形态学操作OpenCV中提供了几个非常有用的图像形态学操作Api，其工作原理与卷积类似，但是不同的是我们称卷积为结构元素，计算方式也是有算术运算改为简单几何运算与逻辑运算，而且可以将结构元素定义为任意结构。最常见的结构元素有矩形、线性、圆形、狮子交叉性等。OpenCV支持的图像形态学操作主要有以下几种：膨胀腐蚀开操作比操作黑帽顶帽形态学梯度形态学操作方法morphologyEx(Mat src,
计算机视觉：OpenCV相机标定 文章目录计算机视觉：OpenCV相机标定1.针孔照相机模型：2.相机标定Python+OpenCV实现相机标定 1.针孔照相机模型：针孔照相机模型是一种经典的相机模型，它将相机视为一个针孔，将场景中的点投影到成像平面上。在这个模型中，相机的内参和外参描述了相机的几何形状和相机的姿态。相机的内参矩阵描述了相机的内部几何形状，包括相机的焦距、像素尺寸和像素坐标原点。相
## Python OpenCV光照补偿
### 引言
光照是影响图像质量和准确性的重要因素之一。在图像处理和计算机视觉领域，为了获得更好的图像分析和识别结果，我们经常需要对图像进行光照补偿。光照补偿是通过调整图像的亮度，使图像中的对象更加清晰可见。
在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现光照补偿。我们将通过代码示例和图形说明来详细解释每个步骤。让我们开始吧！
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原创
2023-08-20 04:19:43
497阅读
Correcting Over-Exposure in Photographs
阅读札记
论文发表于2010年的CVPR。Abstract颜色和亮度来校正现有照片的曝光过度。步骤： （1）稍微压缩曝光良好区域的动态范围，为过度曝光区域的动态范围腾出空间。 （2）根据过度曝光的置信度恢复亮度。 （3）通过邻域传播和原颜色的置信度对每个像素点的颜色进行校正。校正
曝光补偿之理论基础和公式 要很好地理解曝光补偿，必须先给大家介绍一点曝光的理论基础，尽管笔者将努力把曝光的理论说得通俗一些，但下面的文字仍然可能有些晦涩，如果您无意成为摄影理论的专家，大可跳过这一小节，当然，如果您能仔细的看明白的话，对将来的摄影实践还是很有好处的。 无论是数码摄影还是传统的胶片摄影，都是利用物体发出的光线
光照补偿问题解决办法 解决光照补偿的问题是采用 对光照变化不敏感的图像的表示方法。例如，图像的边缘图，利用人脸器官的横纹特征对光照不敏感的特性等图像的二维Gabor函数滤波，它类似于加强图像的边缘轮廓；灰度图像的一阶、二阶导数，对于周围光照变化不敏感；非线性变换在在图像增强中也经常用到。以上几种方法对光照变化都有补偿作用，但是都存在一定的局限性。补偿光照方法：
光线补偿的方法调整图片颜色。普遍采用光线补偿方法的是HsuRL在《Face detection in color images》中提出的可变光照及复杂背景下的肤色检测算法。 具体做法是检测图像中亮度在前5%的像素(参考白)，按一定公式计算出调整值，则对图像的RGB三个分量进行线性调整，如果整张图片较暗，前5%平均灰度值会比255较小，调整值较大，把整个图片
文章目录前言1. 过分割分析2. 聚类算法核心代码膨胀和本文聚类算法对比 前言本文过分割解决办法，主要针对一些目标物在图像中较为分散或比较单一的情况有效。例如血管的过分割，一些杂质颗粒的过分割，较为分散矿石的过分割。如果目标物较为密集也可参考本文，自行改进聚类算法实现过分割的修复。以下例子为杂质颗粒的过分割修复1. 过分割分析原图 对原图二值化后提取轮廓 开运算膨胀后提取轮廓 原图 对原图二值化
目标在本章中，将学习：使用 Lucas-Kanade 方法理解光流的概念及其估计使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK()等函数来跟踪视频中的特征点使用cv2.calcOpticalFlowFarneback()方法创建一个密集的光流场光流光流是由物体或相机的运动引起的图像物体在两个连续帧之间的明显运动的模式。它是二维向量场，其中每个向量都是一个位移向量，显示点从第一帧到第二帧的移动
转载
2023-08-30 19:25:47
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裁剪操作img=img[100:200,:,:]通道置零img[:,:,2]=0侵蚀 扩张frame = cv2.erode(frame, kernel=np.ones((5, 5))) # 侵蚀运算
frame = cv2.dilate(frame,kernel=np.ones((15,15)))# 扩张运算
thresh, frame = cv2.threshold(frame, 60, 25
