一、理论基础在数学中我们学过线性理论，在图像亮度和对比度调节中同样适用，看下面这个公式：在图像像素中其中：参数f(x)表示源图像像素。参数g(x) 表示输出图像像素。参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。二、获取图像像素在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中，我们知道一个像素有rgb构
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2023-07-28 10:25:45
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1 不同色彩空间的转换opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法，但常用的有三种色彩空间：灰度、BRG、HSV(Hue-Saturation-Value)灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测BGR - 蓝-绿-红 彩色空间，每个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝-绿-红三种颜色。HSV，Hue 表示色调，Saturat
摸索了两天，终于把等高线效果做出来了，摸索的过程也有记录的意义。下面开始。 等高线滤镜有色阶、较低、较高三个控制项，根据PS书籍记载，选择"较低"选项时将在基准亮度以下的轮廓上产生等高线，反之，在基准亮度以上的轮廓上产生等高线，这里的基准亮度就是指色阶。根据描述，可知这里进行了阈值处理，可
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2024-06-09 13:02:44
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1 Blinn-Phone 与 冯氏光照模型有什么区别？答：在冯氏光照模型中观察向量和反射向量夹角大于90度点积为负数，镜面分量为0，高光区域会出现明显断层。Blinn-phone光照模型唯一不同就是取得是观察向量和反射向量之间的半程向量，它不会大于90度。2 Gamma 校正作用及如何使用？答：电压与亮度不会是一条直线，通过乘一个gamma值校正成直线。使用法一：glEnable(GL_FRAM
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2024-04-22 11:08:06
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OpenCV入门图像图像是什么模拟图像和数字图像数字图像的表示图像的分类OpenCV简介OpenCV-PythonOpenCV部署方法pip install opencv-python==3.4.2.17测试import cv2
# 读一个图片并进行显示(图片路径需自己指定)
lena=cv2.imread("1.jpg")
cv2.imshow("image",lena)
cv2.waitKey
BS版图形系统 - OpenCV - 第5章笔记5 自动光学检查、对象分割和检测5.1 技术要求5.2 隔离场景中的对象5.3 为AOI创建应用程序5.4 预处理输入图像5.4.1 噪声消除5.4.2 用光模式移除背景进行分割5.4.3 阈值5.5 分割输入图像5.5.1 连通组件算法5.5.2 findContours算法5.6 总结 5 自动光学检查、对象分割和检测AOI：自动光学检查5
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2024-09-08 09:52:04
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[size=x-large][color=blue]方法一、压暗高光&重新着色[/color][/size]
当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得：
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情
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2024-07-19 14:00:59
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前面曾经介绍过空间域滤波，空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算，实现对图像的处理，这种方法直接对图像空间操作，操作简单，所以也是空间域滤波。频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能，比如实现图像的轮廓提取，在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取，而在频域内，我们使用一个高通滤波模板（因为轮廓在频域内属于高频信号），可以实现轮廓的提取，后面也会把拉普拉斯模板频域化，会发
概念定义光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式，它是2D矢量场，其中每个矢量是位移矢量，表示从第一帧到第二帧的点的移动。根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。使用光流的前提亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情
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2023-11-28 13:20:46
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# 使用 Python 实现局部加高光算法
局部加高光算法通常用于图像处理，能够增强图像中某些区域的亮度使其更加醒目。本文将介绍如何使用 Python 实现这一算法，并提供详细的代码解释以及步骤说明。
## 实现流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体操作 |
| ---
因为在理解LK光流opencv源码的过程中，没有找到相关的资料，因此将自己理解的过程及思考贴出来，希望可以记录并便于大家查阅，如果大家对代码有不同的理解或想法，欢迎评论讨论~opencv--LK光流算法--源码解析LK光流算法由Jean - Yves Bouguet提出，该算法是基于亮度恒定、时间连续、空间具有一致性的前提下，提出的一种基于特征点的追踪算法。该算法是将求两帧间特征点的最小误差值应用
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2023-10-31 18:11:46
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一、概述 稠密光流：将图像中的每个像素都与速度关联。该光流可以用Horm-Schunck方法计算。实际上计算稠密光流并不容易。稠密光流的方法需要使用某种插值方法在比较容易跟踪的像素之间进行插值以解决那些运动不明确的像素，从中可以清楚地看到稠密光流相当大的计算量。 稀疏
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2023-07-11 15:03:42
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OpenCV中的稠密光流：LK算法计算的是稀疏的特征点光流，如样例当中计算的是使用 Shi-Tomasi算法得到的特征点。opencv当总提供了查找稠密光流的方法。该方法计算一帧图像当中的所有点。该方法是基于Gunner Farneback提出的一篇论文Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion。Farneback稠密光流的主
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2023-11-01 23:42:26
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光流估计定义光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。特点亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。空间一致：一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且邻近点速度一致。因为
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2023-11-20 02:46:21
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简介：在计算机视觉中，Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出。光流的概念:(Optical flow or optic flow) 它是一种运动模式，这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者（比如眼睛、摄像头等）和背景之间形成的明显移动。光流技术，如运动检测和图像分割，时间碰撞，运动补
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2023-09-06 10:32:30
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技法是死的，而人是活的，说的简单一点就是我们要学会开拓一下思维，调色的方法并不是只有【可选颜色】而已。在修片之前，我们先要学会分析，在拍摄这一组照片时我希望有一种夕阳的光穿透晒在脸庞的感觉，而左边的原图较暗，光线不算通透，所以我们可以利用后期来增加这样的光感，为画面“造光”。 第一步：使用【曲线】对整张照片进行提亮，拉低曲线暗部区域提高对比度，使画面更有层次（数据参考图1）&
# OpenCV Python 光流技术
光流（Optical Flow）是一种常用的计算机视觉技术，用于估计两个连续帧之间的运动信息。在视频处理、物体追踪以及运动分析等领域广泛应用。利用光流，我们可以检测到图像中物体的移动方向和速度。OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，提供了实现光流的多种工具和函数。本文将通过代码示例演示如何使用 OpenCV 和 Python 来实现光流。
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原创
2024-09-24 04:32:12
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1.图像分类rgb图像、灰度图像、二值图像2.修改像素颜色可以对多个像素处理image[100:150,100:150] = [255,255,255] (这是一个彩色图像)3.使用numpy包访问像素创建图像： np.ones((101,101,3))获得像素：image.item(x,y,color) (相对于彩色图片)修改像素：image.itemset((x,y,c
本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法，完成特征点的正确匹配，并求出变换矩阵，通过变换矩阵计算出要识别物体的边界SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法，关于该算法的就不多说了，网上的资料有很多，在此提供两个链接，一个是SIFT原文的译文，一个是关于SIFT算法的详细解释：SIFT算法译文SIFT算法详解整个实现过程可以复述如下：提供两张初始图片，一幅为模板图像，一幅为测试图片，目的
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2024-03-25 23:07:57
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目标在本章，我们将理解光流的概念然后用卢卡斯-卡纳德的方法估算它。我们将使用这些函数，如 cv.calcOpticalFlowPyrLK()光流光流是图像对象在两个连续帧之间的表观运动模式，它是由对象或者是摄像头移动引起的。它是一个 2D 向量场，每个向量都是一个位移向量，表示了点从第一帧到第二帧的移动。它显示出一个球在连续5帧中的运动。这个箭头表示它的位移向量。光流在各个领域有着广泛的应用，比如
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2023-12-05 16:03:13
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