学习如何在opencv 中用trackbar 函数创建和使用 轨迹条，以及图像对比度，亮度值的动态调整 一、OpenCV中轨迹条（Trackbar）的创建和使用【1】创建轨迹条-----createTrackbar 函数详解 createTrackbar这个函数我们以后会经
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2024-07-23 09:22:41
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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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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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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。
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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：
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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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.
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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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
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
简单记录一下学习过程原理介绍图像机理方法介绍功能实现程序设计结果展示 原理介绍近期在处理样本的过程中，在对样本的处理的过程中，总是收到样本拍摄过程中光照的影响，查阅了一些资料，决定采取Retinex的方式对图像光照信息进行处理。图像机理本次处理过程主要针对单通道的灰度图像（0-255），由二维元素组成，每个元素包含一个坐标 (x,y)和一个响应值，每个元素为数字图像的一个像素。本次处理的样本直接
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2024-01-19 22:41:52
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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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目录第4章 机器学习基础4.1 机器学习的四个分支4.1.1 监督学习4.1.2 无监督学习4.1.3 自监督学习4.1.4 强化学习4.2 评估机器学习模型4.2.1 训练集、验证集和测试集4.2.2 评估模型的注意事项4.3 数据预处理、特征工程和特征学习4.3.1 神经网络的数据预处理4.3.2 特征工程4.4 过拟合与欠拟合4.4.1 减小网络大小4.4.2 添加权重正则化4.4.3 添加
一.预处理1.去噪声根据噪声的种类选择合适的滤波器进行去除。2.去除光亮需从场景中的其他图像提取位于完全相同位置，没有任何对象，并且具有相同光照条件的图像。然后用一种简单的数学运算，删除光这个模式： 1）差分 2）除法 图像差分是最简单的方法。如果有光纹矩阵L和图像矩阵I，去除R的结果是他们之间的差值： R=L-I 除法去除R的结果是 R=255×（1-I/L） 下面给出差分代码
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2024-02-20 21:08:13
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice “平滑处理”（smoothing）也称“模糊处理”（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。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时，平滑处理是非常好用
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2024-06-07 13:36:15
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零 前言LBP曾广泛应用于人脸检测以及人脸识别应用中，但在深度学习和卷积神经网络迅猛发展的今天，以LBP为特征的检测以及识别算法并不具有竞争力，但是作为学习案例还是很有借鉴意义的。本文的重点部分是:第一节\第二节\第六节.即介绍灰度不变性和旋转不变性的实现过程以及运用LBP算子计算整个图像的全局LBP特征向量.第三节\第四节\第五节\第六节 可以参考我下文列出的文献.我认为如果要掌握一个知识点,少
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2024-08-23 12:14:08
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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
计算机视觉：OpenCV相机标定 文章目录计算机视觉：OpenCV相机标定1.针孔照相机模型：2.相机标定Python+OpenCV实现相机标定 1.针孔照相机模型：针孔照相机模型是一种经典的相机模型，它将相机视为一个针孔，将场景中的点投影到成像平面上。在这个模型中，相机的内参和外参描述了相机的几何形状和相机的姿态。相机的内参矩阵描述了相机的内部几何形状，包括相机的焦距、像素尺寸和像素坐标原点。相
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2024-09-27 13:18:09
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## Python OpenCV光照补偿
### 引言
光照是影响图像质量和准确性的重要因素之一。在图像处理和计算机视觉领域，为了获得更好的图像分析和识别结果，我们经常需要对图像进行光照补偿。光照补偿是通过调整图像的亮度，使图像中的对象更加清晰可见。
在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现光照补偿。我们将通过代码示例和图形说明来详细解释每个步骤。让我们开始吧！
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原创
2023-08-20 04:19:43
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形态学操作OpenCV中提供了几个非常有用的图像形态学操作Api，其工作原理与卷积类似，但是不同的是我们称卷积为结构元素，计算方式也是有算术运算改为简单几何运算与逻辑运算，而且可以将结构元素定义为任意结构。最常见的结构元素有矩形、线性、圆形、狮子交叉性等。OpenCV支持的图像形态学操作主要有以下几种：膨胀腐蚀开操作比操作黑帽顶帽形态学梯度形态学操作方法morphologyEx(Mat src,
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2024-09-26 15:38:11
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单目相机标定模拟基于OpenCV中的Viz模块，虚拟一个相机，设置相机的内参数。然后在相机视野下放置标定板，通过相机标定算法，最终再获取相机内参数。当然最终相机标定还是存在误差，我猜测主要原因是标定板旋转在变换的过程中，仿射变换导致图像质量下降，角点提取的不准确。当然，这个项目的主要意图还是示意吧，重点在于自己创造数据，虚拟数据。效果图：创建窗口第一步就是创建窗口。一个窗口为主窗口（从上帝视角看标
