文章目录1、基于划分模式的图像增强2、基于c++ OpenCV的实现3、辅助增强算法 因为项目需要对文档图像进行增强，也就是对于模糊、亮度偏暗或不均匀的文档进行处理方便后续的识别。传图图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间阈中增强方法，颜色的增强，如：直方图均衡化，对比度以及gama增强等；模糊，如：均值滤波等；锐化，如：局部标准差实现对比度增强。频域方法，如：小波变换，在图像的某个变
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2024-02-29 10:47:50
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增强现实增强现实(Augmented Reality，AR)是将物体和相应信息放置在图像数据上的一 系列操作的总称。最经典的例子是放置一个三维计算机图形学模型，使其看起来属 于该场景；如果在视频中，该模型会随着照相机的运动很自然地移动。如上一节所 示，给定一幅带有标记平面的图像，我们能够计算出照相机的位置和姿态，使用这 些信息来放置计算机图形学模型，能够正确表示它们。1 PyGame 和 PyOp
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2024-07-04 13:07:45
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# 使用 OpenCV Java 实现图片锐化增强
图片锐化是一种图像处理技术，用于增强图像中的细节和边缘。使用 OpenCV 的 Java 接口，我们可以简单地实现这一功能。本文将为您逐步指导如何在 Java 中使用 OpenCV 来进行图片锐化增强。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现图片锐化增强：
| 步骤 | 描述
上面这幅黑乎乎的图就是我们今天要处理的图片，这是书的一页，但特别特别黑，对于这种因为阴影而导致的细节缺失，我们就可以尝试对其进行图像增强了。图像增强真的有不少内容，范围也很广泛，今天就只针对这个例子进行实践了。本文代码都是成块儿的，大家可以复制自行组合。整体框架搭建首先就先写个框架啦，读取图片显示图片啥的：#include <iostream>
#include <opencv2
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2024-04-23 16:58:14
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扫描仪，这个在我们日常生活中和打印机相依为命的硬件设备。在我们的印象中，扫描仪事实上还没有打印机的功能强大。无可厚非，如今打印机被硬生生的套上了很多的功能。三合一、四合一、六合一的打印机一抓一大把。就像小时候的游戏卡带一样，无所不能。假设把孙悟空的金箍棒给你，你也能够大闹天宫。扫描仪在大多数人眼里，就是把须要变成电子图像的东西通过扫描仪扫一下。存储起来。比方常见的A4纸，我们日常会接到非常多打印纸
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2024-07-12 00:31:19
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实验二 图像的空间域增强实验项目名称：图像的空间域增强实验项目性质：设计性实验所属课程名称：数字图像分析与艺术化处理实验计划学时：2一、实验目的进一步理解图像平滑和图像锐化等空间域增强方法的原理。了解图像平滑和图像锐化的效果和作用。掌握图像模板运算的流程。二、实验主要仪器设备和材料计算机，VS+OpenCV三、实验原理1、图像平滑众所周知，实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地
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2024-03-25 16:18:18
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opencv是一款开源的图像增强工具，主要用于在 python环境下实现图像增强功能。 使用 opencv实现图像增强，需要使用 opencv的 GUI模块，如图1所示。 在 opencv中，有一个 datasets模块，这个模块主要用于处理数据和可视化操作，如图2所示。 在这里我们将使用这个 datasets模块进行图像增强的处理。如果想了解更多关于图像增强的内容，可以参考我们之前的
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2023-11-06 22:50:32
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本文为大一人工智能专业学生，本文仅为个人学习路线的记录，如有问题或疏漏，欢迎指正！首次发布时出现缩进错误，现已更改OpenCV插件的安装1、安装opencv-pythonpip install opencv-pythonpip install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com2
1. 编译OpenCV-2.4.101.1 安装DependencyCMAKE 下载地址为https://cmake.org/download/ 推荐下载cmake-3.9.0-win64-x64.zip，解压即可。OpenCV-2.4.10 source code https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix
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2024-01-11 09:03:50
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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
