图像缩放是指将图像的尺寸变小或变大的过程，也就是减少或增加源图像数据的像素个数。图像缩放一定程度上会造成信息的丢失，因此需要考虑适宜的方法进行操作。下面介绍两种常用的图像缩放方法的原理及实现1.基于等间隔提取图像缩放等间隔提取图像缩放是通过对源图像进行均匀采样来完成的。对于源图像数据f(x,y)，其分辨率为M*N,如果将其分辨率改变成m*n，对于等间隔采样而言，其宽度缩放因子k1=m/M，高度缩放
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2024-06-21 11:39:24
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1 目标（1）访问像素值；
（2）初始化矩阵为0；
（3）学习saturate_cast做什么和它为什么有用？
（4）Get some cool info about pixel transformations2 理论可以参考[计算机视觉：算法和应用](http://szeliski.org/Book/)一文。3 图像处理（1）图像处理运算就是一个函数把输入的一个或多个图像，转换为输出图像的过程；
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2024-03-05 14:57:12
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进行图像显示时，将图像的数据格式修改为uint8类型5.1 空域内的图像增强1 %%--------灰度变换增强-------
2
3 %图像的灰度调整
4 J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out]);
5 J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma); %
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2024-08-30 13:13:50
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空间域图像增强：Canny边缘检测算法 1986年，JOHN CANNY 提出一个很好的边缘检测算法，被称为Canny边缘检测器。Canny边缘检测器是一种经典的图像边缘检测与提取算法，应用广泛，这主要是因为Canny边缘检测具备以下特点：1.有效的噪声抑制，Canny边缘检测内带高斯模糊，x方向和y方向梯度和用2个阈值代替一个阈值，高低阈值连接。2.Canny边缘检测较之前的边缘检测算法有更强
# 如何使用Python增强图像细节
在图像处理领域，增强图像细节是一项关键任务，它可以使图像更加清晰和详细。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来增强图像细节。
## 实际问题
假设我们有一张模糊的图像，我们想要增强它的细节，使其更加清晰和具有更多的细节。这种情况在许多领域都很常见，比如医学影像处理、监控摄像头图像处理等。
## 解决方案
我们可以使用OpenCV
原创
2024-04-20 06:44:07
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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openvino的软硬件测试+yolov3的加速推理测试文章最后有整个项目的下载链接软件使用测评 1.对于openvino软件平台，我首先在个人电脑上进行了安装测试，使用的是openvino_2020.2.117版本，电脑配置如下图所示：** 2.需要的环境配置好之后（VS2017、CMake3.14、Opencv4、Anaconda3下的python3.6）安操作是很简单，不过安装的时候由于VS
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2024-02-21 14:10:46
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【红外DDE算法】数字细节增强算法的缘由与效果（我对FLIR文档详解） 1. 为什么红外系统中图像大多是14bit（甚至更高）？一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别，以及其对最小等效温差指标。首先是探测的范围，就是常说的动态范围，意思是探测器能够检测到温度红外信号的范围。然后是最小等效温差，意思是探测器能够检测到的最小温度差。这就好比一把尺子，有两个重要指标。第一，就是尺子的量程，
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2024-05-03 16:31:31
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文章目录0 简介1. 基于直方图均衡化的图像增强2\. 基于拉普拉斯算子的图像增强4\. 基于伽马变换的图像增强软件实现效果 0 简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 opencv图像增强算法系统项目运行效果：
毕业设计 基于机器视觉的图像增强 项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图
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2024-08-01 22:07:31
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前言计算机视觉基础首先是处理图像、视频这些非结构化的数据， 而图像处理库比较常用和强大的有 PIL、OpenCV 模块， 本项目主要讲述 OpenCV 的具体用法 内容目录主要介绍了opencv模块在图像处理方面的一些常用操作。 * 图像文件操作* 图像基本操作* 绘图功能* 轨迹栏做调色板* 图像阈值* 图像平滑* 边缘检测* 轮廓检测* 颜色空间转换及目标追踪* 图像增强PS：需要本文项目的
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2024-02-19 21:03:17
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1、基于OpenCV的边缘检测步骤：①滤波：边缘检测的算法只要是基于图像增强的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很明感，因此必须采用滤波器来改善与噪音有关的边缘检测器的性能。（高斯滤波采用高斯离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和） ②增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的
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2024-03-26 06:16:41
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双边滤波是一种非线性滤波，能够达到去噪保边的效果。相比高斯滤波，双边滤波多了一种掩膜，也就是还考虑了灰度相似性，所以双边滤波是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理。先看看对比效果：wsize=23*23, sigma(space)=10，sigma(color)=35 在同样的掩膜尺寸、sigma(space)的情况下，双边滤波能去除噪声污染并能保持边缘。应用：图
为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理，比如使用对比度增强的方法来处理图像，对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度，获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式，通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。灰度直方图灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息，通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率。下面是一个灰度直方图的实现：i
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2023-09-05 14:13:03
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文章目录1、基于划分模式的图像增强2、基于c++ OpenCV的实现3、辅助增强算法 因为项目需要对文档图像进行增强，也就是对于模糊、亮度偏暗或不均匀的文档进行处理方便后续的识别。传图图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间阈中增强方法，颜色的增强，如：直方图均衡化，对比度以及gama增强等；模糊，如：均值滤波等；锐化，如：局部标准差实现对比度增强。频域方法，如：小波变换，在图像的某个变
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2024-02-29 10:47:50
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1. 编译OpenCV-2.4.101.1 安装DependencyCMAKE 下载地址为https://cmake.org/download/ 推荐下载cmake-3.9.0-win64-x64.zip，解压即可。OpenCV-2.4.10 source code https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix
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2024-01-11 09:03:50
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为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理，比如使用对比度增强的方法来处理图像，对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度，获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式，通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。灰度直方图###灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息，通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率。下面是一个灰度直方图的实
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2023-06-20 15:28:08
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# Android OpenCV 图像增强
## 引言
图像增强是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以使图像在视觉上更加清晰、鲜明。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何在Android平台上使用OpenCV进行图像增强的实践，并提供相应的代码示例。
## 安装和配置
原创
2024-01-17 11:39:00
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学习目标学习简单阈值，自适应阈值和Otsu阈值。你将学习函数cv.threshold和cv.adaptiveThreshold概念介绍简单阈值、自适应阈值和Otsu阈值都是图像处理中常用的阈值分割方法，用于将图像分成背景和前景两部分。它们的基本原理和应用场景如下：简单阈值： 简单阈值是指使用固定的阈值来将图像分割为两部分。具体而言，根据选定的阈值，将图像中的像素值与阈值进行比较，根据比较结果将像素
首先呢，这是昨天到今天晚上的学习，总结下。发现我自己的问题1.c语言还是有问题，原因做的东西太少，理论知识不能结合实际，比如unsigned char 存储 一个字节和char存储一个字节的差别。2.数学很重要啊。3.学一个东西，一定要把这个东西学的屎出来了，再换。要么和没学没啥区别。 想要灰度化首先干什么呢？对了就是找图片。这个是我在人人网注册栏找到的。 第二步呢
图像处理工具——灰度直方图灰度直方图时图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。例子：矩阵图片来自网络，侵删！上面图片的灰度直方图python实现#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:Sui yue
@describe: 灰度直方图，描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率
@time: 20
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2023-11-17 17:09:59
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