# -*- coding:utf-8 —*-
import numpy as np
import cv2
# 目标:
# 获取像素值并修改
# 获取图像的信息
# 图像的RIO()
# 图象通道的拆分及合并
# step1: 获取图像的信息
# 读取图片 读入彩色图和灰度图
# color_img = cv2.imread("TestOpencv.jpg"
1. 获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计行数。获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr(row );获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col]2. 像素范围处理satur
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2024-04-08 17:47:47
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PS菜单：
滤镜/锐化/USM锐化
USM锐化滤镜工作原理
两种颜色相交时，不改变颜色本身，而只是将其交线变得清楚一些，可使图像看起来更清晰，这正是人眼的一种观察特征。
采用照相制版中的虚光蒙版（模糊遮罩）原理，通过加大图像中相邻像素间的颜色反差，使图像的不同颜色之间生成明显的分界线，从而提高图像整体的清晰效果。
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2023-12-26 21:12:27
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USM锐化是用来锐化图像边缘的，它通过调整图像边缘细节的对比度，并在边缘的两侧生成一条亮线一条暗线，使画面整体更加清晰。 USM锐化用公式描述很麻烦，这里干脆实现步骤列于下面： 1、备份图像原数据； 2、按给定半径对图像进行高斯模糊； &nbs
本节为opencv数字图像处理（8）：频率域滤波的第五小节，使用频率域滤波器进行图像的平滑与锐化，主要包括：理想低通/高通滤波器，巴特沃斯低通/高通滤波器、高斯低通/高通滤波器、频率域拉普拉斯算子、高频强调滤波器以及同态滤波的介绍和C++实现。1. 使用低通滤波器进行图像平滑 考虑图像中的边缘与其他尖锐的灰度转变对其傅里叶变换的高频内容有贡献，因此在频率域平滑图像可通过高频分量的衰减来达到，即低
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2024-08-20 16:58:22
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# Python中的USM锐化技术详解
USM锐化（Unsharp Masking）是一种广泛应用于图像处理的技术，旨在增强图像的边缘和细节。在数字图像处理中，通过对图像进行锐化处理，使得图像看起来更加清晰、细节更加突出。本文将介绍USM锐化的原理，使用Python实现该技术，并提供完整的代码示例。
## USM锐化原理
USM锐化的基本原理是通过对图像的模糊版本与原图之间的差异进行增强，从
平滑图像：滤波器平滑 也称 模糊, 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， 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到)。平滑处理时需要用到一个 滤波器 。最常用的滤波器是 线性不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口，当使用这个滤波器平滑处理图像时，就把这个窗口滑过
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2024-04-03 21:10:25
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USM锐化（Unsharp Mask Sharpening）是Adobe Photoshop中使用的一种锐化方法，它的原理和拉普拉斯锐化相似，都
本文用 Python 实现 PS 滤镜中的 USM 锐化效果，具体的算法原理和效果可以参考之前的博客：
javascript:void(0)
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
from skimage.filters import gaussian
file_name='D:/Visual Effects/PS
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2017-10-25 19:34:00
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1、boxFilter函数——方框滤波void boxFilter(InputArray src, //输入图像
OutputArray dst, //输出图像
int ddepth, //输出图像的深度，-1表示使用原图深度，即 src.depth（）
Size ksize, //内核的大小，Si
PS 图像滤镜— — USM 锐化
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2016-04-24 15:14:00
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Quote :It is indeed a well-known result in image processing that if you subtract its Laplacian from an image, the image edges are amplified giving a sharper image. [From OpenCV 2 Computer Vision
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2023-08-23 16:25:31
124阅读
# 项目方案：优化图像锐化效果
在图像处理领域，锐化是一项重要的技术，主要用于增强图像的细节和清晰度。USM（Unsharp Masking）技术是一种常见的图像锐化方法。本文将探讨如何调整USM的参数，以获得比较清晰的图像，并提供相应的代码示例。此外，我们将通过饼状图与旅行图，辅助说明在优化图像锐化过程中各项参数的重要性及其影响。
## 一、项目背景
在数字图像处理中，锐化的主要目的是提高
原创
2024-10-29 05:26:29
127阅读
获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);Mat.ptr(int i=0)获取像素矩阵指针，索引i表示第i行，从0开始计数；获得当前指针const uchar* current = myImage.ptr(row);获取当前像素点P(row, col)的像素值p(row, col) = current[col];像素范围处理saturate_casts
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2023-07-28 15:18:32
249阅读
# Python OpenCV 锐化
在图像处理中，锐化是一种常见的图像增强技术，用于提高图像的边缘和细节。OpenCV是一个流行的Python库，提供了丰富的图像处理功能。本文将介绍如何使用OpenCV来实现图像锐化，并提供代码示例。
## 什么是锐化
锐化是一种通过增强图像中的高频细节来提高图像清晰度的技术。它可以增加图像边缘的对比度，使图像更加清晰和有深度感。锐化可以应用于各种图像，如
原创
2023-07-14 04:35:50
536阅读
## Opencv Python 锐化实现教程
### 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何在Python中使用OpenCV库实现图片的锐化效果。在本教程中，我将介绍整个实现流程并提供每一步所需的代码示例。让我们一起开始吧！
### 实现流程
首先，让我们来看一下实现Opencv Python锐化的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1
原创
2024-07-12 06:37:03
63阅读
在计算机视觉领域，图像的锐化是一个非常重要的操作，能够让图像更加清晰。使用 OpenCV 与 Python 的组合，开发者可以轻松实现这一功能。本篇文章将详细记录使用 OpenCV 进行图像锐化的整个过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展等方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境已经设置妥当。以下是一些依赖安装指南，确保你拥有所需的库。
```
# 如何实现opencv 锐化python
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python中的OpenCV库来实现图像锐化的效果。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像文件 |
| 2 | 对图像进行锐化处理 |
| 3 | 显示处理后的图像 |
## 具体操作步骤
### 第一步：读取图像文件
```pyth
原创
2024-04-23 03:53:34
35阅读
# 使用OpenCV实现图像锐化
## 1. 简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。图像锐化是一种常见的图像处理技术，通过增强图像的边缘和细节来使图像更加清晰和鲜明。
在本篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV库在Python中实现图像锐化。首先，我们将介绍整个流程的步骤，并用表格展示出来。然后，我们将逐步讲解每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和注
原创
2023-11-13 05:53:05
129阅读
# Python OpenCV 锐化
## 简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中包含了许多用于图像增强的方法，如锐化（Sharpening）。锐化是一种图像增强技术，它可以增加图像的边缘和细节，使图像更加清晰和鲜明。在本文中，我们将使用Python和OpenCV来实现图
原创
2023-11-19 03:43:46
332阅读
