[size=x-large][color=blue]方法一、压暗高光&重新着色[/color][/size]
当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得：
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情
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2024-07-19 14:00:59
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摸索了两天，终于把等高线效果做出来了，摸索的过程也有记录的意义。下面开始。 等高线滤镜有色阶、较低、较高三个控制项，根据PS书籍记载，选择"较低"选项时将在基准亮度以下的轮廓上产生等高线，反之，在基准亮度以上的轮廓上产生等高线，这里的基准亮度就是指色阶。根据描述，可知这里进行了阈值处理，可
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2024-06-09 13:02:44
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1 Blinn-Phone 与 冯氏光照模型有什么区别？答：在冯氏光照模型中观察向量和反射向量夹角大于90度点积为负数，镜面分量为0，高光区域会出现明显断层。Blinn-phone光照模型唯一不同就是取得是观察向量和反射向量之间的半程向量，它不会大于90度。2 Gamma 校正作用及如何使用？答：电压与亮度不会是一条直线，通过乘一个gamma值校正成直线。使用法一：glEnable(GL_FRAM
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2024-04-22 11:08:06
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# 实现去高光（Dehighlight）功能的步骤指南
去高光（dehighlight）是图像处理中的一种技术，通常用于去除照片或图像中高光区域的影响。本文将详细介绍如何在Python中实现去高光的方法，适合刚入行的小白。我们将通过以下几个步骤来实现该功能。
## 流程总览
以下是实现去高光的整体流程：
| 步骤 | 描述
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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摘要：本文主要对人脸识别技术在复杂光照条件下进行了研究,对人脸识别的核心技术在Android平台下进行研究和分析。系统对人脸识别系统的预处理、特征提取、分类识别三个关键环做了详细的研究,系统性能经过每一阶段的处理后都会得到一定的提升。本设计系统主要进行了以下几个方面的研究:(1)在预处理阶段运用了Retinex算法,对Retinex理论的本质意义进行分析,得出了Retinex输出图像的本质,即相对
OpenCV入门图像图像是什么模拟图像和数字图像数字图像的表示图像的分类OpenCV简介OpenCV-PythonOpenCV部署方法pip install opencv-python==3.4.2.17测试import cv2
# 读一个图片并进行显示(图片路径需自己指定)
lena=cv2.imread("1.jpg")
cv2.imshow("image",lena)
cv2.waitKey
BS版图形系统 - OpenCV - 第5章笔记5 自动光学检查、对象分割和检测5.1 技术要求5.2 隔离场景中的对象5.3 为AOI创建应用程序5.4 预处理输入图像5.4.1 噪声消除5.4.2 用光模式移除背景进行分割5.4.3 阈值5.5 分割输入图像5.5.1 连通组件算法5.5.2 findContours算法5.6 总结 5 自动光学检查、对象分割和检测AOI：自动光学检查5
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2024-09-08 09:52:04
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AR学习笔记（三）：配准特征点的选择特征点选择思路用到的库OPENCVDLIB特征点选择测试根据唇部轮廓线选择特征点DLIB唇部识别测试根据牙齿的角点选择特征点边缘提取测试颜色分割测试轮廓检测提取特征点根据牙齿的质心选择特征点基于深度学习的方法问题 课题需要选择合适的特征点，计算相机的位姿变换矩阵，实现2D-3D配准的功能，编程语言主要采用C++，部分通过python验证，下面记录一下自己的思路
1 不同色彩空间的转换opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法，但常用的有三种色彩空间：灰度、BRG、HSV(Hue-Saturation-Value)灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测BGR - 蓝-绿-红 彩色空间，每个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝-绿-红三种颜色。HSV，Hue 表示色调，Saturat
前面曾经介绍过空间域滤波，空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算，实现对图像的处理，这种方法直接对图像空间操作，操作简单，所以也是空间域滤波。频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能，比如实现图像的轮廓提取，在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取，而在频域内，我们使用一个高通滤波模板（因为轮廓在频域内属于高频信号），可以实现轮廓的提取，后面也会把拉普拉斯模板频域化，会发
一、理论基础在数学中我们学过线性理论，在图像亮度和对比度调节中同样适用，看下面这个公式：在图像像素中其中：参数f(x)表示源图像像素。参数g(x) 表示输出图像像素。参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。二、获取图像像素在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中，我们知道一个像素有rgb构
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2023-07-28 10:25:45
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本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法，完成特征点的正确匹配，并求出变换矩阵，通过变换矩阵计算出要识别物体的边界SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法，关于该算法的就不多说了，网上的资料有很多，在此提供两个链接，一个是SIFT原文的译文，一个是关于SIFT算法的详细解释：SIFT算法译文SIFT算法详解整个实现过程可以复述如下：提供两张初始图片，一幅为模板图像，一幅为测试图片，目的
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2024-03-25 23:07:57
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概念定义光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式，它是2D矢量场，其中每个矢量是位移矢量，表示从第一帧到第二帧的点的移动。根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。使用光流的前提亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情
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2023-11-28 13:20:46
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opencv学习笔记D01 文章目录opencv学习笔记D01一、图片读取二、图片保存三、图片展示四、图片缩放五、四种常用插值方式的比较1、最近邻插值2、双线性插值3、区域插值4、三次样条插值我是尾巴： opencv，Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可
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2024-10-29 06:52:55
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一、从双目立体视差图中重建三维点云
1.【视差与深度信息】2.【用VS+Opencv3.1从双目立体视差图中重建三维点云】二、斑点检测Opencv中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法。
Reference:1.【 Opencv中SimpleBlobDetector的使用（斑点检测）】2.【Opencv2.4.9源码分析——SimpleBlobDetector
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2024-05-27 20:03:22
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## Android OpenCV去掉图片上的高光教程
### 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD;
A(加载图片) --> B(转换为灰度图);
B --> C(去除高光);
```
### 2. 每一步具体操作及代码示例
#### 步骤1: 加载图片
```java
// 读取图片
Mat image = Imgcodecs.imread(
原创
2024-05-30 04:06:38
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# Python 去光的实现教程
在机器学习和计算机视觉领域，去光（或称为去背景）是一项常见的任务。它通常涉及从图片中提取前景物体。这篇文章将教你如何使用Python实现去光，适合刚入行的小白。
## 工作流程
以下是实现去光的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 |
原创
2024-09-14 06:39:59
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传统方法： 同一目标在相邻帧之间的亮度恒定相邻帧之间物体的运动微小，即短距离运动基本约束方程： 根据假设前提1，亮度恒定可得公式 其中为目标移动距离。 将式（1）的右侧泰勒展开得式(2)（因为约束2，运动微小，故一阶泰勒展开可以近似？） 略去2阶无穷小项和约掉。且2边除以得 令为图像灰度在3个方向上的偏导数， 令为所求光流矢量。 则得到约束方程：（记：只看最终的约束方程，为原
OPENCV立体标定OpenCV学习笔记(16)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(一)图像获取与单目定标分类： 机器视觉 2010-10-24 08:03 5610 人阅读 评论(17) 收藏 举报双目测距的基本原理如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异(即视差 )与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d 。“@scyscy
