对比度增强 对比度增强的常见方法：线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、全局直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化（限制对比度的自适应直方图均衡化） 灰度直方图：概括了一幅图像的灰度级信息。灰度直方图横坐标为灰度级范围即0-255，纵坐标为每个灰度值在图像中出现的次数 线性变换：即通过y=ax+b的线性变换来改变图像的对比度和亮度。x为原像素值，改变a便改变对
转载
2023-08-26 12:42:22
237阅读
·对于部分图像，会出现整体较暗或较亮的情况，这是由于图片的灰度值范围较小，即对比度低。实际应用中，通过绘制图片的灰度直方图，可以很明显的判断图片的灰度值分布，区分其对比度高低。对于对比度较低的图片，可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换，伽马变换，直方图均衡化，局部自适应直方图均衡化等。1. 灰度直方图及绘制 灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一
转载
2023-05-28 18:23:38
1006阅读
## Java OpenCV 增强对比度
### 介绍
在计算机视觉和图像处理中，对比度是指图像中不同亮度区域之间的差异程度。增强对比度的目的是使图像更加清晰、鲜明，以便更好地识别和分析其中的特征。在本文中，我们将探讨如何使用Java OpenCV库来增强图像的对比度。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛用于计算机视觉和机器学习应
原创
2023-10-12 04:18:37
135阅读
对比度是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。 对比度越大，不同颜色之间的反差越大。对比度过大，图像就会显得很刺眼。对比度越小，不同颜色之间的反差就越小。饱和度是指图像颜色的浓度。饱和度越高，颜色越饱满，即所谓的青翠欲滴的感觉。饱和度越低，颜色就会显得越陈旧、惨淡，饱和度为0时，图像就为灰度图像。（R、G、B值相等）直方图均衡化：假如图
转载
2024-09-12 20:37:10
43阅读
在这篇文章中，我们将解释什么是 ArUco 标记，以及如何使用 OpenCV 将它们用于简单的增强现实任务。ArUco 标记已经在增强现实、相机姿态估计和相机校准中使用了一段时间。让我们更多地了解它们。1.什么是 ArUco 标记？ArUco 代表科尔多瓦增强现实大学。那是它在西班牙开发的地方。下面是 ArUco 标记的一些示例。 aruco 标记是放置在被成像物体或场景上的基准标记。它是一个带有
转载
2023-09-06 21:36:22
171阅读
1.拉普拉斯锐化拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换； 拉普拉斯算子是n维欧几里得空间的一个二阶微分算子；具有各向同性，对数字图像的一阶导数为： 二阶导数为：所以拉普拉斯算子为：拉普拉斯算子四邻域模板如下所示：八邻域：卷积的图示：然后通过滑动卷积核，就可以得到整张图片的卷积结果。OpenCV中拉普拉斯边缘算子的函数为：CV_EXPORTS_W void Laplacian(
InputAr
转载
2024-06-24 21:53:01
53阅读
一、图片的对比度和亮度调整1、原理：
f(row, col)：原始图像的像素。
g(row, col)：调整后图像的像素。
a(a>0：称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，其取值范围一般为0.0-3.0
b：称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。
g(row, col) = a*f(row, col) + b：随原始图像进行对比度亮度调节的公式。
new_img.at
转载
2023-09-04 23:36:20
1266阅读
# 实现对比度增强
## 整体流程
下面是实现对比度增强的整体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 转换为灰度图像 |
| 3 | 计算直方图 |
| 4 | 计算累积分布函数 |
| 5 | 对图像进行对比度增强 |
## 具体操作
### 1. 读取图像
```java
// 读取图像
Mat image = Imgc
原创
2024-05-17 06:27:02
56阅读
Contrast Enhancement： 对比度增强一直是图像处理中的一个恒久话题，一般来说都是基于直方图的，比如直方图均衡化。冈萨雷斯的书里面对这个话题讲的比较透彻。关于图像增强必须清楚的基本概念1.图像增强的目的：1）改善图像的视觉效果， 2）转换为更适合于人或机器分析处理的形式 3）突出对人或机器分析有意义的信息 4）抑制无用信息，提高图像的使用价值 5）增强后的图像并不一定保真2，图像增
转载
2023-09-21 14:41:04
898阅读
