在一般显示屏幕以及图形处理的应用软件上,都会有一个亮度/对比的色彩(Brightness/Contrast)调整,它是属于影像增强的部份,在OpenCV里面的Sample Code里面就有这样的灰阶程序的实作,在这边就修改了OpenCV的Sample Code,来做色彩增强的亮度/对比的程序,而在一般的亮度/对比来讲亮度(Brightness)的范围为0~200而对比(Contrast)亦是0~2
知识点1OpenCV库分为多个模块：opencv_core模块包含库的核心功能，opencv_imgproc模块包含主要的图像处理函数，opencv_highgui模块提供了读写图像和视频的函数以及一些用户交互函数。#include “opencv2/core/core.hpp”
包含库的核心功能
#include “opencv2/flann/miniflann.hpp”
最邻近搜索匹配函
1.从哪哪都不知道到会用 （1）找了官方的实例代码，因为本人代码阅读能力有限，因此将代码部分下载下来，边查边记就看懂了，再敲一遍（opencv2.x和opencv3.x有些用法不太一样要自己改一改）链接1支持向量机线性可分数据的处理2支持向量机对线性不可分数据的处理(2)找了一些应用的例子，打印，看懂，仿照着敲代码，就成啦链接––1以整个图像为特征的手写数字SVM识别2小狮子识别3车标识别4视频识
// 包含OpenCV库中用于3D校准的相关头文件
#include "opencv2/calib3d.hpp"
// 包含OpenCV库中用于图像编码解码的相关头文件
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
// 包含OpenCV库中用于GUI操作的相关头文件
#include "opencv2/highgui.hpp"
// 包含OpenCV库中用于图像处理的相关头文
本节是通过像素值变换来改变图像的对比度和亮度，前面图像相加部分已经接触过像素值变换的知识。本节额外增加了图像的伽马矫正的内容。目标访问像素初始化矩阵为0cv::saturate_cast函数及其重要性像素变换的相关知识改进图像亮度的一个实例原文网址Changing the contrast and brightness of an image!本地目录D:opencvsourcesdo
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2024-06-16 10:49:20
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python图像质量检测：图像亮度检测基于传统方式的图像质量检测需求：检测视频为是否亮度异常，此代码针对一帧图片进行检测，视频检测需要自行进行读取，并根据需求进行抽帧检测方式：通过计算灰度图上的均值和方差，亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小； # 把图片转换为单通道的灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 获取形状以及长宽 img_shape = gray_img.s
原创
2021-07-06 13:56:29
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目标：识别出图片目标缺口的位置，输入一张带有缺口的验证码图片，输出缺口的位置（一般为缺口左侧横坐标）。输入：输出： 利用 OpenCV 进行基本的图像处理来实现的，主要步骤包括：对验证码图片进行高斯模糊滤波处理，消除部分噪声干扰。对验证码图片应用边缘检测算法，通过调整相应阈值识别出滑块边缘。对上一步得到的各个边缘轮廓信息，通过对比面积、位置、周长等特征筛选出最可能的轮廓位置，得到缺口位置。一、高斯
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2023-12-27 13:33:52
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使用OpenCV实现RGB、HSI、CMYK颜色空间的转换 RGB与hsi可以转化，但我自己查了一些资料后，重点放在RGB与hsv之间转化上，所以下面重点讲这些。如果感兴趣，最后面参考链接有更加具体的详细讲解。HSV基本颜色分量范围一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给
金相显微镜、偏光显微镜、生物显微镜、相衬显微镜、体视显微镜，视频显微镜、测量显微镜、立体显微镜、读数显微镜以及计算机图像分析软件和显微镜测量软件、光学仪器配件等各种精密仪器。YW-209 WIFI无线连接工业相机产品名称YW-209所属分类CMOS WIFI工业相机主要特点1、采用高分辨率图像传感器，色彩还原好，清晰度高；2、 1/英吋逐行扫描图像传感器，硬件500万像素；3、数字传输接口，数据传
人眼对光的敏感度在不同亮度上是不一样的，人眼会对暗的区域变化更加敏感。如果用8位空间来存储像素，0-1区间可以表示256种亮度，但是我们不会一半表示暗的，一半表示亮的（即暗和亮都是128种颜色）。因为我们应该花更多的空间去存储暗的区域，换句话说，暗的需要被区分成更多种。 编码：当摄影设备储存照片时对像素进
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2024-10-04 12:52:33
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## Python OpenCV 亮度调整
### 介绍
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。其中一个常见的操作是调整图像的亮度。亮度是指图像的整体明亮程度，可以通过增加或减少像素值来调整。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来调整图像的亮度。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了Python和OpenCV库。可以通过以下命令来安装
原创
2023-11-04 11:01:37
