人眼对光的敏感度在不同亮度上是不一样的，人眼会对暗的区域变化更加敏感。如果用8位空间来存储像素，0-1区间可以表示256种亮度，但是我们不会一半表示暗的，一半表示亮的（即暗和亮都是128种颜色）。因为我们应该花更多的空间去存储暗的区域，换句话说，暗的需要被区分成更多种。 编码：当摄影设备储存照片时对像素进
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2024-10-04 12:52:33
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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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彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
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2024-06-26 18:16:36
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一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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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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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
1. cv2.calibrateCamera
作用：通过要标定相机拍摄的不同方位的棋盘图，获取相机的内参矩阵，畸变系数，以及每幅图的相应旋转，平移矩阵函数定义：def calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs=None, tvecs=None, flags=None,
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2024-03-19 16:49:52
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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.
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2023-12-15 20:28:58
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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.
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2024-03-08 14:18:55
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# Python伽马校正调整亮度
在图像处理领域，伽马校正是一种常用的方法，可以帮助我们调整图像的亮度。在这篇文章中，我将引导你通过几个简单的步骤实现Python代码，对图像进行伽马校正和亮度调整。
## 流程概览
下面是我们进行伽马校正调整亮度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------- |
| 1 | 安装所需库 |
| 2 | 导入库 |
| 3
原创
2024-09-11 05:23:36
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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
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2024-06-23 20:32:05
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函数简介opencv中函数undistortPoints()用于对图像点坐标进行去畸变，以下为该函数解释：void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(
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2024-04-26 10:58:03
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海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
***
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2023-12-20 06:07:53
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很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵，并且我们也不太关注内参数到底是多少，因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配，或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图，或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了。既然不知道摄像机的内参数，那么就只能借助对极约束来达到目的了。通过计算两幅图像的基础矩阵F，然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法，可以很好的实现这个目标，该方法也被称为H
/Users/song/codelearn/opencv_face_recognition_learn/face_dectector/opencv/06检测多个.py# 导入cv模块
import cv2 as cv
# 检测函数
def face_detect_demo():
gary = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
face_d
1.什么是透视变换透视变换通过投影的方式，把当前图像映射到另外一个平面，就像投影仪一样，如果幕布或者胶带其中任意一个与放映机发出的光纤不是垂直90度角的，那么投影到幕布上的图像就会发生畸变。这种畸变就是透视畸变的一种。透视变换对畸变图像的校正需要取得畸变图像的 一组4个点的坐标， 和 目标图像的一组4个点的坐标， 通过两组坐标点可以计算出透视变换的变换矩阵，之后对整个原始图像执
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2024-04-24 12:05:22
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用opencv自带的或其它许多标定程序算出内参和畸变系数，用这些标定参数作畸变校正时可能会发现图像严重扭曲，非常有意思。我们知道Matlab有一个标定工具箱，可以用这个工具箱求标定参数，可以发现Matlab的标定结果与opencv程序的标定结果出入好大，Matlab的能正确校正出图像而opencv的不能。如何才能用opencv程序标定出满意的参数呢？
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2024-05-24 12:58:04
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前言今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图页面扭曲矫正的原理 作者写这篇文章的目的也很有意思，因为 作者的妻子是一个老师，她的学生经常要发一些图片的作业给她，但是难免由于拍照技术和条件等各种原因，导致批改作业的难度提升，因此作者为了他的老婆，做出来了这一套方案。（爱的魔力）对于一些经典的文本矫正的思路（例如Leptonica dewarpi
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2023-12-08 12:42:05
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无人驾驶学习—第二课（本课程内容来自优达学城无人驾驶纳米学位）相机标定 相机失真表现为两种：1、径向畸变： 由相机镜头边缘造成。表现为直线变弯且距离图片中心越远，影响越大，如下图所示。2、切向畸变： 由相机镜头没有与被拍摄物体平行造成。表现为图片没有正对拍摄者，如下图所示。畸变消除方法： 校正径向畸变使用校正公式需要三个系数:k1、k2和k3。 (x,y)是扭曲图像的一个点，为了使这些点不失真，O
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2024-04-27 21:26:43
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1. 相机标定根据张正友校正算法，利用棋盘格数据校正对车载相机进行校正，计算其内参矩阵，外参矩阵和畸变系数。标定的流程
原创
2022-06-01 17:45:24
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