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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# Python OpenCV 消除光照影响的实用指南
在计算机视觉领域，光照变化是影响图像分析与处理的重要因素。不同的光照条件可能导致图像对比度、亮度等特征变化，从而造成纹理识别、物体检测等任务的困难。通过借助 Python 的 OpenCV 库，我们可以有效地消除光照对图像处理造成的影响。
## 什么是光照影响？
光照影响指的是环境光源对摄像头拍摄图像质量的影响。常见的表现形式包括：
前言这是OpenCV图像处理专栏的第十二篇文章，今天为大家介绍一个用于解决光照不均匀的图像自适应校正算法。光照不均匀其实是非常常见的一种状况，为了提升人类的视觉感受或者是为了提升诸如深度学习之类的算法准确性，人们在解决光照不均衡方面已经有大量的工作。一起来看看这篇论文使用的算法吧，论文名为：《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。算法原理论文使用了Retinex的多尺度高斯滤波求取「光
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2024-03-08 16:07:48
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一.预处理1.去噪声根据噪声的种类选择合适的滤波器进行去除。2.去除光亮需从场景中的其他图像提取位于完全相同位置，没有任何对象，并且具有相同光照条件的图像。然后用一种简单的数学运算，删除光这个模式： 1）差分 2）除法 图像差分是最简单的方法。如果有光纹矩阵L和图像矩阵I，去除R的结果是他们之间的差值： R=L-I 除法去除R的结果是 R=255×（1-I/L） 下面给出差分代码
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2024-02-20 21:08:13
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一、腐蚀和膨胀1、腐蚀和膨胀的主要功能（1）消除噪声（2）分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素（3）寻找图像中的极大值或者极小值区域（4）求出图像的梯度2、膨胀（dilate）膨胀就是求局部最大值的操作。从数学角度来说，就是将图像与核进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的元素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。3、腐蚀（erode）腐蚀和膨胀是相反的
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2024-06-02 07:36:05
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice “平滑处理”（smoothing）也称“模糊处理”（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用
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2024-06-07 13:36:15
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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
废话不多说直接上代码，伸手党福利： 代码中记得引入头文件及命名空间#import <opencv2/opencv.hpp>
#import "CVTools.h" //对应的.h文件 命名空间在自己的.h文件后定义
using namespace cv;
using namespace std;下面的处理方法统一对使用最多的8bit图片处理，如果是16bit的图片需要修改
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2023-12-19 22:07:26
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前言浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》，源码也是用pytyon实现的，分析了一下其原理，这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。本文用的图片也是源码中提供的测试图片。#实现思路1图将转为灰度图2将灰度图进行膨胀操作3膨胀后的图再进行腐蚀操作4先膨胀后腐蚀后的图减去原灰度图再取反5将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图实现效果从上图中可以看到，最左边为原图转
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2024-08-14 11:57:26
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金相显微镜、偏光显微镜、生物显微镜、相衬显微镜、体视显微镜，视频显微镜、测量显微镜、立体显微镜、读数显微镜以及计算机图像分析软件和显微镜测量软件、光学仪器配件等各种精密仪器。YW-209 WIFI无线连接工业相机产品名称YW-209所属分类CMOS WIFI工业相机主要特点1、采用高分辨率图像传感器，色彩还原好，清晰度高；2、 1/英吋逐行扫描图像传感器，硬件500万像素；3、数字传输接口，数据传
人眼对光的敏感度在不同亮度上是不一样的，人眼会对暗的区域变化更加敏感。如果用8位空间来存储像素，0-1区间可以表示256种亮度，但是我们不会一半表示暗的，一半表示亮的（即暗和亮都是128种颜色）。因为我们应该花更多的空间去存储暗的区域，换句话说，暗的需要被区分成更多种。 编码：当摄影设备储存照片时对像素进
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2024-10-04 12:52:33
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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
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
## Python OpenCV 亮度调整
### 介绍
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。其中一个常见的操作是调整图像的亮度。亮度是指图像的整体明亮程度，可以通过增加或减少像素值来调整。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来调整图像的亮度。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了Python和OpenCV库。可以通过以下命令来安装
原创
2023-11-04 11:01:37
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目标 • 本节你将学到简单阈值，自适应阈值， Otsu’s 二值化等 • 将要学习的函数有 cv2.threshold， cv2.adaptiveThreshold 等。1.简单阈值与名字一样，这种方法非常简单。在像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold(src, thresh, maxval
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2024-10-03 15:26:56
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阈值分割的作用 阈值分割其实就是图像分离，对于阈值内的你想如何操作，一个最简单的例子就是二值图像。所謂的二值化是將影像進行區分，分成我們感興趣的部分(前景)，以及不感興趣的部分(背景)，通常將某個強度當作分割的標準，這個強度稱作閾值(threshold)，通常以強度超過閾值的像素當作前景，反之則為背景。閾值的算法主要分兩類：固定閾值：程式或使用者直接給定一個灰階值當閾值，再用這個閾值進
1.从哪哪都不知道到会用 （1）找了官方的实例代码，因为本人代码阅读能力有限，因此将代码部分下载下来，边查边记就看懂了，再敲一遍（opencv2.x和opencv3.x有些用法不太一样要自己改一改）链接1支持向量机线性可分数据的处理2支持向量机对线性不可分数据的处理(2)找了一些应用的例子，打印，看懂，仿照着敲代码，就成啦链接––1以整个图像为特征的手写数字SVM识别2小狮子识别3车标识别4视频识
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：两个参数 和 一般称作 增益 和 偏置 参数。我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 。你可以把 看成源图像像
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2024-01-05 17:12:52
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# Python消除光照影响的技术探讨
在图像处理和计算机视觉领域，光照条件对图像质量和特征提取有着极大的影响。光照的变化可能导致图像中的颜色、亮度和对比度不一致，进而影响后续的处理和分析。因此，消除光照影响不仅能提升图像质量，还能提高算法的鲁棒性。本文将介绍几种使用Python处理图像以消除光照影响的方法，并提供相应的代码示例。
## 灯光均衡化
图像的光照差异可以通过直方图均衡化技术来减
目录一、ubantu16.04安装opencv-3.4.1二、编写一个打开图片进行特效显示的代码 test1.cpp三、练习使用opencv库编写打开摄像头压缩视频的程序。1）、虚拟机获取主机摄像头权限2）、播放视频3）、录制视频四、总结五、参考资料 一、ubantu16.04安装opencv-3.4.1在官网下载source版本的opencv。下载成功之后另存到home目录。解压压缩包unzi
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2024-03-19 13:19:02
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