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阈值分割的作用 阈值分割其实就是图像分离，对于阈值内的你想如何操作，一个最简单的例子就是二值图像。所謂的二值化是將影像進行區分，分成我們感興趣的部分(前景)，以及不感興趣的部分(背景)，通常將某個強度當作分割的標準，這個強度稱作閾值(threshold)，通常以強度超過閾值的像素當作前景，反之則為背景。閾值的算法主要分兩類：固定閾值：程式或使用者直接給定一個灰階值當閾值，再用這個閾值進
目标 • 本节你将学到简单阈值，自适应阈值， Otsu’s 二值化等 • 将要学习的函数有 cv2.threshold， cv2.adaptiveThreshold 等。1.简单阈值与名字一样，这种方法非常简单。在像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold(src, thresh, maxval
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2024-10-03 15:26:56
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1 原理通过光纤采集LED光信号，经过光电信号转换，导入LED测试(分析)模块，分析数据通过各种数据接口导入电脑，并衔接于ICT在线测试和功能测试程序中，生成数据报告。2 Feasa LED分析仪的使用(1)Feasa LED Analyser是一个测量系统，能够实现快速动测试LED的颜色和亮度。每个LED分析仪能同时测量多达20种不同的颜色和强度的光源。从光纤(POF)收集，进行测量和分析。该装
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2024-02-04 03:48:38
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亮度和对比度调整¶
两种常用的点过程（即点算子），是用常数对点进行 乘法 和 加法 运算：两个参数 和 一般称作 增益 和 偏置 参数。我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 。你可以把 看成源图像像
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2024-01-05 17:12:52
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目录一、ubantu16.04安装opencv-3.4.1二、编写一个打开图片进行特效显示的代码 test1.cpp三、练习使用opencv库编写打开摄像头压缩视频的程序。1）、虚拟机获取主机摄像头权限2）、播放视频3）、录制视频四、总结五、参考资料 一、ubantu16.04安装opencv-3.4.1在官网下载source版本的opencv。下载成功之后另存到home目录。解压压缩包unzi
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2024-03-19 13:19:02
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图像处理一般来说，图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅输出图像的函数。 图像变换可分为以下两种：点算子（像素变换） 邻域（基于区域的）算子像素变换在这一类图像处理变换中，仅仅根据输入像素值（有时可加上某些全局信息或参数）计算相应的输出像素值。 这类算子包括 亮度和对比度调整 ，以及颜色校正和变换。亮度和对比度调整两种常用的点过程（即点算子），是用常数对点进行 乘法 和 加法 运算：
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2023-11-13 16:17:35
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一、图像混合1.1 ROI线性混合1.1.1 ROI在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI, region of interest),来专注或者简化工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行进一步处理。而且,使用ROI指定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利。定义ROI区域有两种方法:第一种是使用
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2024-08-07 11:12:31
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学习到范例五的时候，发觉虽然范例都很简单，但是做记录的时候，并且把程序里面使用过的类或方法都弄明白，也就不简单了，接下来介绍一下范例五吧。1、图像处理一般来说，图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅输出图像的函数。图像变换可分为以下两种：点算子（像素变换）：图像对比度和亮度，等等邻域（基于区域的）算子：均值滤波，中值滤波，等等，也就是卷积运算2、亮度和对比度调整两种常用的点过程（即点算子）
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2023-10-29 22:34:30
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学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。前情提要 直方图均衡化会提高图像的对比度。通过一个转换函数，将亮区域的输入像素映射到整个区域的输出像素。这就是直方图均衡化的作用。（使所有的图像具有相同的照明条件）当图像的直方图限制在特定区域时，直方图均衡化效果很好。在直方图覆盖较大区域（即同时存在亮像素和暗像素）的强度变化较大的地方，效果不好。直方图均衡后，背景对比度确实得到了改善。
