从2.4.4版本以后，OpenCV开始支持Java。在这个教程中我会教你在Eclipse下怎么部署环境来使用OpenCV Java（操作系统是Windows），这样你可以充分的利用Java中的垃圾回收机制和一些极其方便的机制，从而大大减少你的代码工作量和错误。现在我们开始。
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2023-07-20 22:53:11
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之前介绍的两种算法对于视频中的跟踪而言仍然有一定的局限性。这次我们来讨论一种光流估计的方法用于进行目标跟踪。光流是物体或者摄像头的运动导致的两个连续帧之间的图像对象的视觉运动的模式。它是一个向量场，每个向量是一个位移矢量，显示了从第一帧到第二帧的点的移动，如图：它显示了一个球在5个连续帧里的移动。箭头显示了它的位移矢量。光流在很多领域有应用：·移动构建·视频压缩·视频稳定光流在很多假设下有效：1.
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2023-09-12 16:09:09
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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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OpenCV学习1、计算机眼中的图像1.1、 图像简介① 在计算机眼中，Lena 这个人的图像被分成很多很多个小方格。② 每一个小格叫做一个像素点，计算机就是由这些像素点组成一张图像的。③ 每一个像素点有 RGB 三个通道，每个通道的值在 0-255 之间，0 表示黑的，255 表示非常亮。④ 图像长宽有多少个像素，RGB 矩阵就有多大。① RGB 叫图像的颜色通道，通常情况下，我们看到的一个彩色
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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本篇专家指南将介绍在Unity中制作高质量光照效果的多种高级方法，其中使用了2D和立方体贴图的光线遮罩，并且利用了Unity高清渲染管线HDRP中的高级着色器。我们可以在游戏、建筑可视化、电影和模拟项目中使用本指南介绍的工作流程。概述 光线遮罩（Light Cookie）是用于遮挡部分光源的遮罩，以控制发射的光线形状。它们也可以被称为“遮光片”，“剪影”或“标识”，所用的名称取决于应用行业和具体
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2024-03-07 20:52:41
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在Unity 5中，光照得到了很大的改进。现在，创建高度逼真的游戏已成为可能。但是，出于对性能的考虑，许多Unity开发的游戏仍然依赖烘焙光照。但有时候又必须使用实时和烘焙光照，而这在之前是Unity的短板。如今在5.6中，Unity已解决了这个用户呼声很高的需求。 光照功能对新手来说可能比较神秘，因为编辑器默认不会显示光照UI。而且我们的调查显示，几乎所有新手对于光照贴图都没有概念。因此，我们重
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2024-07-31 10:42:42
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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！
##
原创
2023-08-20 04:19:43
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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
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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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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2024-03-08 16:07:48
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光线补偿的方法调整图片颜色。普遍采用光线补偿方法的是HsuRL在《Face detection in color images》中提出的可变光照及复杂背景下的肤色检测算法。 具体做法是检测图像中亮度在前5%的像素(参考白)，按一定公式计算出调整值，则对图像的RGB三个分量进行线性调整，如果整张图片较暗，前5%平均灰度值会比255较小，调整值较大，把整个图片
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2024-06-04 11:14:48
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废话不多说直接上代码，伸手党福利： 代码中记得引入头文件及命名空间#import <opencv2/opencv.hpp>
#import "CVTools.h" //对应的.h文件 命名空间在自己的.h文件后定义
using namespace cv;
using namespace std;下面的处理方法统一对使用最多的8bit图片处理，如果是16bit的图片需要修改
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2023-12-19 22:07:26
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常量内存是NVIDIA提供的一个64KB大小的内存空间，它的处理方式和普通的全局内存和共享内存都不一样，是有cuda专门提供的。线程束的概念：线程束是指一个包含32个线程的集合，在程序中的每一行，线程束中的每个线程都将在不同的数据上执行相同的指令。因此，常量内存的作用是，能够将单次内存的读取操作广播到每个半线程束（即16个线程），所以如果在半线程束中的每个线程都从常量内存的相同地址上读取数据，那么
vibe是一种像素级的前景检测算法，实时性高，内存占有率低，前景检测准确率高。但是会出现“鬼影”,当然基于对鬼影的处理，也会有相应的对vibe算法的改进。把下面三篇文章看明白，基本就会掌握vibe算法的过程：《 ViBe: a powerful random technique to estimate the background in video sequences》《Backgrou
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2024-04-07 09:23:43
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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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计算机视觉理论中的特征描述是常见的目标分析技术之一，关键点检测与关键点提取是目标特征分析的重要步骤。局部图像特征描述的核心基础问题是不变性和可分性分析，不变性是基于特征描述对视角变化的不变性、尺度变化的不变性及旋转变化的不变性等，可分性是基于局部图像内容的可区分性。在实际应用场景中，不变性与可分性是相互依存且矛盾的。Opnecv中常见的特征描述子有多种，如SIFT、SURF及ORB特征描述子。1.
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2024-07-13 12:38:45
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# Python OpenCV 消除光照影响的实用指南
在计算机视觉领域，光照变化是影响图像分析与处理的重要因素。不同的光照条件可能导致图像对比度、亮度等特征变化，从而造成纹理识别、物体检测等任务的困难。通过借助 Python 的 OpenCV 库，我们可以有效地消除光照对图像处理造成的影响。
## 什么是光照影响？
光照影响指的是环境光源对摄像头拍摄图像质量的影响。常见的表现形式包括：
