# 多尺度Retinex算法与OpenCV应用
## 引言
多尺度Retinex（MSR）是一种用于图像增强的算法，尤其在处理照明不均匀和反差较低的图像时，表现优异。其基本思想是通过对图像的多尺度处理，提高图像的对比度与清晰度，从而改善视觉效果。本文将介绍多尺度Retinex算法的基本原理，并提供一个 OpenCV 的 Python 实现示例，同时我们将以甘特图的形式展示实现过程中的各个步骤。
原创
2024-07-31 07:41:32
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## Python中使用OpenCV进行多尺度模板匹配
在图像处理和计算机视觉领域，模板匹配是一种常见的技术，用于在一幅图像中查找特定的模式。而多尺度模板匹配则是在不同尺度上搜索目标对象的技术，这在实际应用中非常有用。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库进行多尺度模板匹配的操作，并附带代码示例。
### 多尺度模板匹配的原理
多尺度模板匹配的原理是在不同尺度下对目标对象进行匹配，
原创
2024-07-02 03:53:06
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OpenCV用于背景建模的类主要有：BackgroundSubtractor、BackgroundSubtractorMOG、BackgroundSubtractorMOG2、BackgroundSubtractorKNN。BackgroundSubtractor在OpenCV2和3版本有较大区别，OpenCV3取消了OpenCV2.4中的高斯背景建模（B
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2024-05-13 11:03:30
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今天在读文章的过程中看了一篇关于多尺度结构相似性在超分辨率重建方面使用的文章，对里面一些词感觉生涩。1、何为结构相似性2、多尺度的含义，何为相同尺度图像相似块，何为不同尺度图像相似块先说结构相似性，在之前的实验中，一直是以PSNR作为重建质量的参考指标，最近几篇文章看到了很多用结构相似性来做权衡的。结构相似性SIM（Structural Similarity），所谓的结构，比如你看到一幅图中比如说
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2024-03-07 12:23:34
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准备工作本例是一个汽车外形的识别程序。源码下载：https://download.csdn.net/download/tanmx219/10623808xml分类器及检测原理训练得到的xml分类器文件内容如下所示，
原创
2022-03-04 10:42:30
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准备工作本例是一个汽车外形的识别程序。源码下载：https://download.csdn.net/download/tanmx219/10623808xml分类器及检测原理训练得到的xml分类器文件内容如下所示，<?xml version="1.0"?><opencv_storage><cascade> <stageType...
原创
2021-07-14 16:25:27
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模板匹配的原理 模板匹配可以说是一种最简单的模式识别方法，它的实现主要是通过模板图像在被匹配图像中的平移，在被匹配图像中逐个区域寻找和模板图像相似的区域，如果存在某区域的相似度大于一定的阈值，则表明该区域和模板图像是相匹配的。 但是模板匹配这种方式具有很大的自身局限性：首先它利用一个规定好的模板进行匹配，这就导致了想要匹配出来的结果必须在大小和角度上和模板图像一模一样，一旦原图像中的匹配
什么是模式识别？它指的是，对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，从而达到对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的目的。我们之所以可以很快辨别猫是猫、O不是0，就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象，给O和0做了区分，这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫。这个在大脑中的抽象就是模式识别。模式识别和机器学习的区别在于：前者喂给机器的是各种特征描述，从而让机器对未知的事物
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2023-08-21 19:35:47
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1.首先下载openCV的安装包，安装在一个自己能够找的到的地方就行2.启动openCV.exe他会自动安装一个包，里面有openCV的各种语言版本3.打开eclipse，打开window选项卡，选择preference。左边选项卡选择java设置，在buildpath标签下有user libraries这个选项，如图：4.新建一个library，输入新的库名（随便起），输入完点OK5.选中你新建
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2024-05-30 10:04:05
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了解如何在没有机器学习或任何框架的情况下在Python上进行对象检测 每当我们听说“ 对象检测 ”时，我们就会想到机器学习以及不同的框架。但是我们实际上可以在不使用机器学习或任何其他框架的情况下进行对象检测。在本文中，我将向您展示如何仅使用Python进行操作。将从定义模板图像(对象)开始，然后系统将在源图像中找到与我们选择的模板匹配的所有其他对象。因此，让我解释一下向您展示示例的含义
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2024-04-23 20:54:06
