# 使用 Python 和 OpenCV 实现图片明暗不均的处理
当处理数字图像时，图片的明暗不均常常是一个视觉上的问题。我们可以使用 Python 和 OpenCV 来检测并修复这些问题。下面的文章将向你逐步讲解如何实现这一目标。
## 流程概览
在开始之前，我们先看一下整个流程，它将帮助我们理清思路。以下是处理步骤的表格：
| 步骤 | 描述
Opencv图片明暗处理
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2019-10-28 19:46:00
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1、【直方图】图像直方图：是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标会了图像中每个亮度值的像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。 直方图的横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域；右侧为较亮、纯白的区域。 计算机视觉邻域常借助图像直方图来实现图像的二值化。 意义：是图像中像素强度分布的图像并表达方式；它统计了每一个强度值所具有的的像素个数。 （ bin：为直条或组距----数据可为梯度、方向、
在图像处理中，用RGB三个分量（R：Red，G：Green，B：Blue），即红、绿、蓝三原色来表示真彩色，R分量，G分量，B分量的取值范围均为0~255，比如电脑屏幕上的一个红色的像素点的三个分量的值分别为：255，0，0。像素点像素点是最小的图像单元，一张图片由好多的像素点构成，下图是一张美女的大白腿的图片。查看这张图片的信息，尺寸是800 * 800 的，宽度是800
如今，手机功能越来越多，基本上我们每个人都会“机不离身”，整日看着手机，目不转睛。然而，手机所发出的蓝光会对我们的眼睛造成一定损害。有些盆友习惯在夜间将屏幕亮度调低，认为调节明暗度能起到护眼模式一样的效果，但事实真是如此吗？今天，秦小翼就为大家答疑解~~~ 降低屏幕亮度与护眼模式的区别1、降低屏幕亮度：调节明暗在黑暗的环境中使用手机,降低屏幕亮度后,可能还是会产生眼部酸胀或刺痛的感觉,
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2023-12-20 10:17:55
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目标在本章中，将学习：如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器Brute-Force匹配器的基础暴力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先必须使cv.BFMatcher() 创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数:第一个参
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2024-04-07 21:53:11
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问题依据较真实的视觉效果来自于:
明暗处理
纹理
阴影
透明性和反射.其它增加真实感的方法光线跟踪
一计算复杂
一容易实现，生成的图形中正确地反映阴影、镜面反射以及透明的效果
辐射度方法光照与明暗处理光源与材料的交互作用导致每点有不同的颜色或者明暗效果
这时需要考虑光源、材料属性、表面定向、观察者位置模拟光照在隐藏面消除后;为了使对象看起来更真实;应当模拟光照在物体的状态;即应当通过计算确定表示对
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2024-05-16 12:50:05
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ps中调色工作其实就是调整人对三要素的感受，调色是一门比较大的学问，那么调整好明暗程度对作品来说是相关重要的，本文详细介绍如何控制画面的明暗。1工具/原料Adobe Photoshop CS6软件2思维导图 3知识点3.1.控制明暗视觉因素是什么，该如何观察？(1)控制明暗的视觉因素，三要素之一，就是明度。明度较低时，那么RGB色值就会偏低，CMYK色值就会偏高，RGB和CMYK刚好相
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2024-04-14 14:05:28
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1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域2.模板(T)：与原图像进行比对的图像块滑动模板图像和原图像进行比对：将模板块每次移动一个
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2024-03-27 15:04:59
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1.在原图上裁剪一块作为模板图像，如果图像不是裁剪的， 大小有变化的话，会影响匹配结果。 2.运行代码/*
简单图像模板匹配
*/
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
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2024-02-22 15:45:47
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模板匹配是指在图像A中寻找与图像B最相似的部分，一般A称为输入图像，B称为模板图像模板匹配函数result = cv2.matchTemplate(image , temp1 , method , [,mask])result 函数每次计算模板和输入图像的重叠区域相似度之后将结果存入映射图像result中，result图像中每个点都代表一次相似度的比较，类型是单通道32位浮点型 若输入图像的尺寸
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2023-08-26 15:45:52
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##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
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2024-05-10 17:23:01
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一：课程介绍1.1：学习目标 学会用imread载入图像，和imshow输出图像。createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法。matchTemplate并学会通过该函数实现模板匹配。 学会怎样将一副图片中自己感兴趣的区域标记出来1.2：什么是模板匹配？ 在一副图像中寻找和另一幅图像最相似（匹配）部分的技术。1.3：案例展示 输入有
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2024-04-22 16:04:38
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OpenCV Java：强大的计算机视觉库在Java中的应用，是将OpenCV与Java语言相结合的实践，为Java开发者提供了便利的接口和示例代码，使得在Java平台上进行视觉计算变得更加容易。项目简介lichao3140/Opencv_Java 是一个专门针对Java开发者的OpenCV集成项目，旨在简化Java环境下的计算机视觉编程。该项目不仅封装了OpenCV的核心API，还提供了丰富的示
函数createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod ); /*参数1：滑动条轨迹名
参数2：滑动条依附的窗口名
参数3：滑块的位置，创建时，滑块初始位置就是这个变量当前的值
参数4：轨迹的最大值
参数5：回调函数
参数6：默认0，用户传给回调函数的数据，如果第
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2024-04-14 12:09:43
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目录一、基础理论1、思想2、大致过程二、详细过程1、首先需要模板库2、得到模板3、原图限定大小4、模板匹配5、匹配所有子文件夹，保存最佳得分（最匹配项）三、大致过程（细分类，节省时间）1、汉字匹配 2、英文字符匹配3、数字/英文匹配 4、显示模板匹配总代码参考资料一、基础理论1、思想把提取到的每一张字符，和模板库中的所有字符进行对比。2、大致过程先拿到模板库，把模板和待匹配的图
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2024-02-28 17:35:03
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基础介绍模板匹配是指在当前图像A里寻找与图像B最相似的部分，本文中将图像A称为模板图像，将图像B称为搜索匹配图像。引言：一般在Opencv里实现此种功能非常方便：直接调用 result = cv2.matchTemplate(templ, search, method) templ 为原始图像search 为搜索匹配图像，它的尺寸必须小于或等于原始图像method 表示匹配方式method一般
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2023-12-14 20:10:42
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使用opencv自带的模板匹配1、目标匹配函数：cv2.matchTemplate() res=cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None) image：待搜索图像 templ：模板图像 result：匹配结果 method：计算匹配程度的方法,主要有以下几种： CV_TM_SQDIFF &n
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2023-12-10 09:15:46
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文后代码，优化效果图结尾处，最快3ms得到匹配结果 NCC，全称为Normalized Cross Correlation，即归一化互相关系数， 在模板匹配中使用的非常非常广泛，也是众多模板匹配方法中非常耀眼的存在， 这个匹配的理论核心基础公式如下： 其实Opencv的matchTemplate函数使用的就是这个公式，实测直接使用这个公式实现无旋转角度的、单目标的模板匹配时用时大概26ms（其实这
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2024-02-13 19:41:39
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 学习匹配一副图片和其他图片的特征。 学习使用OpenCV中的Brute-Force匹配和FLANN匹配。暴力匹配（Brute-Force）基础暴力匹配很简单。首先在模板特征点描述符的集合当中找到第一个特征点，然后匹配目标图片的特征点描述符集合当中的所有特征点，匹配方式使用“距离”来衡量，返回“距离”最近的那个。对于Br
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2024-03-27 07:47:46
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