“ 在图像处理中，我们经常需要将感兴趣区域与其它区域区别开来，以便于后续步骤的处理。比如生成一副与原图尺寸相同的图像对不同区域进行标记，感兴趣区域像素值标记为255， 其它区域像素值标记为0，该图像就是我们说的二值图。”前文我们有讲过“大津法”和“最佳阈值迭代法”这两种最常用的图像二值化算法，并对“最佳阈值迭代法”进行了一点改进，使其在光照不均匀的情况下也能一定程度地区分开前景背景，然而
a) 人脸识别中的光照问题 光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。中科院计算所将在对其进行系统分析的基础上，考虑对其进行量化研究的可能性，其中包括对光照强度和方向的量化、对人脸反射属性的量化、面部阴影和照度分析等等。在此基础上，考虑建立描述这些因素的数学模型，以便利用这些光照模型，在人脸图像预处理或者归一化阶段尽可能的补偿乃至消除其对
vibe是一种像素级的前景检测算法，实时性高，内存占有率低，前景检测准确率高。但是会出现“鬼影”,当然基于对鬼影的处理，也会有相应的对vibe算法的改进。把下面三篇文章看明白，基本就会掌握vibe算法的过程：《 ViBe: a powerful random technique to estimate the background in video sequences》《Backgrou
废话不多说直接上代码，伸手党福利： 代码中记得引入头文件及命名空间#import <opencv2/opencv.hpp>
#import "CVTools.h" //对应的.h文件 命名空间在自己的.h文件后定义
using namespace cv;
using namespace std;下面的处理方法统一对使用最多的8bit图片处理，如果是16bit的图片需要修改
方法一： 图像中有N个像素，把所有的像素按灰度值的大小进行统计分布，并且统计所有亮度区间中所对应的像素数量n，和区间内的平均亮度。如果n趋于极大值时，那么把它们的对比度作为“对比白”，让其RGB分量全部设为最满。接着，把其它像素点的RGB值也同样处理，处理后全部大于255的值设为255。import cv2 img = cv2.imread('./zipai3.jpg')cv2.imshow('img
原创
2021-06-04 20:45:05
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基本算法思想：我们是基于 Retinex 详见：代码实现：代码原址：https://github.com/sexjun/-1602–
文件结构下载之后直接进入cds_arithmetic文件夹下执行文件cds_retinex.py即可选用代码import numpy as np
import cv2 as cv
import sys
def localStd(img):
# 归一化
方法一： 图像中有N个像素，把所有的像素按灰度值的大小进行统计分布，并且统计所有亮度区间中所对应的像素数量n，和区间内的平均亮度。如果n趋于极大值时，那么把它们的对比度作为“对比白”，让其RGB分量全部设为最满。接着，把其它像素点的RGB值也同样处理，处理后全部大于255的值设为255。import cv2 img = cv2.imread('./zipai3.jpg')cv2.imshow('img
原创
2022-01-07 10:37:21
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Raspberry pi 安装 openCV3.4.12019/1/14下午 1、Python3虚拟环境 这个不多讲了，树莓派官方的系统自带python32、swap分区的配置 因为后续编译的时候swap分区至少有1.5GB，这一点也可能也是很多人安装失败的致命原因，不要问为什么，都是泪。 开始正式修改树莓派的 swap 的大小： 在树莓派上执行：sudo vi /etc/dphys-swapfi
一.预处理1.去噪声根据噪声的种类选择合适的滤波器进行去除。2.去除光亮需从场景中的其他图像提取位于完全相同位置，没有任何对象，并且具有相同光照条件的图像。然后用一种简单的数学运算，删除光这个模式： 1）差分 2）除法 图像差分是最简单的方法。如果有光纹矩阵L和图像矩阵I，去除R的结果是他们之间的差值： R=L-I 除法去除R的结果是 R=255×（1-I/L） 下面给出差分代码
文章目录3D相机的图片内容亮度和对比度与SGM一般的光照补偿算法基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术opencv函数illuminationChange亮度均衡与sgm结果利用双边滤波的实时去高光 随笔笔记，比较散乱、不完整 3D相机的图片内容目前来看，sgm算法对于布匹的计算能力较好。细节越突出，计算结果越好。有些图片内容，相机的聚焦能力以及分辨率
