一张图像来说，会有不同的亮暗程度，很多时候都要增强一下，增强的方法有很多，从大量可以说是线性变换和非线性变换，当然这是说空间域的，频率域的暂时不考虑。线性变换增强，也是对点的操作，如下图一、点操作，线性增强 <span style="font-size:18px;">#include <opencv
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2024-05-21 09:54:22
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laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])Src: 需要处理的图像，Ddepth: 图像的深度，
原创
2022-06-01 17:42:43
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1 //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
2 // 描述：包含程序所依赖的头文件
3 //---------------------------------------------------------------------
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2020-05-03 13:34:00
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# Python OpenCV Laplacian 图像锐化实现
## 引言
本文将教会刚入行的开发者如何使用Python和OpenCV库来实现图像锐化的效果。我们将通过Laplacian算子来实现图像锐化，Laplacian算子是一种常用的边缘检测算法。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了Python和OpenCV库。如果还没有安装，可以通过以下命令进行安装：
```mar
原创
2023-12-03 10:15:24
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现图像锐化：Laplacian 算子
图像处理在现代计算机视觉中扮演着重要的角色，其中一种常见的操作就是图像锐化。图像锐化旨在增强图片中的细节，使得边缘更加清晰。在众多锐化技术中，Laplacian 算子因其简单高效而广受欢迎。
## 什么是 Laplacian 算子？
Laplacian 算子是一种二阶导数算子，可以用来计算图像中某一点的二阶导数
图像的梯度计算的是图像变化的速度，对于边缘部分呢灰度值变换大，梯度值也大，相反则灰度值变化小，梯度值小图像梯度值严格说应该需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差，来得到梯度的近似值以下介绍三种算子的使用Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子 Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑处理和微分求导运算。 该算子利用局部差寻找边缘Sobe
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2024-02-02 16:44:29
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本篇文章介绍如何用OpenCV-Python来使用Laplacian算子。
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2022-10-18 15:14:45
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开头一下：本篇博客主要介绍边缘检测所涉及的三大算子，分别是Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子）。上篇博客python版CV也介绍了这三个算子的用法。
原创
2023-02-15 11:20:07
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边缘检测1、Sobel2、Laplace3、Roberts4、CannyMarr-Hildreth简单来说，就是先对图像进行（1）高斯滤波，再进行拉普拉斯变换，（2）由于拉普拉斯变换是二阶偏导，边缘点对应的一阶偏导为局部极值，那么其二阶偏导则为0点，（3）所以最后一步为0点检测下面给出拉普拉斯算子：高斯核模版如下：而这里的算法就是，经过研究， Marr 和Hildreth发现，可以将这两
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2024-05-07 12:50:03
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Laplacian算子
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2021-07-19 10:47:40
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 边缘计算void TLaplacian() { Mat img1, img
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2018-06-28 15:38:00
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Laplace算子和Sobel算子一样，属于空间锐化滤波操作。起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异，下面就通过Laplace算子来介绍一下空间锐化滤波，并对OpenCV中提供的Laplacian函数进行一些说明。
数学原理
离散函数导数
离散函数的导数退化成了差分，一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为，
Laplace算子的差分形式
分别对Laplace算子x,y两个方向的二
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2020-05-03 10:35:00
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增强现实增强现实(Augmented Reality，AR)是将物体和相应信息放置在图像数据上的一 系列操作的总称。最经典的例子是放置一个三维计算机图形学模型，使其看起来属 于该场景；如果在视频中，该模型会随着照相机的运动很自然地移动。如上一节所 示，给定一幅带有标记平面的图像，我们能够计算出照相机的位置和姿态，使用这 些信息来放置计算机图形学模型，能够正确表示它们。1 PyGame 和 PyOp
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2024-07-04 13:07:45
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1 ArUco markerArUco marker是由S.Garrido-Jurado等人在2014年提出的，全称是Augmented Reality University of Cordoba，详见他们的论文《Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion》。它类似于二
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2023-12-29 10:04:41
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简述OpenCV边缘检测的一般步骤为：滤波增强检测常用的边缘检测的算子和滤波器有：Sobel算子Laplacian算子Canny算子Scharr滤波器以下使用Sobel、Laplacian和Canny算子进行边缘检测。图片是从网上随意下载的一张。代码importcv2#********************Sobel边缘检测*****************************defedge
原创
2018-12-25 20:07:46
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1、基于OpenCV的边缘检测步骤：①滤波：边缘检测的算法只要是基于图像增强的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很明感，因此必须采用滤波器来改善与噪音有关的边缘检测器的性能。（高斯滤波采用高斯离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和） ②增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的
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2024-03-26 06:16:41
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# 使用OpenCV提高图像清晰度：Laplacian算子在Java中的应用
在图像处理领域，提高图像的清晰度是一个常见需求。Laplacian算子是一种常用的边缘检测方法，可以有效增加图像的对比度，进而提高清晰度。本文将指导你通过Java和OpenCV实现利用Laplacian算子提高图像清晰度的过程。
## 流程概述
以下是使用Laplacian算子提高图像清晰度的基本步骤：
| 步骤
文章目录1、基于划分模式的图像增强2、基于c++ OpenCV的实现3、辅助增强算法 因为项目需要对文档图像进行增强，也就是对于模糊、亮度偏暗或不均匀的文档进行处理方便后续的识别。传图图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间阈中增强方法，颜色的增强，如：直方图均衡化，对比度以及gama增强等；模糊，如：均值滤波等；锐化，如：局部标准差实现对比度增强。频域方法，如：小波变换，在图像的某个变
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2024-02-29 10:47:50
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1. 编译OpenCV-2.4.101.1 安装DependencyCMAKE 下载地址为https://cmake.org/download/ 推荐下载cmake-3.9.0-win64-x64.zip，解压即可。OpenCV-2.4.10 source code https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix
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2024-01-11 09:03:50
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几何网格处理经常用到 cotangent laplacian矩阵。前几天把这个功能整合到我的Maya 转 Matlab插件了。这里发一个利用cotangent laplacian计算特征向量并显示的例子。节点网络如下:matlab 节点内部代码vertex = in0; vfMap = in1; ...
原创
2014-12-29 15:39:00
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