# MSRCR（Mean-shift and Region-based Color Restoration）算法在Python中的应用
## 引言
图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目的是对数字图像进行增强、重建、分析等操作。MSRCR (Mean-shift and Region-based Color Restoration) 算法是一种用于图像增强的常见方法之一，它通过对图像
原创
2023-09-03 10:43:04
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# 如何在Python中实现MSRCR算法
## 一、MSRCR算法简介
MSRCR（Multi-Scale Retinex with Color Restoration）算法是一种图像处理技术，用于增强和恢复图像的细节和色彩。该算法通过多尺度的Retinex处理来改善图像的视觉效果，非常适用于医疗图像、卫星图像等领域。
## 二、实现流程
为了实现MSRCR算法，可以按照以下步骤进行：
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Retinex图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其OpenCV源码
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2022-12-29 14:53:58
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Retinex理论认为，人眼观测到的图像S是光照图像L和物体反射图像R的乘积。而R才是真实析，我们可以得到：r=s-l=logS-l...
原创
2023-06-25 09:12:31
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建议1、理解Pythonic概念—-详见Python中的《Python之禅》建议2、编写Pythonic代码（1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。（2）深入学习Python相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的Pythonic的代码库，比如Flask等。建议3：理
MSER代码编译:matlabroot%如果是VS2010则解压VS2010MEX支持文件到MATLAB根目录unzip('E:\Software\develop Tools\VS2010MEXSupport.zip',matlabroot)mex -setup%设置代码文件夹编译路径cd('E:\Koder Quelle\Image process Package\mser-0.5')
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2023-12-29 20:57:34
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一 简介MMR(Maximal Marginal Relevance，最大边际相关性) 算法多用于推荐场景，目标是减少排序结果的冗余。MMR 算法在物品的相关性和相似性之间做了权衡，在保证相关性的基础上，减少相似性，保证了推荐结果的多样性。MMR 算法公式如下：二 问题该算法采用的贪心策略，复杂度是 ，耗时过高，导致无法在线上实时运行。我在新闻推荐粗排服务中应用了该算法。在我的应用场景中，又加入
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2023-12-17 12:22:20
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Python MRO(方法解析顺序) Python MRO方法解析顺序MRO Method Resolution Order经典类MRO深度优先搜索新式类MRO C3BFS广度优先搜索C3算法C3算法计算访问顺序列表merge list公式法拓扑排序求解mro比较BFSDFSC3求解mro实战计算mro利用merge计算A的mroO代表object类利用拓扑排序计算mro总结参考网址 转载请标明出
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2023-12-18 19:24:41
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许多压力传感器使用微机电系统(MEMS)技术，它们由4个采用惠斯顿电桥结构连接的压敏电阻组成。当这些传感器上没有压力时，桥中的所有电阻值都是相等的。当有外力施加于电桥时，两个相向电阻的阻值将增加，而另两个电阻的阻值将减小，而且增加和减小的阻值彼此相等。 压力传感器 遗憾的是，事情并非如此简单，因为传感器存在偏移和增益误差。偏移误差是指没有压力施加于传感器时存在输出；增益误差指传感器输出相对于施
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2024-04-18 15:50:53
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介绍了视网膜增强技术(Retinex）的基本原理及其在图像处理中的应用。给出了大量图片实例说明该算法的实用性，并对算法的参数选取予以详细说明。
原创
2021-08-23 17:31:10
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learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv
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2022-07-21 08:25:18
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一、openCV介绍 Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、M
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2024-04-18 22:33:46
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记录cvSmooth函数的用法和 OpenCV自带的人脸检测。（1）cvSmooth函数 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1, int param2, double param3, double param4 ); src：输入图像. dst：输出图像. smoo
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2024-06-05 14:12:43
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（一）Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针，CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。 二维单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问，i是行序号，j是列序号。注：后来知道可以通过类型转换，用指针访问data数据，见后文）。可以用Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针，在通过行数与通道数计算相应点的指针。参照OpenCV的Mat::a
1、图像与矩阵 一般来说，图像是一个标准的矩形，有着宽度（width）和高度（height）。而矩阵有着行（row）和列（column），矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟，于是很自然的就把图像作为一个矩阵，把对图像的操作转换成对矩阵的操作，实际上所有的图像处理工具都是这么做的。计算机视觉中的图像是数字设备捕获到物理世界的表象。图像只是存储在矩阵格式中的数字序列。每个数字是一个考虑的
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2024-02-18 22:02:22
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Opencv 英文文档地址 ： docs.opencv.orgOpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) 是一个使用 BSD 许可证的开源库，包含数百个计算机视觉算法。此文档详细的描述了 OpenCV 2.x API，这主要是 C++ API，相对于 OpenCV 1.x API 的 C
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2024-04-25 20:34:48
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霍夫线变换OpenCV 提供三种不同的霍夫线变换分别是：标准霍夫变换(Standard Hough Transform, SHT)、多尺度霍夫变换(Multi-Scale Hough Transform, MSHT)和累计概率霍夫变换(Progressive Probabilistic Hough Transform, PPHT)。其中多尺度霍夫变换(MSHT)为经典霍夫变换(SHT)在多尺度下的
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2024-04-15 12:43:25
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opencv关于超像素生成，目前没有发现网上有代码，这里为了方便大家使用超像素，我整理了一下opencv生成超像素的方法，希望对大家有帮助。这里主要介绍使用opencv生成superpixel，主要介绍的算法为SLIC，SEEDS，LSC。但是目前superpixel生成算法在OpenCV 3.1.0的Release版本中并不存在，因为他们是存放在opencv_contrib目录下面的未稳定功能模
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2024-03-28 21:45:43
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任务根据语义分割网络的输出，去求以下任务的结果。（神经网络的后处理操作） （1）画出病灶边界 （2）画出贴近的椭圆 （3）过滤病灶内的噪声 （4）计算病灶的不规则周长 （5）计算病灶面积 （6）画出径线原图预处理假设网络为一个二分类语义分割网络，网络的输出是一个二维的tensor，每个像素的值为0~1的置信度。先预处理操作，通过设置阈值把每个像素转换为0或者255，分别代表背景和目标，生成mask
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2024-04-17 15:39:24
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图像最基本的变换即仿射变换(Affine Transform)和透射变换(Perspective Transform)。仿射变换是对一个向量空间进行一次线性变换并接上一次平移。透射变换是中心投影的射影变换。1.仿射变换仿射变换是线性变换与平移的组合。1.1原理描述首先，线性变换是什么？线性变换是满足以下两条性质的变换：1）直线在变换后仍然为直线，不能有所弯曲。2）原点必须保持固定。常见的线性有绕原
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2024-03-11 14:53:42
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