论文下载地址：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jiansun/papers/GuidedFilter_ECCV10.pdf本文主要介绍导向滤波，但是在网上看这算法还能去雾，不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的，希望过来人指点迷津，这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像的部分代码，希望与大家共同交流。 论文主要如下
在本篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 的 OpenCV 库进行邻域平滑处理，技术细节贯穿整个过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案以及进阶指南。
## 环境配置
在开始之前，我们需要配置合适的环境。以下是所需的软件环境与相关版本：
1. Python 3.8+
2. OpenCV 4.5.3+
3. NumPy 1.19.5
| 软件 | 版本
这篇文章介绍在Python中使用OpenCV和NumPy对直方图进行均衡化处理。本文内容： 1、使用查找表拉伸直方图 2、使用OpenCV和NumPy的函数以不同的方式进行直方图均衡化 在某些情况下，一副图像中大部分像素的强度都集中在某一区域，而质量较高的图像中，像素的强度应该均衡的分布。为此，可将表示像素强度的直方图进行拉伸，将其平坦化。如下： 实验数据直方图：使用查找表来拉伸直方图在图像
opencv第七章-直方图与匹配（2）（1）对比两个直方图然而，对于直方图来说，另一个不可或缺的工具是用某些具体的标准来比较两个直方图的相似度。double cvCompareHist(const CvHistogram* hist1, const CvHistogram* hist2, int method)前两个参数是要比较的大小相同的直方图，第三个变量是所选择的距离标准，有4种选择。分别是相
像素间的一些基本关系领域相邻像素——4邻域相邻像素——D邻域相邻像素——8邻域邻接性像素间的邻接性——4邻接像素间的邻接性——8邻接像素间的邻接性——m邻接通路连通分量距离领域相邻像素——4邻域4邻域：像素p(x,y)的4邻域是： (x+1,y)；(x-1,y)；(x,y+1)；(x,y-1)用N4（p）表示像素p的4邻域 ：相邻像素——D邻域D邻域（ diagonal ）定义：像素p(x,y)的
(一)基于空间分布的角度1.直观的方法：直方图，看灰阶数和灰阶分辨率。2.方差或者标准差 方差是指图像像素灰度值相对于均值的离散程度。如果方差越大，表明图像中灰度级分别越分散，图像质量也就越好。方差是最简单的评估图像质量的方法，评估图像灰度的变化，其计算公式为：3.图像熵 图像熵是指图像的平均信息量，它从信息论的角度衡量图像中信息的多少，图像中的信息熵越大，说明图像包含的信息越多。假设图像中各个像
第七部分、图像操作-3第一节、图像统计信息1.像素值统计2.函数支持说明3.代码练习与测试第二节、图像直方图1.图像直方图定义2.直方图函数3.代码练习与测试第三节、图像直方图均衡化1.直方图均衡化2.直方图均衡化函数3.代码练习与测试学习参考 第一节、图像统计信息1.像素值统计对单通道来说，一个像素点除了R,G,B三个维度之外，还有两个维度表示位置信息x,y，所以一个单通道的图片，每个像素点是
转载
2024-04-06 12:52:19
75阅读
# 使用Python和OpenCV计算图像灰度方差的完整指南
在图像处理领域，灰度方差是一个用于衡量图像灰度分布变化程度的重要指标。今天，我们将通过一个示例来实现如何使用Python及OpenCV库来计算一张图像的灰度方差。对于刚入行的小白来说，以下是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取图像
原创
2024-09-02 04:34:33
144阅读
矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。 测试用例思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下面的公式： 上面那种表达法是公式的形式，而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式。使用掩码矩阵的时
转载
2024-06-26 23:38:00
30阅读
OpenCV–图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波）首先看以下图，图像平滑（模糊）只是滤波中的一种操作，并不是整个滤波部分。
