不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
# OpenCV Python：了解Gamma校正
 默认构造函数：生成一个矩阵并由OpenCV提供的函数(一般是Mat::create() 和 cv::
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2023-07-11 21:33:52
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gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0.
本文主要记录相机标定的代码实现，关于相机标定的原理可以参考：本文相机标定的照片采用OpenCV提供的图片，位置：...\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1. 查找每幅图像中的角点坐标和亚像素角点坐标2. 构建每幅图像世界坐标系中的角点坐标3. 调用相机标定算子计算相机的内参和外参4.
文章目录前言一、SVM1.1 SVM 使用类型1.2 核函数(1) 线性核（LINEAR ）(2) 多项式核(3) RBF 高斯核函数(4) SIGMOID核函数(5) POLY核函数1.3 参数1.3.1 与核函数相关的参数如下1.3.2 与SVM类型选择相关的参数设置1.3.3 训练参数相关二、SVM分类问题步骤1.数据准备2.SVM模型搭建总结 前言本文主要以使用svm做图像分类为主要任务
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2023-08-07 19:00:31
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Gamma校正及其OpenCV实现
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2015-02-20 14:15:00
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一、什么是Gamma校正？Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系：[2]这个指数即为Gamma.经过Gamma校正后的输入和输出图像灰度值关系如图1所看到的：横坐标是输入灰度值，纵坐标是输出灰度值，蓝色曲线是gamma值小于1时的输入输出关系，红色曲线是gamma值大于1时的输入输出关系。能够观察到，当gamma值小于1时(蓝色曲线)，图像
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2014-11-02 11:59:00
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1、基于OpenCV的边缘检测步骤：①滤波：边缘检测的算法只要是基于图像增强的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很明感，因此必须采用滤波器来改善与噪音有关的边缘检测器的性能。（高斯滤波采用高斯离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和） ②增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的
公式： A是常数， 指数为Gamma。Gamma校正：出现Gamma矫正根本原因是gamma校正存在的本质原因是：是受限于有限存储空间及渲染带宽，需要在整个图像的流转各级转换中尽可能保留暗部细节，以满足人眼对暗部敏感的需求。人最终看到显示器显示图像和最初从自然界捕获的图像大体是无差别的，只是暗部细节损失少，亮部细节损失多罢了。 Gamma矫正的目的是为了让显示屏显示的数据和自然界中一样。同时尽可能
1.为什么要伽马修正：一旦我们计算出场景的最终像素颜色，我们就必须将它们显示在监视器上。 在过去的数字成像时代，大多数监视器都是阴极射线管 (CRT) 监视器。 这些显示器的物理特性是两倍的输入电压不会导致两倍的亮度。 将输入电压加倍导致亮度等于大约 2.2 的指数关系，称为监视器的伽玛。 这恰好（巧合地）也非常符合人类测量亮度的方式，因为亮度也以类似的（逆）幂关系显示。 为了更好地理解这一切意味
原文链接:https://loopvoid.github.io/2017/02/21/Opencv%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E6%B3%95/增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信.
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2021-06-10 17:18:58
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富信.
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2022-02-16 17:54:51
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Gamma校正（C++、OpenCV实现）
1.作用：
Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系：
伽玛校正由以下幂律表达式定义：
2.函数原型
1 void calcHist( const Mat* images, int nimages,
2 const int* channels,
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2020-10-12 15:59:00
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import cv2import numpy as npimg=cv2.imread('4.jpg')def adjust_gamma(image, gamma=1.0): invGamma = 1.0/gamma table = [] for i in range(256): table.append(((i / 255.0) ** invGamma) * 25
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2019-09-03 20:03:00
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v
原创
2022-04-11 13:40:00
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这周单位要做一个人脸美化的项目，查资料遇到这位大牛的博客，地址如下：点击打开链接我的代码也是在他的基础上进行修改的，但是他对图像的RGB三个通道平等调节，为了适应我的需求，我改成了针对三个通道分别调节。废话不多说，开始上源码void ImageAdjust(Mat& src, Mat& dst, vector low_in, vector high_in, v
原创
2021-12-22 11:21:02
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