
### 1. Finclip
Finclip是一个基于Web的解决方案，旨在帮助用户轻松创建
百度ai人脸对比：首先由个百度账号，进入百度开发者中心百度开发者中心登录后选择百度ai开发平台 进入右侧控制台后选择人脸识别： 进入后先创建一个应用，将所有不收费的都领取一下 创建完成后就能获得密钥了 接着进入sdk中 找到java SDK 进入后，下载SDKJAVA SDK下载地址 这里是主要的结构图 创建一个空的SpringBoot项目（方便后续跟前端连接，web项目也可以） 官方给出的jar
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2023-11-23 06:36:35
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文章目录直方图均衡化定义公式略微证明计算步骤matlab实现 直方图均衡化定义当直方图中像素值集中在狭窄的灰度级范围内或分布极不均匀时，图像呈现较差的对比度。直方图均衡化的目的就是将直方图的灰度级概率分布变换为均匀分布。(如下图所。注意，p(x)是概率密度函数，P(x)是概率分布函数）由于直方图中概率较小的灰度级合并为更少的几个或一个灰度级内，从而降低了图像的灰度级分辨率，且某些细节信息处于概率
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2024-03-29 13:32:38
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1.拉普拉斯锐化拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换； 拉普拉斯算子是n维欧几里得空间的一个二阶微分算子；具有各向同性，对数字图像的一阶导数为： 二阶导数为：所以拉普拉斯算子为：拉普拉斯算子四邻域模板如下所示：八邻域：卷积的图示：然后通过滑动卷积核，就可以得到整张图片的卷积结果。OpenCV中拉普拉斯边缘算子的函数为：CV_EXPORTS_W void Laplacian(
InputAr
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2024-06-24 21:53:01
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基本思路大气散射模型DehazingCE 基于大气散射模型。大气散射模型如下，其中 src 为有雾图像，dst 为无雾图像，trans 为透射率，air 为大气光。 解出 dst 依据上述公式，只要我们估算出大气光 air 和透射率 trans，就可以从有雾图像得到去雾图像。大气光估计首先将图像分块，分为左上、右上、左下、右下四个子块。计算每个子块像素值的均值和
[opencv] 直方图匹配 文章目录[opencv] 直方图匹配1. 定义2.1. 单通道匹配1. 完整代码2. 调试验证2.2. 三通道匹配1. 完整代码2. 调试验证*. 参考*. 问题解决1. matplotlib 绘制多个图形，如何同时独立显示？*. rough 1. 定义直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。 即将某幅影像或某一区
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2023-09-06 13:51:05
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# 使用OpenCV通过Java直方图对比检测人脸的无效案例
在机器视觉和计算机视觉中，人脸识别是一个非常重要而流行的领域。然而，当使用直方图比较两张人脸的时候，可能会遇到一些无效的检测情况。本文将详细讲解如何使用OpenCV的Java接口来实现人脸检测，并且分析为什么直方图比较可能在某些情况下无效。
## 流程概述
以下是我们实现功能的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 06:53:07
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1.直方图均衡化——equalizeHist() 2.直方图对比——compareHist() void cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst ) src 输入的 8-比特 单信道图像 dst 输出的图像与输入图像大小与数据类型相同compareHist函数返回一个数值，相关性方法范围为0到1,1为最好匹配，卡方法和Bhattacharyya距离
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2024-02-19 09:58:30
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有时候许多图像的对比度较低，在进行特征区域的识别时较为困难，下面我们利用几种方法进行分析，如何提高图像的对比度。 step 1: 利用下面代码，看一下原图像#导包
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#读取外部图像并显示
def ReadAndShowImage():
image = cv2.imread
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2023-12-27 13:11:48
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图像的直方图反映的是图像像素值的统计特征，比如一个CV_8U类型的图像，表示的是其在0~255的256种数值的分布情况。我们可以将统计“颗粒度”划分在每一个像素值上，当然统计区间也可以不必在每一个像素值上划分，也可以将0-255平分成更宽的区间，比如0-7,8-15…..248-255每8个像素值作为一个区间来统计。在直方图中经常会遇到“bin”的概念，比如一个CV_8U的图像如果bin的尺寸设置
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2024-06-21 20:00:06
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#1，原理每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。任何一种颜色都是由红绿蓝三原色（RGB）构成的，所以上图共有4张直方图（三原色直方图 + 最后合成的直方图）。如果每种原色都可以取256个值，那么整个颜色空间共有1600万种颜色（256的三次方）。针对这1600万种颜色比较直方图，计算量实在太大了，因此需要采用简化方法
