1 对比度与亮度概念亮度调整：图像像素强度整体变高/变低。对比度调整：图像暗处像素强度变低，图像亮处像素强度变高，从而拉大中间某个区域范围的显示精度。通过设计一个映射曲线就可完成对比度、亮度调整，具体过程如上图所示，(a)为原图；(b)把亮度调高，像素强度+固定值；(c)把亮度调低，像素强度-固定值；(d)增大像素强度75附近的对比度；(e)增大像素强度150附近的对比度；(f)增大像素强度75和
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2023-11-06 23:39:24
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# 使用Python和OpenCV提高图像亮度
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的研究方向。而提升图像亮度是图像处理中的基本操作之一，特别是在图像较暗或曝光不足的情况下。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库提高图像的亮度，并提供相关代码示例和解释。
## 什么是图像亮度？
图像亮度是指图像中各个区域的明亮程度。在数字图像处理中，亮度通常表示为每个像素点的灰度值或 RGB 颜色值
## Python提高图片亮度的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将在下面的文章中教会你如何使用Python提高图片的亮度。我将提供一系列步骤，并给出每个步骤所需的代码和注释，以帮助你更好地理解。
### 流程概述
在开始之前，让我们先简要概述一下整个流程。下面的表格将展示每个步骤的名称和描述。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 |
原创
2023-11-19 09:44:32
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系列文章目录 C++ OpenCV4.5环境搭建（一）C++ OpenCV4.5常用API查询手册（二）C++ OpenCV4.5 图像处理（三）C++ OpenCV4.5 绘制形状与文字（四）C++ OpenCV4.5 图像模糊（五）C++ OpenCV4.5 项目实战一（六）C++ OpenCV4.5 形态学操作（七） 文章目录系列文章目录前言一、像素值计算二、使用cv::add三、使
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2023-11-02 11:06:21
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学习到范例五的时候，发觉虽然范例都很简单，但是做记录的时候，并且把程序里面使用过的类或方法都弄明白，也就不简单了，接下来介绍一下范例五吧。1、图像处理一般来说，图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅输出图像的函数。图像变换可分为以下两种：点算子（像素变换）：图像对比度和亮度，等等邻域（基于区域的）算子：均值滤波，中值滤波，等等，也就是卷积运算2、亮度和对比度调整两种常用的点过程（即点算子）
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2023-10-29 22:34:30
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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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1.像素运算运算图像的大小和类型一定要一样才可以2.算数运算加减乘除2.1 加法运算解释结果 黑色是0，0加上任意值都为0，所以黑色的不会影响 白色是255，由于uint8一个字节的限制，最大值为255,255加上任意值，最后都是255，显示白色# -*- coding:utf-8 -*-
# Linda Li 2019/8/15 16:54 cv_14_像素运算 PyCharm
import c
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2024-08-12 13:30:05
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一、图像混合1.1 ROI线性混合1.1.1 ROI在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI, region of interest),来专注或者简化工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行进一步处理。而且,使用ROI指定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利。定义ROI区域有两种方法:第一种是使用
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2024-08-07 11:12:31
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问题复现今天写代码时，需要将图片的亮度进行调整，我是直接在读出来的 R、G、B三个通道上分别增加了一个固定的值。由于颜色值是在[0, 255]区间内的，正常来讲，即使超出了这个范围，利用 opencv 进行展示之前的合并中，也是会自动截断的。但是还是出现了颜色改变的问题。代码如下：调整亮度的函数：def imgeAdjustmentLightness(img) :
B, G, R = cv
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2024-02-26 14:18:40
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文章目录前言一、基于 Dlib 的人脸检测1、From 图片2、From 摄像头二、基于 Dlib 库人脸关键点检测1、From 图片2、From 摄像头三、基于 face_recognition 人脸关键点检测四、基于 Dlib 库人脸跟踪 前言本文为9月12日OpenCV学习笔记——基于 Dlib 库的人脸检测，分为四个章节：基于 Dlib 的人脸检测；基于 Dlib 库人脸关键点检测；基于