# 使用Python和OpenCV进行对比度增强
在图像处理领域，对比度增强是提升图像可视性、细节和美观度的重要技术。尤其是在光照不足或图像质量较差的情况下，通过对比度增强，可以使得图像更加清晰。本文将介绍如何使用Python结合OpenCV库实现对比度增强，并通过实例进行详细讲解。
## 什么是对比度？
对比度是图像中最亮和最暗部分之间的差异。高对比度的图像在视觉上更为吸引，因为它能够突出
# Python OpenCV 对比度增强
## 介绍
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。在图像处理中，对比度是指图像中亮度级别的范围。增强图像对比度可以使得图像更加清晰和易于分析。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来增强图像的对比度。
## 环境准备
在开始之前，我们需要安装Python和OpenCV库。可以使用以下命令安装OpenCV库
原创
2023-07-24 03:36:26
253阅读
# 使用 OpenCV 和 Python 增强图像对比度
在计算机视觉领域，图像对比度的增强是改善图像质量的重要步骤。提高对比度可以使图像中的特征更加明显，从而提高图像处理的有效性。这篇文章将介绍如何使用 OpenCV 库通过 Python 来增强图像对比度，并展示相关的代码示例。
## 什么是图像对比度？
图像对比度是指图像中不同像素值之间的差异。高对比度的图像显示出更深的黑色和更亮的白色
在计算机视觉领域，图像的对比度增强是一个重要的技术，特别是在使用OpenCV库进行图像处理时。无论是在科学研究、工业应用还是日常生活中，提升图像的视觉质量都是至关重要的。在这篇博文中，我将详细记录使用Python和OpenCV进行对比度增强的过程，包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等内容。
### 背景定位
对比度增强主要用于改善图像质量，使得各类细节更加清晰可辨。
# OpenCV Python 对比度增强
在图像处理中，对比度是指图像中不同亮度级别之间的差异程度。对比度增强可以使图像中的不同区域更加明显，从而改善图像质量。OpenCV是一个流行的图像处理库，提供了丰富的功能来增强图像对比度。本文将介绍如何使用OpenCV Python来实现对比度增强，并提供示例代码。
## 对比度增强方法
OpenCV提供了多种方法来增强图像的对比度，下面介绍两种常
原创
2023-07-23 11:21:13
173阅读
1、对比度：等于全白与全黑的比值，即最亮与最暗时亮度的比值。一般来讲，对比度越高，图片就越清晰。2、灰度：用黑色基调来表述图像，即用白色（0%）到黑色（100%）之间的黑色的浓淡来刻画图片上的颜色，纯黑色的灰度最高，纯白色的灰度最低。图像分割便是基于物体边缘灰度不连续的原理。3、二值图：图片中的每一个像素点非黑即白，只有两种灰度等级，没有中间的过度状态。优点：占用的空间小缺点：当图片是人物或者风景
有时候许多图像的对比度较低，在进行特征区域的识别时较为困难，下面我们利用几种方法进行分析，如何提高图像的对比度。 step 1: 利用下面代码，看一下原图像#导包
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#读取外部图像并显示
def ReadAndShowImage():
image = cv2.imread
转载
2023-12-27 13:11:48
172阅读
数据增加（data augmentation），作为一种深度学习中的常用手段，数据增加对模型的泛化性和准确性都有帮助。数据增加的具体使用方式一般有两种，一种是实时增加，比如在Caffe中加入数据扰动层，每次图像都先经过扰动操作，再去训练，这样训练经过几代（epoch）之后，就等效于数据增加。还有一种是更加直接简单一些的，就是在训练之前就通过图像处理手段对数据样本进行扰动和增加。常见的扰动有：随机裁
前言：基于OpenCV的基本使用，对图像的数据量进行数据增强，使得框架对神经网络进行训练，提高模型的鲁棒性以及准确性。原图：1、平移平移通过自定义平移矩阵以及函数warpAffine实现：代码示范：import numpy as np
import cv2
img=cv2.imread("lena.png")
#平移矩阵[[1,0,-100],[0,1,-12]]
M=np.array([[1,
转载
2024-04-17 10:09:40
62阅读
喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度，对比度等属性对图像的影响是非常大的，相同物体在不同亮度，对比度下差别非常大。然而在很多图像识别问题中，这些因素都不应该影响最后的结果。所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，后面也学习多线程处理输入数据的解决方案。 在大部分图
一张图像来说，会有不同的亮暗程度，很多时候都要增强一下，增强的方法有很多，从大量可以说是线性变换和非线性变换，当然这是说空间域的，频率域的暂时不考虑。线性变换增强，也是对点的操作，如下图一、点操作，线性增强 <span style="font-size:18px;">#include <opencv
转载
2024-05-21 09:54:22
108阅读