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2023-09-06 21:36:22
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目录前言：本篇学习内容：1.对比度调整、亮度调整2.离散傅里叶变换基本介绍参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指正。本篇学习内
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2024-04-15 14:06:13
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# Python OpenCV 增强图片对比度
## 1. 概述
本文将教会你如何使用Python和OpenCV库来增强图片的对比度。增强对比度可以使图像更加鲜明和清晰，使细节更加突出。我们将分步骤进行，确保你可以理解每个步骤的目的和实施方法。
## 2. 整体流程
下表列出了增强图片对比度的整个流程，包括每个步骤所需的操作和代码。
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| ---- | ---
原创
2023-11-29 16:06:29
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系列文章目录 C++ OpenCV4.5环境搭建（一）C++ OpenCV4.5常用API查询手册（二）C++ OpenCV4.5 图像处理（三）C++ OpenCV4.5 绘制形状与文字（四）C++ OpenCV4.5 图像模糊（五）C++ OpenCV4.5 项目实战一（六）C++ OpenCV4.5 形态学操作（七） 文章目录系列文章目录前言一、像素值计算二、使用cv::add三、使
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2023-11-02 11:06:21
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对每个像素点的三通道值进行同步放大，同时保持通道值在0-255之间将图像中的像素限制在最小值和最大值之间
原创
2022-06-01 17:45:09
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在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 和 OpenCV 实现图片的清晰度增强。这是一个常见的需求，尤其是在图像处理、计算机视觉和深度学习领域。通过提升图片的清晰度，我们不仅能提升视觉体验，还能为后续的图像分析提供更为可靠的数据基础。接下来，我将从多个维度展开，来探讨这一技术问题。
### 背景描述
随着数字图像技术的发展，图像清晰度的提升成为了图像处理中的一个重要课题。高清晰的图像对于
# Python OpenCV在线多种随机图片增强
在计算机视觉领域，图像增强是一种常见的操作，用于改进图像的质量或视觉效果。而随机图片增强是一种通过在图像上应用随机变换来生成多样性数据的技术。在Python中，使用OpenCV库可以很容易地实现多种随机图片增强的效果。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现在线多种随机图片增强，并提供相应的代码示例。
## 图像增强的作用
图像增强
原创
2024-05-25 06:42:43
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OpenCV图像处理基础（变换和去噪）基础知识使用OpenCV读取图片图像变换仿射变换图像缩放图像旋转图像平移图像裁剪图像翻转亮度与对比度变换图像去噪高斯噪声椒盐噪声中值和均值滤波高斯滤波高斯双边滤波 基础知识在计算机中通常使用像素矩阵表示图像，像素的位置对应图像的坐标，像素深度用于定义表示像素值的位数，图像通道在RGB色彩模式下就是指那单独的红色、绿色、蓝色部分。使用OpenCV读取图片imp
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2023-12-21 17:59:03
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# Java 图片增强实现指南
在今天的数字图像处理中，图片增强是一个非常重要的技术。它可以帮助改善图片的质量，使我们能够更好地进行分析和使用。本文将指导你如何使用 Java 进行图片增强，通过明确的步骤和示例代码，让你快速上手。
## 整体流程
以下是实现图片增强的步骤概览，每一步我们都会详细说明。
| 步骤 | 描述 |
|------|--
1.直方图均衡化——equalizeHist() 2.直方图对比——compareHist() void cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst ) src 输入的 8-比特 单信道图像 dst 输出的图像与输入图像大小与数据类型相同compareHist函数返回一个数值，相关性方法范围为0到1,1为最好匹配，卡方法和Bhattacharyya距离
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2024-02-19 09:58:30
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1 ArUco markerArUco marker是由S.Garrido-Jurado等人在2014年提出的，全称是Augmented Reality University of Cordoba，详见他们的论文《Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion》。它类似于二
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2023-12-29 10:04:41
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