掩膜操作 提高图像对比度1.获取图像像素指针 CV_Assert(src.depth() == CV_8U); Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针，i表示第几行，从0开始计数。 获得当前行指针const uchar* current=src.ptr(row);2.像素范围处理 saturate_cast 这个函数的功能是确保RGB值的范围在0~255之间3.图像的掩膜操作掩膜操作
这也大概只有我自己能看懂了持续更新中常用操作抠图后的图像–Ctrl+T（自由变换）–右上角–按住shift键（长宽等比例缩小） 抠图后图像生硬 图像–调整–亮度/对比度–降低对比度（-20）图像–调整–色相饱和度 色相:衣服颜色；饱和度:衣服鲜艳程度； 明度 衣服的明暗 （黑白图点击着色）双击图层名称–改名称按住Ctrl键，点击图层–圈出图层D 还原前景色背景色为黑白 X 切换前景色和背景色1.快
# 如何使用Python降低灰度图像的对比度
## 一、流程概述
在Python中，我们可以使用OpenCV库来降低灰度图像的对比度。下面是实现这一目标的步骤：
```mermaid
gantt
title 降低灰度图像的对比度流程
section 操作步骤
获取灰度图像 :done, 2022-01-01, 1d
降低对比度 :ac
原创
2024-03-12 06:08:56
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软对比是Vegas中比较常用的一个视频特效，通过这一特效可以让视频画面更加柔和。而对于新手用户来说，软对比显得有些陌生，不知道该如何使用。本集主要为大家介绍：sony vegas的软对比。在视频制作软件中，软对比就是轻微的对比度调节，或者是添加了羽化效果的对比度调节，能让画面看起来.更柔和一些这个特效是新版Vegas 所增加的一个调色特效，它是饱和度调整特效的升级版，功能比较强大，调节也比较细微。
对比度、亮度、饱和度对于一张数字图像来说，将灰度跨越的值域称为动态范围。图像系统的动态范围定义为系统中最大可度量灰度与最小可检测灰度之比，上限取决于饱和度，下限取决于噪声。基本上，动态范围由系统能表示的最低和最高灰度级来确定，因此也是图像具有的动态范围。与这一概念紧密联系的是图像对比度。对比度就是一幅图像中最高和最低灰度级间的灰度差，当一幅图像中像素的数值有高的动态范围时，认为该图像具有高的对比度
图像处理课要求对一幅图像进行哈夫曼编码/解码，并计算编码效率和平均编码长度。哈夫曼编码的原理就不写了，也可以在网上找到比较详细的介绍，比如这个博客。这种数据结构方面的代码其实最好用C写，用Python反而有些不方便，比如对二进制操作，写文件读文件都需要另外的库打包数据；另外用C写更有实际应用意义。注释我写的尽可能足够清楚了，否则网上有这么多代码我也不会再放上我自己的了。不要忽视灰色的单行注释！im
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2023-08-25 19:37:22
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直方图%matplotlib inline
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def calcGrayHist(image):
#灰度图像矩阵的高和宽
rows,cols = image.shape
#存储灰度直方图
grayHist = np.zeros([256],np.u
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2023-08-09 14:12:27
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项目主页：CAIP2017 (baidut.github.io)项目代码：AndyHuang1995/Image-Contrast-Enhancement: Python implementation of "A New Image Contrast Enhancement Algorithm Using Exposure Fusion Framework", CAIP2017 (github.c
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2023-08-23 22:03:00
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理解图像中基本概念：色调、色相、饱和度、对比度、亮度 理解图像中基本概念：色调、色相、饱和度、对比度、亮度对比度：对比度指不同颜色之间的差别。对比度越大，不同颜色之间的反差越大，即所谓黑白分明，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。亮度：亮度指照射在景物或图像上光线的明暗程度。图像亮度增加时，就会显得耀眼或刺眼，亮度越小时，图像就会显得灰暗。色
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2023-08-27 20:15:00
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# Python图像对比度实现教程
## 介绍
在图像处理中，对比度是指图像中不同灰度级别之间的差异程度。通过调整图像的对比度，可以使图像更加鲜明，更容易分辨细节。本教程将教会你如何使用Python实现图像对比度的调整。
## 步骤
下面是实现图像对比度调整的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 加载图像 |
| 2. | 转换图像为灰度图
原创
2024-01-29 11:22:42
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# Python 图像处理：对比度调整
在图像处理领域，对比度是一项非常重要的概念。它能够影响图像的视觉效果，并决定图像的亮度差异。在本篇文章中，我们将探讨如何通过 Python 调整图像的对比度，并讲解其背后的概念。我们也会通过状态图和流程图来帮助理解。
## 什么是对比度？
对比度是指图像中最亮和最暗部分之间的差异。高对比度的图像意味着白色和黑色之间有明显的差别，而低对比度的图像则看起来
原创
2024-09-18 06:16:19
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一 图片处理，给图片修改对比度，把一个颜色很暗的图片通过对比度调节变得清晰导入一张图片，然后修改图片的对比度，通过修改add weight函数中的三个参数获取不同的对比度 add weight（图片名称，参数m，blank，1-m(用1减去m)，参数n） m=2,n=－10，图片对比度调节效果比较好//
import cv2
import numpy as np
#导入图片处理用到的库
imag
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2023-08-09 17:47:52
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MUSICA（Multi-Scale Image Contrast Amplification，多尺度图像对比度增强）算法的简要原理及VC实现。一种CR设备、X光图像等等医疗图像设备上的图像增强算法，使用关键字“AGFA MUSICA”可以在google上找到些相关资料。
MUSICA的专利文档：MUSICA_pat
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2023-08-12 21:52:54
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线性变换假设输入
图像为I，宽为W，高为H，输出
图像为O，
图像的线性变换可以用以下公式定义: 当a=1，b=0时，O为I
的一个副本；如果a>1，则输出
图像O
的对比度比I有所增大；如果0<a<1，则O
的对比度比I有所减小。而b值
的改变，影响
的是输出
图像的亮度，当b>0时，亮度增加；当b<0时，亮度减小import cv2 as cv
import numpy as np
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2024-08-05 13:00:04
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图像处理工具——灰度直方图灰度直方图时图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。例子：矩阵图片来自网络，侵删！上面图片的灰度直方图python实现#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-"""@author:Sui yue@describe: 灰度直方图，描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率@time: 2019/09
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2024-08-19 15:50:23
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skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它对scipy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的，由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块列表如下：子模块名称 主要实现功能
io
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2023-11-01 22:25:44
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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
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2023-09-21 14:41:04
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图像处理图像变换就是找到一个函数,把原始图像矩阵经过函数处理后,转换为目标图像矩阵. 可以分为两种方式,即像素级别的变换和区域级别的变换Point operators (pixel transforms)Neighborhood (area-based) operators像素级别的变换就相当于\(p_{after}(i,j) = f(p_{before}(i,j))\),即变换后的每个像素值
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2024-08-03 10:11:13
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# 图像对比度计算的Python实现
图像对比度是指图像中不同颜色和亮度之间的差异，可以影响图像的视觉效果。在这篇文章中，我将教你如何使用Python来计算图像的对比度。我们首先了解整个流程，然后逐步实现每个步骤的代码。
## 流程概述
下面的表格展示了完成图像对比度计算的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
| -
原创
2024-10-14 06:59:43
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图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。
直方图均衡化的英文名称是Hi