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基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进来源：电子技术应用 作者：周 莉 郑建彬 颜 琬 摘要：提出了一种基于小波和熵提取图像字符特征的方法。该方法利用小波变换对图像字符进行多尺度分解，用marr零交叉边缘检测算子提取边缘；用基于判别熵最小化提取每一尺度图像的边界特征，小波的“数字显微镜”的优点与熵能确切地表达各类的交叠状况且能直接表达错误率的特征相结合。与其它方法相比，该方法提
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2023-10-31 21:16:55
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1.尺度 2.尺度研究的问题 1)尺度在空间模式和地表过程检测中的作用以及尺度对环境建模的冲击； 2）尺度域（尺度不变范围）和尺度阈值的识别； 3）尺度转换，尺度分析和多尺度建模放的实现。3.遥感尺度的问题
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2024-01-21 08:01:57
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QT/OpenCV01、开始之前02、QT03、CMake04、OpenCV05、配置06、测试 01、开始之前本文版本： 1、QT：Based on Qt 5.12.2 (MSVC 2017, 32 bit)，编译方式是MinGW 2、CMake：cmake-3.27.0-rc4-windows-x86_64.msi 3、OpenCV：OpenCV – 4.5.1 4、windows： win
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2024-07-24 09:53:31
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先放代码 原理在下面Img = imread('images\image.bmp');
% 计算1~3的算子结果
Gf1 = Main_Process(Img, 1);
Gf2 = Main_Process(Img, 2);
Gf3 = Main_Process(Img, 3);
% 整合到cell
G{1} = Gf1;
G{2} = Gf2;
G{3} = Gf3;
% 计算系数
ua1 =
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2023-12-10 14:02:24
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文章目录前言一、什么是多尺度排列熵？二、实验平台照片三、MATLAB代码3.1 多尺度排列熵3.2 排列熵参考文献 前言齿轮及齿轮箱作为机械设备常用的调节转速和传递转矩的旋转机械设备，不仅能够传递较大的功率和载荷，而且具有较好的可靠性。但是在高精度的切削加工中，当齿轮在变转速、变载荷等复杂工况下工作，极易受到损伤、产生磨损、断齿等情况，使得加工精度大打折扣。因此，齿轮的状态监测和故障诊断变得尤为
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2024-06-04 07:48:33
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现多尺度模板匹配
在计算机视觉领域，模板匹配是一种常见的技术，用于在给定图像中查找特定形状或模式的实例。在本篇文章中，我们将使用 Python 和 OpenCV 来实现多尺度模板匹配的功能。
## 流程概览
以下是我们实现多尺度模板匹配的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2
本篇要讲的是多尺度熵的一个改进特征提取方法——复合多尺度熵（Composite Multiscale Entropy, CMSE）。复合多尺度熵方法不仅继承了多尺度熵在揭示时间序列多尺度复杂性方面的优势，而且还通过改进的计算方式，提高了熵值的稳定性和准确性，尤其是在处理短时间序列或噪声较大的信号时。一、为什么要用复合多尺度熵正如上一篇文章所讲，多尺度熵通过对原始时间序列进行“粗粒化”处理来构建不同
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2024-09-25 17:20:49
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多尺度在说明多尺度排列熵之前，我先说以下多尺度，通俗地讲多尺度就是对信号进行不同粒度的采样，比如有一个序列X{1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}如果对这个序列进行二尺度分析可以将它看作五个平均值组成的序列y{1/2（1+2），1/2（3+4），1/2（5+6），1/2（7+8），1/2（9+10）}，就是对原来的序列进行粗粒化处理，假设进行s尺度分析，原序列长度N除以尺度s得到新序列所包含
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2024-08-11 08:54:17
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（没时间一次性写完，更新中）该项目在Opencv Application的一部分，项目名称为opencv_trainCascade，它即可以用来训练lbp特征分类器，也可以是haar特征，有人说lbp特征训练起来更快，我没有专门比较过，不作评论；根据个人经验
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2022-03-04 10:43:04
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（没时间一次性写完，更新中）该项目在Opencv Application的一部分，项目名称为opencv_trainCascade，它即可以用来训练lbp特征分类器，也可以是haar特征，有人说lbp特征训练起来更快，我没有专门比较过，不作评论；根据个人经验，lbp在很多场合会更稳定，所以我一般会选lbp特征。这里和检测（detectMultiScale）对应，这里我们仍然以汽车外形检测为例。...
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2021-07-14 16:25:25
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