一、均值滤波函数：dst = cv.blur( src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]] )
src:输入图像；
ksize: 卷积核大小；
anchor: 锚点位置设置，默认为卷积核的中心位置；
borderT
转载
2024-04-24 13:28:29
256阅读
文章目录一、算术均值滤波器代码实现二、集合均值滤波器代码实现三、逆谐波均值滤波器代码实现四、中职滤波器代码实现五、最大值滤波器代码实现六、最小值滤波器代码实现七、中点滤波器代码实现八、修正后的阿尔法均值滤波器代码实现九、算术均值滤波器代码实现十、完整代码总结 一、算术均值滤波器均值滤波器可以归为低通滤波器，是一种线性滤波器，其输出为邻域模板内的像素的简单平均值，主要用于图像的模糊和降噪。均值滤波
转载
2024-04-01 20:29:21
59阅读
最大类间方差法+形态学处理实现数硬币理论最大类间方差法图像的形态学处理实现步骤代码处理效果 理论最大类间方差法简介最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因
0、算子描述算子接受一个旋转矩形作为ROI（兴趣区域），接受一个或者多个旋转矩形作为Masks（掩膜，掩膜遮蔽的像素不计入算子计算），所以有效检测区域为ROI减去Masks。计算有效检测区域内的像素平均值。将该像素平均值与参考值进行比较，若该像素平均值落与参考值的上下限百分比内，则算子返回true，否则返回false。注：所有ROI和mask的位置和角度都是相对于原图的图像坐标的。1、解决思路使用
转载
2024-05-10 17:41:57
988阅读
OTSU算法：就是计算出灰度图最佳阈值的算法1.先对灰度图进行直方图计算并归一化处理，得到0-255之间每个像素在灰度图中出现的概率，即表示为某个像素在灰度图中出现了n个，灰度图总的像素点为N个，则这个像素的出现概率为Pi=n/N2.每个灰度图可以由阈值k将灰度图分为A，B两大类，很容易得到A，B类在灰度图中的出现概率以及灰度均值3.计算灰度图A,B类得类间方差，在最佳阈值K处，求得的类间方差最大
转载
2024-03-27 07:56:02
48阅读
转载
2023-07-24 16:58:52
57阅读
邻域均值
题目背景
顿顿在学习了数字图像处理后，想要对手上的一副灰度图像进行降噪处理。不过该图像仅在较暗区域有很多噪点，如果贸然对全图进行降噪，会在抹去噪点的同时也模糊了原有图像。因此顿顿打算先使用邻域均值来判断一个像素是否处于较暗区域，然后仅对处于较暗区域的像素进行降噪处理。问题描述
待处理的灰度图像长宽皆为n个像素，可以表示为一个n×n大小的矩阵A，其中每个元素是一个[0,L)范围内的整数，表
原创
2023-12-10 11:13:57
125阅读
八邻域算法：8邻域就是判断周围8个像素点。如果这8个点中255的个数大于某个阈值则判断这个点为噪音，阈值可以根据实际情况修改。from PIL import Image
import tesserocr
def book_clear(image, threshold):
image = image.convert("L")
table = []
for i in ran
转载
2023-05-23 15:59:05
275阅读
cv::Mat_<float> samples[3]; samples[0].create(1, 3); samples[0](0, 0) = 1; samples[0](0, 1) = 2; samples[0](0, 2) = 3; samples[1].create(1, 3); samples[1](0, 0) = 4; samples
原创
2022-01-25 14:23:17
1822阅读
内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 使用opencv或numpy或Matplotlib函数绘制直方图 学习函数cv2.calcHist()，np.histogram()原理： 通过直方图可以对图像灰度分布有一个整体了解，x轴上是灰度值（0到255）,y轴是图片中该灰度值的像素点的数目。 通过图像可以对图片对比度、亮度、灰度分布有一个直观的认识，如下图
转载
2023-10-08 21:33:47
111阅读
图像的直方图直白点说就是图像中灰度值和该灰度值像素数目之间的坐标图。例如，一幅图像中灰度值125的像素点有10个，则直方图中就会有一个坐标点是(125, 10)。那么，什么是直方图均衡化呢？OpenCV官网的图像很形象，这里拿来引用假设左边是原图像的直方图，可以看到，直方图高的地方很高，而灰度值较低和较高的部分却没有像素，经过直方图均衡化（右图），图像像素的灰度值分配更加均匀，也就是说图像包含的像
转载
2024-06-14 07:00:41
98阅读
