设置绿色的阈值，括号里面的数值分别是L A B 的最大值和最小值（minL, maxL, minA,maxA, minB, maxB)green_threshold = (0,80,-70,-10,-0,30)初始化sensor.reset() #初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #格式为 RGB565.
转载
2024-09-23 06:34:32
58阅读
OpenCV Python HDR【目标】学习如何从曝光序列生成和显示HDR图像。使用曝光融合来合并曝光序列。【理论】高动态范围成像(HDRI或HDR)是一种用于成像和摄影的技术，用于再现比标准数字成像或摄影技术更大的动态范围的光度。虽然人眼可以适应广泛的光照条件，但大多数成像设备每个通道使用8位，因此我们只能使用256级。当我们拍摄真实世界的场景时，明亮的区域可能曝光过度，而黑暗的区域可能曝光不
转载
2024-03-25 14:43:40
298阅读
逆光，是摄影者又爱又恨的拍摄场景。爱是因为逆光环境有助于突出物体立体感和环境层次，色温也相对较高，光线色彩有助于烘托氛围等优势；恨是由于大光比、对焦、曝光等问题，成为摄影者所头疼的问题。 拍摄人像时，遇见令人又爱又恨的“逆光”，要怎么拍？ 当拍摄人像时，遇见这令人又爱又恨的”逆光“，要怎么拍？逆光人像常见的拍摄思路分为以下三种：1、太阳在画面中，当作光源和兴趣点
前言内容较多，理论部分比较基础。对于新人而言，从浅入深，比较好理解；对于老手而言，可跳过，可直接看实践部分。 总之，希望对大家有所帮助。1. 收益为了提升网站性能，保持网站处于“节食”状态非常重要——确保所有新引入的资源都是最精简的，图像优化就是这样一项工作。 大家不妨猜猜图片流量占总流量的百分比。简单对知名网站中图片在整个页面大小中所占比例做了一个调研。计算其平均值：44.94%。 不一定绝对精
转载
2024-06-04 15:15:46
204阅读
文章目录直方图均衡化实质：对图像进行非线性拉伸，使得一定灰度范围像素点数量的值大致相等自适应直方图均衡（AHE）AHE对图像进行局部均衡限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）CLAHE直方图修剪过程CLAHE算法步骤完整代码如下 直方图均衡化图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理，旨在使得图像整体效果均匀，黑与白之间的各个像素级之间的点更均匀一点。实质：对图像进行非线性拉伸，使得一定灰度范
转载
2024-07-26 17:54:37
479阅读
全局直方图均衡化的作用全局直方图均衡化主要应用在图像增益之中,用于提升图像的对比度,简单来说就是让图像亮的地方变暗一点,暗的地方变亮一些,整体提升图像的动态范围.上面的话听起来可能不是那么直观,下面放两张图进行一下对比应该会好一些 PS:此处直方图就是对图像的灰阶/亮度信息进行统计记录每个亮度等级的数量.这是原图像未经过处理,左边是目前的亮度直方图
转载
2024-03-25 13:19:19
245阅读
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：
转载
2023-11-13 16:17:35
232阅读
1. 图像亮度提升：可以直接对灰度值做加法或乘法，注意值溢出问题。# 定义颜色改变的值
count=35
# 遍历每一个像素点
for row in range(height):
for col in range(width):
# 获取每个像素点的颜色值
(b,g,r) = img[row,col]
# 增大当前颜色值
转载
2024-02-27 20:36:37
230阅读
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。
前言对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题，论文《一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术》提出了一种实用而简便的图像分割方法。该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行常规的阈值分割。实验结果表明，用该方法能取得良好的分割效果。关于常规的阈值分割不是我这篇推文关注的，我这里只实现前面光照补偿的部分。算法的原理可
转载
2024-04-17 19:22:26
96阅读
我们已经练习了很多图像处理——操作图像（精确地说是图像矩阵）。为此，我们探索了图像的均衡方法，以便在一定程度上增强对比度，以使被处理的图像看起来比原始图像更好，这种技术称为直方图均衡化。
原创
2021-07-15 15:32:26
200阅读
在此博文中，我将详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 进行图像亮度均衡化的过程。该方法可以显著提高图像的对比度和视觉效果，并适用于各种图像处理任务。以下是文章的结构，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的兼容性。以下是支持的技术栈版本兼容性矩阵：
| 技术栈 | 支持的版本 |
| -
在图像处理领域，直方图均衡化是一种常用的方法，旨在改善图像的对比度，使得图像的视觉效果更加清晰。使用 Python 的 OpenCV 库，用户可以非常方便地实现图像的直方图均衡化。本文将详细探讨如何使用 Python 的 OpenCV 实现图像直方图均衡化，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践。
### 背景定位
在许多应用场景中，图像往往由于光照不均匀或对比度低，
今天学习图像直方图和图像均衡化一：图像直方图import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 图像的直方图，
原创
2022-12-14 16:21:49
141阅读
办公室今天停电，幸好本本还有电，同事们好多都去打麻将去了，话说麻将这东西玩起来也还是有味的，不过我感觉我是输了不舒服，赢了替输的人不舒服，所以干脆拜别麻坛四五年了，在办公室一个人整理下好久前的一片论文的思想，和万千世界里有缘人共同分享下资源了。论文的名字是，相关的PDF文档可以在百度上下载到，翻译成中文的意思是一种显示高对比度场景的自适应对数映射算法，也是一篇很古老的算法文章的，看了下好像是200
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main(int argc, char** argv)10 {11 Mat src,s
转载
2018-09-23 12:09:00
301阅读
在处理图像增强的任务时，直方图均衡化是一个常用的技术，尤其是在进行图像处理时。本文主要探讨如何使用 Python 的 OpenCV 库进行彩色图像的直方图均衡化。这种处理可以显著提高图像的质量，尤其是在光线不足的条件下拍摄的图像。业务场景中，这项技术可以广泛应用于医学图像处理、卫星图像分析等领域，从而提升图像质量，帮助用户作出更好的决策和分析。
### 背景定位
随着数字图像技术的发展，越来越
1、为什么要直方图均衡化很多时候，我们的图片看起来的效果不是那么的清晰，这时候可以对图像进行一些处理来扩大图像像素值显示的范围。例如有些图像整体像素值偏低，图像中的一些特征看的不是很清晰，只是隐约看到一些轮廓痕迹，这时可以经过图像直方图均衡化之后使得图像看起来亮一些，也便于后续的处理。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，它高效且易于实现，广泛应用于图像增强处理中。图像的像素灰度变化是随机的，直方
转载
2024-04-22 15:30:19
91阅读
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达引言在昨天的文章中我们介绍了基于灰度图像的直方图处理，也简单的提到了彩色图像的直方图处理，但是没有讨论最好的方法。让我们从导入所有需要的库开始吧！import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.io import imread, imshowimport
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm直方图均衡化 如果一幅图像拥有全部可能的灰度级，并且像素值的灰度均匀分布，那么这幅图像就具有高对比度和多变的灰度色调，灰度级丰富且覆盖范围较大。在外观上，这样的图像具有更丰富的色彩，不会过暗或过亮。 下图展示了对一幅图像进行直方图均衡化前后的对比，左图是原始图像，比较暗；右图是均衡化后的图像，
转载
2023-11-27 01:42:17
72阅读
