导向滤波算法基本已取得不错的效果，保留完整细节信息。观察去雾后的图像其亮度要比原图要低。那是因为物体光线的亮度通常不及大气光线。看一些论文里提到了自动色阶算法。查阅资料发现其就是RGB三通道进行灰度拉伸。 实现过程中使用opencv的通道分离和和合并函数并结合普通的灰度拉伸函数就可以实现 RGB三通道灰度拉伸 实现代码：
1. i
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2024-06-25 18:38:10
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重映射重映射就是把一幅图像中某个位置的像素放置到另一个图片中指定位置的过程。用一个数学公式来表示就是：其中的 f 就是映射方式，也就说，像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。在OpenCV中，用的是remap函数实现重映射。基本重映射#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <open
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2024-03-25 13:47:43
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分类： 图像处理
图像去雾
暗原色先验
hazeremoval
导向滤波
的效果见 ：://video.sina.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例：视频去雾效果 在图像去雾这
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2024-05-21 10:50:46
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开始之前我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法,
我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节,那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, 【技术综述】一文道尽传统
D3D提供了两个辅助函数D3DXMatrixReflect()和D3DXMatrixShadow()可以方便的构造投影矩阵和反射矩阵。然后配合模板缓冲区的掩模处理，就可以制造出各种带有普通阴影和反射的效果了。另外反射要有一个反射面，可以是一个区域或者 是整个一个平面。如果我们要创造一个镜子，就要把反射面设置为一个矩形或任意形状的区域。为了入门 D3D SDK里的 Stencil Mirror 和
经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变，会大大影响图像的质量。因此，在图像进行分析之前，必须先对图像质量进行改善。通常，采用图像增强的方法对图像进行改善。图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和工艺的适应性，以及便于人与计算机的分析与处理，以满足图像复制或再现的要求。在OpenCV中处理图像降噪的方法主要有：图像均值平滑滤波（blur）、高斯平滑滤波（Ga
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2024-02-10 09:53:11
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去毛刺、倒角这些小工序往往在工作中不可小觑，今天小编总结了过去分享的一些资料，希望能给大家的工作带来帮助。
第一种：
通快电动工具Deburrer去毛刺机，这种小工具可以直接在板面上去掉毛刺，并且切边无氧化，类似于这样的小工具30°、45°、60°的倾角皆可使用，还可用于弯曲边缘。
建议在w
一坑未平，一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了，通用于身份证通行证等各类证件识别，车票识别，彩票，发票等各类票据识别，车牌识别，温度仪表盘等。 接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴，去雾，去除噪声，去尘土和去模糊等都是这一类的，图像复原（低级图像处理/视觉任务）。采用生成对抗网络和感知损失
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2024-04-05 21:58:40
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39 Meanshift 和 和 Camshift目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点（比如直方图反向投影得到的点），和一个小的圆形窗口，我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处（或者是点最多的地方）。如下
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2024-08-26 19:56:05
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任务：用c++在图片上画线之前用过python的opencv，所以直接想到了用c++的opencv来画线。但关键就是VS中如何配置c++ opencv库的问题： vs中opencv库的配置： 1、创建工程：可以创建控制台工程也可以创建空工程。 2、打开解决方案资源管理器和属性管理器 打开解决方案资源管理器：视图>>解决方案
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2024-04-07 20:10:42
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这是一个简化的实现算法，完整的算法请参考： Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior ——CVPR 2009 // define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#defin...
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2014-11-16 13:33:00
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图像载入imread()函数Mat imread(const string& filename, int flags = 1);第一个参数为文件名 第二个参数为载入标识flags > 0 返回一个3通道的彩色图像flags = 0 返回灰度图像flags < 0 返回包含Alpha通道的加载图像若要载入最真实无损的源图像，可flags = 2 || flags = 4imsho
文章目录目的去畸变过程十四讲代码实现 目的找到正确图像与畸变图像像素点之间的映射关系去畸变过程① 已知像素 (u,v)—>计算其对应的归一化坐标（x,y） ② 通过畸变公式计算该归一化坐标对应的畸变归一化坐标（x_distorted,y_distorted） ③ 通过坐标转换公式，计算畸变归一化坐标所对应的像素坐标（u_distorted,v_distorted）至此，找到了正确图像与畸变
参考连接：https://stackoverflow.com/questions/32125281/removing-watermark-out-of-an-image-using-opencv好久不见，大家好啊，最近太忙了，搞得好久没更原创文了（说到底还是懒，)，这两天在 Stackoverflow 上面看到了一个有趣的案例，是关于OpenCV 的一个讨论，讨论的主题就是如何用 OpenCV 来
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2024-02-19 17:16:36
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opencv常用数据结构点point类定义：一个包含两个整形数据成员x和y的以及一些简单成员方法的类类型变形:Point2f : 二维单精度浮点型点类Point2d : 二维双精度浮点型点类Point3i : 三维整形点类 尺寸Size类定义：Size类与点Point类的表示十分类似. 最主要的区别是,Size(尺寸)类的数据成员是width和height. 而Point类的数据成员是坐标点 一般
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2024-07-11 18:59:16
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分水岭操作的原理及实现分水岭操作的原理： 把图像看成是山峰与山谷的交汇。山峰就是转化成灰度图后数值大的地方，山谷就是转化成灰度图后数值小的地方。在每个山谷以不同颜色的水从下至上注入进来，水位线在每个山谷慢慢上移，最终不同颜色的水会交接，交接处就是我们要找的分水岭。分水岭操作的实现，以及一些关键的解释都在代码块中：# 分水岭操作:
# 流程：输入图像--->灰度--->二值化--->
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2024-10-12 10:14:46
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1.简介。 严格的来说，去雾也是对比度增强的一种。但是用常见的对比度增强以及直方图均衡的算法根本达不到良好的效果。这方面最近比较好的工作就是He kaiming等提出的Dark Channel方法。这篇论文也获得了2009的CVPR最佳论文奖。 文章标题： single Image Haze Removal Using Dark Channel Pri
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2024-04-09 07:23:06
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滤波的目的有两个:1、抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;
2、是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。对滤波处理的要求有两条:1、是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;
2、是使图像清晰视觉效果好。一、方框滤波方框滤波算法的原理很简单,指定一个XY的矩阵大小,目标像素的周围XY矩阵内的像素全部相加作为目标像素的值,就这么简单。其中，当normalize为true时，方框滤波也就成
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2024-03-06 11:15:11
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对图像进行各种变换，如移动，旋转，仿射变换等变换 opencv提供了两个变换函数cv2.warpAffine cv2.warpPerspective使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。前者接收的参数是2*3的变换矩阵，后者接收的是3*3的变换矩阵1. 扩展缩放 扩展缩放知识改变图像的尺寸大小。opencv提供
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2023-10-07 16:03:48
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本篇文章介绍了TensorFlow Lite与OpenCV配合使用的一个应用场景，并详细介绍了其中用到的SSD模型从训练到端上使用的整个链路流程。在APP中的使用场景为，用户在发布图片时，在端上实现水印的检测和定位，并提供去水印的功能。具体步骤有：1，使用TensorFlow Object Detection API进行SSD模型的训练2，模型的优化和转换，模型在端上的解析使用（本篇主要使用iOS
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2024-05-30 10:30:15
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