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
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2024-02-20 21:08:13
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice “平滑处理”（smoothing）也称“模糊处理”（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用
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2024-06-07 13:36:15
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零 前言LBP曾广泛应用于人脸检测以及人脸识别应用中，但在深度学习和卷积神经网络迅猛发展的今天，以LBP为特征的检测以及识别算法并不具有竞争力，但是作为学习案例还是很有借鉴意义的。本文的重点部分是:第一节\第二节\第六节.即介绍灰度不变性和旋转不变性的实现过程以及运用LBP算子计算整个图像的全局LBP特征向量.第三节\第四节\第五节\第六节 可以参考我下文列出的文献.我认为如果要掌握一个知识点,少
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2024-08-23 12:14:08
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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
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2024-09-27 13:18:09
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## 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！
##
原创
2023-08-20 04:19:43
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单目相机标定模拟基于OpenCV中的Viz模块，虚拟一个相机，设置相机的内参数。然后在相机视野下放置标定板，通过相机标定算法，最终再获取相机内参数。当然最终相机标定还是存在误差，我猜测主要原因是标定板旋转在变换的过程中，仿射变换导致图像质量下降，角点提取的不准确。当然，这个项目的主要意图还是示意吧，重点在于自己创造数据，虚拟数据。效果图：创建窗口第一步就是创建窗口。一个窗口为主窗口（从上帝视角看标
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,
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2024-09-26 15:38:11
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《Unity URP中的HDR渲染技术解析》摘要：本文深入探讨Unity通用渲染管线(URP)中HDR渲染的核心原理与实现。HDR通过浮点纹理存储光照信息，解决了传统LDR渲染范围有限的缺陷，能更真实地表现亮度对比(100,000:1)。文章详细介绍了URP实现HDR的三大关键技术：HDR纹理存储、... ...
Lighting Model declaration Lighting model is a couple of regular functions with names starting with Lighting. They can be declared anywhere in your shader file or one of included files. The funct
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2017-01-04 17:01:00
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光照&渲染（基于unity2017.2.0）Custom Skybox 天空盒 最丰富的环境光a. TextureShape 改成 Cube。b. 把图片直接丢给天空，就会自动生成材质。
c. 参数Exposure 曝光度，Rotation旋转天空盒。Lighting（设置各种环境光相关参数）
EnvironmentReflections可以设置环境光反射的Resolution。
Envi
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2024-03-03 15:12:03
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从2.4.4版本以后，OpenCV开始支持Java。在这个教程中我会教你在Eclipse下怎么部署环境来使用OpenCV Java（操作系统是Windows），这样你可以充分的利用Java中的垃圾回收机制和一些极其方便的机制，从而大大减少你的代码工作量和错误。现在我们开始。
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2023-07-20 22:53:11
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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
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2023-12-19 22:07:26
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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
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2024-06-04 11:14:48
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前言这是OpenCV图像处理专栏的第十二篇文章，今天为大家介绍一个用于解决光照不均匀的图像自适应校正算法。光照不均匀其实是非常常见的一种状况，为了提升人类的视觉感受或者是为了提升诸如深度学习之类的算法准确性，人们在解决光照不均衡方面已经有大量的工作。一起来看看这篇论文使用的算法吧，论文名为：《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。算法原理论文使用了Retinex的多尺度高斯滤波求取「光
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2024-03-08 16:07:48
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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
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2024-04-07 09:23:43
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计算机视觉理论中的特征描述是常见的目标分析技术之一，关键点检测与关键点提取是目标特征分析的重要步骤。局部图像特征描述的核心基础问题是不变性和可分性分析，不变性是基于特征描述对视角变化的不变性、尺度变化的不变性及旋转变化的不变性等，可分性是基于局部图像内容的可区分性。在实际应用场景中，不变性与可分性是相互依存且矛盾的。Opnecv中常见的特征描述子有多种，如SIFT、SURF及ORB特征描述子。1.
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2024-07-13 12:38:45
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OpenCV学习1、计算机眼中的图像1.1、 图像简介① 在计算机眼中，Lena 这个人的图像被分成很多很多个小方格。② 每一个小格叫做一个像素点，计算机就是由这些像素点组成一张图像的。③ 每一个像素点有 RGB 三个通道，每个通道的值在 0-255 之间，0 表示黑的，255 表示非常亮。④ 图像长宽有多少个像素，RGB 矩阵就有多大。① RGB 叫图像的颜色通道，通常情况下，我们看到的一个彩色
最近翻自己记录的笔记的时候，发现之前学的Unity 灯光lighting设置渲染一块没有总结过，因此特地将笔记内容整理至博客中。一.常见光源Light一说到Unity中的Light,大家能回忆起有哪些光源呢？Directional light、Spot light、Point light 和Area light。那么接下来先对每个Light类型进行简单介绍。(1).Directional ligh
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2024-06-03 10:36:29
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常量内存是NVIDIA提供的一个64KB大小的内存空间，它的处理方式和普通的全局内存和共享内存都不一样，是有cuda专门提供的。线程束的概念：线程束是指一个包含32个线程的集合，在程序中的每一行，线程束中的每个线程都将在不同的数据上执行相同的指令。因此，常量内存的作用是，能够将单次内存的读取操作广播到每个半线程束（即16个线程），所以如果在半线程束中的每个线程都从常量内存的相同地址上读取数据，那么
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
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2024-03-29 10:17:37
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