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2024-07-11 10:36:01
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一些高级的笔电上都会有一个眼球追踪的装置，当电脑没有在用的时候会降低亮度，有人用的时候会恢复亮度，达到节电的目的。在这里通过调用摄像头，来识别电脑前是否有人，如果长时间没有人就会通过wmi的方式，来降低屏幕亮度，当电脑前的人回来的时候，恢复亮度显示。 打包后的exe文件链接：下载不要积分 首先，怎么来判断电脑前是否有人呢？在此采用opencv自带的人脸分类器（忘了从哪里看的了，如果作者看到请联系）
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2024-03-06 05:05:06
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文章结构文章主要目的是分享一种自动调节图像亮度的方法，在这篇文章内，你能了解到以下内容：图像的灰度直方图 图像的亮度调整1.图像的直方图一张图像一般由RGB三个通道（红色、绿色、蓝色三个部分）组成。单独对某个通道而言，把一幅图像中每一个像素出现的次数都统计出来，然后把每一个像素出现的次数除以总的像素个数，得到的就是这个像素出现的频率，然后再把该像素出现的频率用图表示出来，就构成了灰度直方图。图像直
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2024-02-12 13:55:03
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目标在本教程中，您将学习如何：访问像素值用零初始化矩阵获取有关像素变换的一些很酷的信息在一个实际的例子中提高图像的亮度理论注意下面的解释属于Richard Szeliski 的“ 计算机视觉：算法与应用 ”一书图像处理一般的图像处理算子是采用一个或多个输入图像并产生输出图像的函数。图像变换可以看作：点运算符(像素变换)邻里(区域)运营商像素变换在这种图像处理变换中，每
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2024-02-29 07:53:26
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# 使用 OpenCV 和 Python 自动调节图片亮度的指南
在实际的图像处理工作中，调整图片的亮度是一个常见的需求。本文将指导您如何利用 Python 的 OpenCV 库自动调节图片的亮度。我们将详细介绍操作流程，并提供示例代码供您参考。
## 流程概述
整个任务的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
|
图像的距离变换实现了像素与图像区域的距离变换，使得最后生成的图像在该自己元素位置处的像素为0，临近的背景的像素具有较小的值，且随着距离的增大它的的数值也就越大。对于距离图像来说，图像中的每个像素的灰度值为该像素与距离其最近的背景像素间的距离，也就是说，给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离，一幅二值图像的距离变换可以提供每个像素到最近的非零像素的距离。距离变换的一般步骤如下：1.将输入图片转
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2024-02-27 12:57:38
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本文主要讲讲怎样改变图片的对比度和亮度，其实就是图片像素值线性变化了而已，对比度对应线性变化的系数，亮度对应其常量。参考资料为opencv自带tutiol及其code. 开发环境：ubuntu12.04+opencv2.4.2+Qt4.8.2+QtCreator2.5. 实验功能： 单击Open image按钮，在电脑中打开一张图片并显示出来。 拖动Contrast滑动条，改变对比度
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2023-10-28 15:01:25
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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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目标在本节中，我们将学习根据立体图像创建深度图。基础在上一节中，我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到，如果我们有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。 上图包含等效三角形。编写它们的等式将产生以下结果：$$ disparity = x - x' = frac{Bf}{Z} $$$x$和$x'$是图像
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2023-08-22 09:38:28
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# 项目方案：Python图像预处理增强图片亮度
## 简介
在图像处理项目中，调整图片亮度是一项常见的预处理操作。本文将介绍如何使用Python对图片进行亮度增强的预处理操作，通过调整亮度可以改善图像的质量和可视化效果。
## 方案步骤
1. 读取图片
2. 转换为灰度图像
3. 调整亮度
4. 保存处理后的图片
## 代码示例
```python
import cv2
# 读取图片
i
原创
2024-03-21 07:38:42
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一、目标： 1、实现幂律变换，可以尝试调整gamma数值，观察图像变换。分析Lena图像（灰度）在不同gamma数值下，图像灰度变换的特点。 2、观察Lena图像的直方图。实现Lena图像的直方图均衡，观察效果。 二、函数分析：1、幂律变换： &
