1 基本概述CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡。在学习这个之前，我们要先学习一下下面的前
作者：咕唧咕唧liukun3211.图像基本运算分类及理论依据图像的像素级运算1）点运算(灰度变换)——线性点运算、非线性点运算、映射表点运算点运算特点 点运算针对图像中的每一个像素灰度，独立地进行灰度值的改变 输出图像中每个像素点的灰度值，仅取决于相应输入像素点的值 点运算不改变图像内的空间关系 从像素到像素的操作 点运算可完全由灰度变换函数或灰度映射表确定 实例——“对比度增
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2024-04-05 14:03:25
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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
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2024-03-25 13:19:19
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图像的增强之空域增强import cv2 as cv
import numpy as np
# 图像空域增强的方法（主要针对灰度图像）
img = cv.imread("./img.png", cv.IMREAD_GRAYSCALE)
# 1、灰度变换增强
# 用于使图像对比度扩展，从而改善图像质量，凸显图像的细节
# 有三种方法：线性灰度变换、分段线性灰度变换、非线性灰度变换
# 线性灰度变换
本节是通过像素值变换来改变图像的对比度和亮度，前面图像相加部分已经接触过像素值变换的知识。本节额外增加了图像的伽马矫正的内容。目标访问像素初始化矩阵为0cv::saturate_cast函数及其重要性像素变换的相关知识改进图像亮度的一个实例原文网址Changing the contrast and brightness of an image!本地目录D:opencvsourcesdo
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2024-06-16 10:49:20
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在一般显示屏幕以及图形处理的应用软件上,都会有一个亮度/对比的色彩(Brightness/Contrast)调整,它是属于影像增强的部份,在OpenCV里面的Sample Code里面就有这样的灰阶程序的实作,在这边就修改了OpenCV的Sample Code,来做色彩增强的亮度/对比的程序,而在一般的亮度/对比来讲亮度(Brightness)的范围为0~200而对比(Contrast)亦是0~2
# Python灰度计算亮度
在数字图像处理中，灰度是图像中每个像素的亮度值，通常用0到255之间的整数表示。灰度图像是指每个像素的亮度值仅由一个灰度值决定的图像。在Python中，我们可以使用一些简单的算法来计算灰度图像的亮度，从而帮助我们更好地处理图像数据。
## 灰度计算方法
计算灰度图像的亮度通常使用以下公式来进行计算：
$$ Y = 0.299 \times R + 0.587
原创
2024-02-27 07:07:31
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灰度图像灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。图像的灰度化一般作为图像的预处理步骤，为之后更复杂的图像处理做准备。另一方面，将图像灰度化也可以作为一个简常见的滤镜效果。灰度化方法一般将图像灰度化由分量法、最大值法、平均值发以及加权平均法4种。图 1：bo
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2023-09-08 22:52:30
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QImage* ImageProcessor::greyScale(QImage *origin){ QImage * newImage = new=
原创
2022-08-16 16:33:40
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1 图片的计算机存储方式图像在人眼里有各种形状，颜色，纹理，但是在计算机中，保存的格式为一个一个的像素，比如长度为224,宽为224的图片，共包含224×224的像素。如果是彩色图像，即3通道图像，那就是需要使用224×224×3的数组表示RGB图像。 以下图为例： 通过灰度图像（黑白图像）和彩色图像对像素值进行解释。 举例说明：1 黑白图像 人眼视觉上的图像和计算机存储的图像。像素值表示像素的轻
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2024-05-16 11:06:49
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opencv——图像灰度化彩色图像转换灰度图像在OpenCV中很容易地将彩色图像转换为灰度图像，这是许多图像处理和计算机视觉算法的常见预处理步骤。话不多说直接上代码#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("input_image.jpg");
cv
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2024-08-15 22:59:40
