1.harmonic_interpolation 对图像区域执行谐波插值。2.binocular_distance 使用相关技术计算校正后的立体图像对的距离值。 binocular_disparity 使用相关技术计算校正后的图像对的差异。3.illuminate 增强对比度。图像中非常暗的部分被“照亮”得更强烈，非常亮的部分被“变暗”。4.inpainting_mcf将与输入图像Image的区域
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2024-10-20 16:01:21
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直方图均衡化及其python实现#数字图像处理 文章目录直方图均衡化及其python实现展示效果理论简介什么是直方图均衡化流程图：代码： 这里贴一下 我最近数字图像学习阶段写的代码 – github 仓库。有机会一起学习。展示效果先上一下均衡化的效果：左图是均衡化之前，右图是均衡化之后。理论简介注意这里只是对直方图均衡化进行一个简要介绍，详细的理论基础，支撑希望从书中找答案。 代码在最下面，没有使
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2024-10-28 12:44:40
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coherence_enhancing_diff(Image : ImageCED : Sigma, Rho, Theta, Iterations : ) 算子相干增强差分对输入图像进行各向异性扩散，增强图像中包含的图像结构的相干性，特别是，非连续的图像边缘通过扩散连接，而不是在其主导方向上进行平滑，为此，相干增强差分采用各向异性扩散方程。&nb
常用的Halcon操作无外乎是图像、Region、XLD三者之间的转换，也是基于这样的定于，Halcon才有别于其他的图像处理工具。在了解了图像、Region、XLD三者的基本操作外我们需要进一步的了解三者间的转换。一、开篇笔者在前述入门篇中忽略了图像数据的操作，这里的主要原因是因为相关图像操作和Opencv实在是太多重合的地方了，所以没有多加赘述。但是，Halcon也有许多Opencv所不具备的
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2024-03-26 11:14:59
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1、问题描述使用直方图均衡化的手段可以增大图像的对比度，目前我们学到的都是在单通道的灰度图像处理。那么对于彩色图像该如何处理呢？
原创
2023-01-04 18:06:34
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图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1，点，线，边缘检测1.1 点检测将嵌在一幅图像的恒定区域或亮度几乎不变的区域里的孤立点的检测，就是点检测。可以用点检测的模板来将孤立的点检测出来：这个模板的
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2024-08-02 14:33:24
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直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。
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2024-06-04 07:46:38
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首先，我们先了解什么是直方图：其实我们从小就有接触直方图这东西了，好像以前数学考试很多题目都是通过直方分布图来求各种分布情况和概率其实，在OPENCV，直方图也是一个分解图像的各方面的概率，如RGB,HSV等，让我们更好利用这些概率去处理一些东西总之几个词吧：形象，方便灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数（或该灰度级像素出现的频率）：其横坐标是灰度级，纵坐标表
文章目录算子人工智能算子高斯混合模型算子Halcon 示例1 通过色调和饱和度识别颜色Halcon 示例2通过饱和度和色调进行颜色检测Halcon 使用颜色分类表进行颜色分类Halcon 训练的方法识别颜色Halcon 使用高斯分类器 算子decompose3 - 将三通道图像转换为三个图R,G,B图像decompose3(MultiChannelImage : Image1, Image2,
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2024-07-25 10:41:24
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目录 一.图片模糊、平滑1.算模糊也算平滑，用的是平均+2D卷积 ①2D卷积②平均2.高斯模糊3.中值模糊4.双边滤波二.形态学处理1.腐蚀2.膨胀3.开运算4.闭运算5.形态学梯度（提取轮廓）6.礼帽7.黑帽 一.图片模糊、平滑1.算模糊也算平滑，用的是平均+2D卷积图片平滑可以减少图片的毛刺。效果像这样我们明
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2023-08-21 16:20:39
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平滑处理也称模糊处理 是一种简单且使用频率很高的图像处理办法 平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真 在涉及到降低图像分辨率的时候，平滑处理是非常好用的办法 使用平滑处理是为了给图像预处理时降低噪声 有以下几种滤
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2023-11-20 00:41:55
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目录4.1 HALCON Image图像4.1.2 通道有关算子说明①将Image1与Image2的通道叠加得到新图像②转换三通道彩色图像为三个单通道灰度图像③将多通道图像转换为多幅单通道彩色图像④将三个单通道灰度图像合并成一个三通道彩色图像⑤将多幅单通道图像合并成一幅多通道彩色图像⑥计算图像的通道数⑦将彩色图像从RGB空间转换到其它颜色空间⑧获取单通道图像的指针⑨获取多通道图像的指针4.1.3
直方图均衡化 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式。它统计了每一个强度值所具有的像素个数。
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2024-09-15 13:08:34
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Halcon在设计之初就提供了完整的图像采集方案，适应了多种图像设备采集图像，以及各种不同环境的采集方案。通常情况下，图像的采集应该是所有机器视觉项目首要解决的任务，不幸的是，需要解决图像采集的问题，对应装备的种类具有特殊性，以及非标准化的硬件设备，比如，USB相机或IEEE1394相机，他们提供的物理接口及设备驱动都完全不一样。为了让我们专注于机器视觉实际的问题，Halcon提供了大量的图像采集
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2024-07-02 21:58:52
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Matlab_20190821数字图像的锐化处理单方向的一阶锐化水平方向的一阶锐化处理垂直方向的一阶锐化单方向锐化后的处理无方向一阶锐化几种方法的对比二阶微分锐化一阶微分锐化与二阶微分锐化的比较频域滤波低通滤波高通滤波带阻滤波器同态滤波图像复原图像噪声模型噪声抑制方法均值滤波器加权均值滤波中值滤波器边界保持类滤波器K近邻(KNN)平滑滤波器对称近邻平滑滤波器最小方差平滑滤波器Sigma滤波器图像
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2024-01-28 07:01:28
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目录简介Halcon算子与算法原理1.灰度线性变换a、scale_imageb、scale_image_maxc、invert_image2.灰度非线性变换a、log_imageb、exp_image3.图像增强对比度与照明度a、emphasizeb、illuminate4.直方图均衡化a、equ_histo_image5.灰度图像形态学a、 gray_openingb、gray_closing
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2024-03-15 11:18:19
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Python中的图像处理（第十一章）Python图像锐化及边缘检测（1）前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结 前言随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其
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2023-08-13 20:35:45
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一、实例 透视形变图像校正透视形变图形校正步骤如下1.读取图像，并对图像进行简单的处理，分割出目标形变区域2.获取形变区域的轮廓，并计算出顶点坐标信息3.利用上一步得出的坐标信息，计算投影变换矩阵4.进行投影变换二、实现代码1.将图像转化为灰度图像rgb1_to_gray (Image_display, GrayImage)rgb1_to_gray将RGB图像转换为灰度图像RGB图像的三个通道作为
1.gen_checker_region 创建一个棋盘方格区域。 gen_random_region 创建一个随机区域2.runlength_features 通过runlength编码为每个输入区域计算存储该区域所需的运行次数。 runlength_distribution 区域runlength编码所需的运行数分布。3.gen_region_histo 将直方图转换为区域。 gen_regio
文章目录1、HALCON 图像采集1.1 基本概念1.1.1 打开图像采集设备1.1.2 获取图像1.1.3 关闭图像采集设备1.1.4 A First Example1.2 扩展概念1.2.1 打开图像采集设备1.2.2 设置参数1.2.3 获取图像1.3 编程示例1.4 选择算子1.4.1 打开图像采集设备1.4.2 设置参数1.4.3 获取图像1.4.4 关闭图像采集设备1.5 Tips
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2024-07-09 19:58:16
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