起因：基于上一篇的颜色校正算法基本没什么问题，一部分情况下也能很好的工做，但是有相当一部分的图片，校正后的图像出现严重的色块，甚至出现跟’鬼’一般的效果，如图：(我都不用打码了)，上面一张几乎全白了，下面一张也是各种色块 分析：色块肯定是因为校正矩阵把一定范围内的值都映射到同一个值了；颜色与原来的颜色偏色严重肯定是因为校正矩阵的泛化能力太弱，或者说严重过拟合；其实，仔细想想也对，上一篇文章里只是取
一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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22.颜色校正 颜色校正通常指的是类似于调整亮度，颜色平衡（红绿蓝三通道），灰度系数，色调，亮度等颜色相关的编辑操作。这些操作 FFmpeg 都有提供，我们只需对特定的过滤器指定恰当的参数就可完成，下面是对颜色校正的一些理论指导。使用查找表进行视频修改 FFmpeg 中有三个视频 filter 可以产生查找表（lookup table，或 LUT），表中为每个像素的输入值提供一个对应的输出值，使用
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2024-08-25 17:30:03
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gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0.
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2024-03-08 14:18:55
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本文主要记录相机标定的代码实现，关于相机标定的原理可以参考：本文相机标定的照片采用OpenCV提供的图片，位置：...\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1. 查找每幅图像中的角点坐标和亚像素角点坐标2. 构建每幅图像世界坐标系中的角点坐标3. 调用相机标定算子计算相机的内参和外参4.
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2023-12-15 20:28:58
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在开始之前先说一下RGB颜色空间,常用一个三维数组来表示一种颜色，在OpenCV中常用一个向量Vec××来表示，例如表示蓝色使用Vec3b(255,0,0)，OpenCV中是BGR，顺序有些不同，某个分量越大，则数值越大。数值越大就会导致图像的颜色越浅， 上一张图就明白了再提一下灰度图0~255，0代表黑色，255代表白色，和RGB色彩空间有点不同1、策略设计模式是指将算法封装到类当中，可以组合多
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2023-08-31 14:04:14
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海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
***
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2023-12-20 06:07:53
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## Python 图片颜色校正实现教程
### 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个实现“python 图片颜色校正”的流程，可以用下面的表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------- |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 转换颜色空间 |
| 3 | 校正颜色 |
| 4 | 显示图片 |
### 2.
原创
2024-03-18 04:18:30
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上次我们分享了让静态图片动起来。Python一步实现静态图片动态化今天我们分享用NoGAN的图像增强技术给老照片着色。效果如下：原图上色后NoGAN是一种新型GAN，它能花费最少的时间进行GAN训练。今天分享的这个项目已在GitHub开源项目，下面我们来运行一下。1. 准备工作首先，用git clone命令下载源码git clone https://github.com/jantic/DeOldi
以下文章来源于OpenCV团队 ，作者华为开源能力中心OpenCV团队
OpenCV在中国的开发团队，非营利目的，致力于OpenCV的开发、维护和推广工作，也即提升OpenCV的软件质量和让更多的人使用OpenCV加快开发效率。编者按：今年OpenCV收到了很多来自中国的贡献，比如DNN的ARM后端Tengine、基于深度学习的文本检测识别、对RISC-V的支持等新功能。在即将发布的4.
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2023-08-01 19:57:40
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# Java OpenCV 纹路颜色调整与色彩校正指南
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以进行图像处理，包括纹路颜色调整和色彩校正。在本篇文章中，我们将逐步了解如何使用Java来实现这些功能。下面是整个流程的一个概要表。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1
前言今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图页面扭曲矫正的原理 作者写这篇文章的目的也很有意思，因为 作者的妻子是一个老师，她的学生经常要发一些图片的作业给她，但是难免由于拍照技术和条件等各种原因，导致批改作业的难度提升，因此作者为了他的老婆，做出来了这一套方案。（爱的魔力）对于一些经典的文本矫正的思路（例如Leptonica dewarpi
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2023-12-08 12:42:05
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那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。随手拍了几张照片，因为拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：原始图对于图像矫正的问题，在图像处理领域还真得多，比如卡片的矫正、文本的矫正、车牌的矫正等等。这些都是因为拍摄者总不可能100%正确地拍摄好图片，这就要求我们通过后期的图像处理技术将图片还原好，才能进一步做后面的处理，比如数字分割啊数字识别啊，不然歪歪扭扭的文字数字，想识别出来估
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2024-07-31 18:15:49
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在这一讲中我们来学习一下opencv中最基本的边缘检测的知识，首先我们来介绍一下图像梯度1.图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导： 图像梯度: 梯度算子 Gradient operators函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量：计算这个向量的大小为：近似为:梯度的方向角为：可能上面的数学表达式大家觉得还是过于抽象，那么我们将图片看成是二维的离散函数
一、立体校正的原因**原因一：**当畸变系数和内外参数矩阵标定完成后，就应该进行畸变矫正，以达到消除畸变的目的。**原因二：**在立体成像原理中提到，要通过两幅图像估计物点的深度信息，就必须在两幅图像中准确的匹配到同一物点，这样才能根据该物点在两幅图像中的位置关系，计算物体深度。为了降低匹配的计算量，两个摄像头的成像平面应处于同一平面。但是，单单依靠严格的摆放摄像头来达到这个目的显然有些困难。立体
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2024-01-26 09:16:42
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# OpenCV 畸变校正的 Python 实现指南
在计算机视觉和图像处理中，畸变校正是一个非常重要的步骤，尤其在使用广角镜头拍摄时。本文将指导你如何使用Python中的OpenCV库来实现图像畸变校正。接下来的内容将分为几个重要步骤：
## 整体流程
在实现畸变校正之前，我们需要了解处理过程中的主要步骤，下面是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述
# Python OpenCV图像校正入门指南
图像校正是图像处理中的重要任务，主要用于消除图像中的畸变、倾斜等问题。本文将为刚入行的小白开发者提供一个清晰的工作流程，并详细解释每一步的实现代码。
## 流程步骤
下面的表格展示了进行图像校正的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 编码实现 |
| ---- | ----------
# OpenCV 梯形校正教程
在图像处理领域，梯形校正是一项重要的技术，可以用于纠正透视变形的图片，使物体的边缘变平行。本文将通过 Python 的 OpenCV 库教会大家如何实现梯形校正。
## 整体流程
以下是梯形校正的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|----------------
原创
2024-09-08 04:07:53
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在进行计算机视觉应用时，图像校正是重要的一环，尤其在处理拍摄失真的图像时。使用OpenCV的Python接口可以有效地进行图像校正，特别是在去除镜头畸变时，本篇博文将详细阐述如何实现这一过程。
我们首先需要明确图像校正的背景，这里需要涉及到时间轴和协议的发展。随着计算机视觉技术的发展，图像处理库不断更新迭代，OpenCV自2000年发布以来，逐步成为了图像处理的“标准”。以下是OpenCV的发展
# 使用 OpenCV 校正图像的实用指南
在计算机视觉领域，图像校正是最常见的任务之一，特别是在拍摄有透视失真的图像时。使用 OpenCV 库，Python 用户可以方便地对图像进行校正。本篇文章将带你了解如何在 Python 中使用 OpenCV 校正图像，包括流程、实现步骤以及相关代码。
## 流程概述
在开始之前，我们先来概述一下校正图像的流程。下面是一个简单的流程图，帮助你理解每一