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灰度图转伪彩色图数字图像处理的作业，利用opencv实现通过灰度隐射将灰度图转化为伪彩色图。效果大概如下，在最后附带opencv自带函数处理的方法原图遍历图opencv的 applyColorMap 函数处理图像1. 原理根据色彩学方面的研究结果，将灰度图像对应到red , green , blue三个通道上，最后将三个通道的颜色值合成为需要显示的RGB颜色值即可。灰度值与三个通道的映射关系如下粗
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2023-09-30 19:57:04
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使用OpenCV实现RGB、HSI、CMYK颜色空间的转换 RGB与hsi可以转化，但我自己查了一些资料后，重点放在RGB与hsv之间转化上，所以下面重点讲这些。如果感兴趣，最后面参考链接有更加具体的详细讲解。HSV基本颜色分量范围一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给
知识点1OpenCV库分为多个模块：opencv_core模块包含库的核心功能，opencv_imgproc模块包含主要的图像处理函数，opencv_highgui模块提供了读写图像和视频的函数以及一些用户交互函数。#include “opencv2/core/core.hpp”
包含库的核心功能
#include “opencv2/flann/miniflann.hpp”
最邻近搜索匹配函
灰度直方图原理灰度直方图的含义是一张灰度图上各个灰度值所占的频率大小，并将其以直方图的形式展现。下面给出一个例子，灰度值定义在0-7之间的数值。 假设各个像素点的灰度值如上图所示，则可以统计出各个灰度值所占的频率如下： 根据各个灰度占的频率可以将其以直方图的形式绘制如下： 可以很直观的观察到各个灰度值所占的比率。而灰度直方图在灰度图像处理方面有比较多的应用。例如 1.可以为阈值分割提供一定的依据。
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2024-03-27 09:43:51
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目录1 灰度直方图简介1.1 灰度直方图概念1.2 灰度直方图作用1.3 绘制的直方图1.4 归一化直方图2 matplotlib库 绘制直方图-hist()3 OpenCV库 绘制直方图-calcHist()参考资料 1 灰度直方图简介1.1 灰度直方图概念灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。其中，横坐标是灰
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2024-08-14 10:17:42
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Opencv入门 文章目录Opencv入门一、Opencv基础知识1.1二值图像1.2灰度图像1.3彩色图像二、Opencv基本使用1.连通域标记2.图像二值化 一、Opencv基础知识1.1二值图像像素值为0和1或者0和255。通常作为像素标签使用。1.2灰度图像像素值：单通道，取值范围[0,255]。 0： 纯黑 255：纯白 部分图像算法中需要使用灰度图进行运算。1.3彩色图像RGB：色彩显
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2024-01-04 19:35:19
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实验内容及实验原理：1、灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：f(x)=a*x+b其中参数a为线性函数的斜率，b为线性函数的在y轴的截距，x表示输入图像的灰度，f(x)表示输出图像的灰度。要求：输入一幅图像，根据输入的斜率和截距进行线性变换，并显示。2、灰度拉伸灰度拉伸和灰度线性变换相似。不同之处在于它是分段线性变
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2024-04-19 16:18:47
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Task01：Opencv基本了解、图像读取和绘图8 bits（位值）-> 256 levels（分辨率）灰度图像：0黑色-255白色，将灰色分成256级，一层全彩图像RGB：颜色通道（红、绿、蓝），三层，每层的0-255代表该层颜色的亮度像素：VGA：640*480HD：1280*720FHD：1920*10804K：3840*2160打开照片：import numpy as np
imp
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2024-04-25 17:18:35
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什么是直方图什么是直方图? 直方图是对数据的集合 统计 ，并将统计结果分布于一系列预定义的 bins 中。 这里的 数据 不仅仅指的是灰度值 (如上一篇您所看到的)， 统计数据可能是任何能有效描述图像的特征。 先看一个例子吧。 假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 0-255):如果我们按照某种方式去 统计 这些数字，会发生什么情况呢? 既然已知数字的 范围 包含 256 个值, 我们可以将
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2024-04-29 23:27:42
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