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
转载
2024-06-21 11:39:24
121阅读
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
转载
2024-02-21 14:10:46
70阅读
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
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；
转载
2024-03-05 14:57:12
140阅读
# Python 细节增强算法：提升图像处理效果
在图像处理领域，细节增强算法是一种常用的技术，旨在提升图像的清晰度和细节。在这篇文章中，我们将探索一种基本的细节增强算法，使用Python及其强大的图像处理库，如OpenCV和NumPy来实现。我们将通过代码示例来阐明其原理，并展示相应的状态图和关系图，以帮助理解该算法的工作流程和数据结构。
## 细节增强算法的基本原理
细节增强算法通常通过
我对getPerspectiveTransform的参数有些困惑，因为我看不到正确的图像。这是我的代码。 original_image变量是包含一个正方形对象(和其他一些对象)的图像，我要对其进行裁剪并创建一个新图像(像这样的Android OpenCV查找最大正方形或矩形)。变量p1，p2，p3和p4是图像中最大正方形/矩形的角的坐标。 p1是左上方，p2是右上方，p3是右下方，p4是左下方(顺
转载
2024-05-10 20:09:17
245阅读
01初始变化量在Python里，一个表达式中的名字在它被赋值之前是没法使用的。这是有意而为的：这样能避免一些输入失误，同时也能避免默认究竟应该是什么类型的问题(0，None，””，[]，?)。记住把计数器初始化为0，列表初始化为[]，以此类推。02从第一列开始确保把顶层的，未嵌套的代码放在最左边第一列开始。这包括在模块文件中未嵌套的代码，以及在交互提示符中未嵌套的代码。Python使用缩进的办法来
转载
2023-09-28 21:24:27
39阅读
增强现实增强现实(Augmented Reality，AR)是将物体和相应信息放置在图像数据上的一 系列操作的总称。最经典的例子是放置一个三维计算机图形学模型，使其看起来属 于该场景；如果在视频中，该模型会随着照相机的运动很自然地移动。如上一节所 示，给定一幅带有标记平面的图像，我们能够计算出照相机的位置和姿态，使用这 些信息来放置计算机图形学模型，能够正确表示它们。1 PyGame 和 PyOp
转载
2024-07-04 13:07:45
40阅读
1 ArUco markerArUco marker是由S.Garrido-Jurado等人在2014年提出的，全称是Augmented Reality University of Cordoba，详见他们的论文《Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion》。它类似于二
转载
2023-12-29 10:04:41
116阅读
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
105阅读
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
转载
2024-03-26 06:16:41
59阅读
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
转载
2024-02-29 10:47:50
210阅读
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
转载
2024-01-11 09:03:50
79阅读
在使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()时，发现灰度值为255的像素个数总是为0。 哪怕图像中灰度值为255的像素个数不为0，使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()计算出的结果也为0。 一个例子如下：//OpenCV版本3.0
//作者微信/QQ 2487872782
//有问题可以联系作者交流
//欢迎加入图像处理交流群，群号271891601
#include "
数据增加（data augmentation），作为一种深度学习中的常用手段，数据增加对模型的泛化性和准确性都有帮助。数据增加的具体使用方式一般有两种，一种是实时增加，比如在Caffe中加入数据扰动层，每次图像都先经过扰动操作，再去训练，这样训练经过几代（epoch）之后，就等效于数据增加。还有一种是更加直接简单一些的，就是在训练之前就通过图像处理手段对数据样本进行扰动和增加。常见的扰动有：随机裁
在这篇文章中，我们将解释什么是 ArUco 标记，以及如何使用 OpenCV 将它们用于简单的增强现实任务。ArUco 标记已经在增强现实、相机姿态估计和相机校准中使用了一段时间。让我们更多地了解它们。1.什么是 ArUco 标记？ArUco 代表科尔多瓦增强现实大学。那是它在西班牙开发的地方。下面是 ArUco 标记的一些示例。 aruco 标记是放置在被成像物体或场景上的基准标记。它是一个带有
转载
2023-09-06 21:36:22
171阅读
openGL高度贴图
原创
2022-07-05 09:45:54
137阅读
线性混合操作 相关API (addWeighted)： 参数1：输入图像Mat – src1 参数2：输入图像src1的alpha值 参数3：输入图像Mat – src2 参数4：输入图像src2的alpha值 参数5：gamma值 参数6：输出混合图像 注意点：两张图像的大小和类型必须一致才可以#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <io
转载
2024-09-25 15:52:26
85阅读
目录基于卷积神经网络的自适应颜色增强在皮肤深层病变分割中的应用摘要1、引言2、人工数据增强2.1 颜色增强2.2 空间增强3、 网络结构4、结果5、讨论5.1 色彩增强的有效性--学习效果5.3 重用基于颜色的分割特征6、结论 基于卷积神经网络的自适应颜色增强在皮肤深层病变分割中的应用摘要问题背景：皮肤病变全自动检测系统对于恶性黑素瘤的早期诊断和预防有作用。存在的问题：被注释的皮肤镜筛查图像的i
