各位好，我是宋哈哈，很久没更新文章了，其实这篇代码是我在年前已经写好了。代码呢，也比较冷门适合人很少。仅仅对会AE , PR 视频剪辑， 又要会 python 的人，而且在公司领导又要你来做相册视频，在公司滚动播放。我呢，在接到公司领导要求后，就需要去收集其他同事的照片，收集后发现，同事们发我的照片尺寸千奇百怪，当然我这里说的是尺寸，不是长相。对于一个要做相册视频的技术工来说，如果你仅仅只会PS和
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2023-12-12 10:46:08
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每当晚上使用手机拍照，我们大部分情况都会被照片中无处不在的噪点所“感动”，本想着看是否能尝试多拍几次抢救一下，但绝大多数情况是依然不满意，拍一张删一张，最终彻底放弃使用手机进行夜拍。就连在光线不太充足的室内，不少手机拍出的照片同样也是糊成一团。当拍摄场景因手机镜头的先天缺陷而受到限制，用手机随手记录生活也就成为“伪命题”，暗光+夜拍双缺陷，对于用户体验简直称得上是毁灭性的打击。但事物总归不断变化，
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2024-08-28 20:55:21
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2020/10/27更新：之前为克服光晕效应尝试过引导滤波，惜哉其他地方犯了个小错误以致未达到目标，处理的结果虽然保边但却过于模糊。后期修正之后再次尝试便得到了预期的效果。现将引入了引导滤波去光晕的程序脚本及处理结果分享到网盘上供读者下载测试（给出的是加权引导滤波程序，将权重设为全1矩阵便等价于一般引导滤波）：链接：https://pan.baidu.com/s/1dTRXmFoeqk_FaHRe
第二十一节：美颜相关（一）亮度增强（二）磨皮美白（cv2.bilateralFilter）（三）瘦脸(局部平移算法)（四）红唇（五）放大眼睛（局部缩放算法）（六）备注（七）结语 好多天没有写博客了，这几天一直忙于炼丹，快被数据搞疯了。废话不多说，今天主要写美颜相关（一）亮度增强其实直方图均衡化也可以增加图像亮度，下面先用直方图均衡化的方式实现亮度的增强（以前已经写过灰度图的直方图均衡化，这里相当
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2023-08-26 13:21:15
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在现代社会中，图像处理技术被越来越广泛地应用于各个领域，尤其是在低光照条件下的视频监控和摄影中。尤其值得一提的是“暗光增强”技术，它能够有效提升图像在光线不足的情况下的清晰度。本文将通过分析这一技术的演进历程、架构设计、性能优化等方面，对如何使用Python实施暗光增强进行详细探讨。
在业务场景中，许多行业依赖于清晰的图像信息。例如，在监控领域，低光环境下采集的图像往往模糊不清，影响安全监控的效
暗角图像是一种在现实中较为常见的图像，其主要特征就是在图像四个角有较为显著的亮度下降。本文论述了一种非常快速高效的去暗角算法，并给出了核心的算法过程。
原创
2021-08-23 16:03:56
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本周复习了滤波,对图像处理的去雾作了进一步研究去雾暗原色先验快速去雾大气散射模型大气散射模型描述了雾化图像的退化过程：
I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x));I是观测图像的强度，J是景物光线的强度，A是无穷远处的大气光，t称为透射率。去雾的目标就是从I中复原J。方程中的第一项J(x)t(x)叫做直接衰减项，A(1−t(x))是大气光成分。暗原色先验暗原色先验是HEKai-ming等人发现
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2024-05-07 11:04:39
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如题
目录图像增强是什么？为什么要图像增强？图像增强的处理分类思维导图总览图像增强是什么？为什么要图像增强？是什么？图像增强是数字图像处理的基本内容之一，使图像的视觉效果发生变化， 某些特定信息得到增强。为什么？根据特定应用的需要突出图像中的某些特定信息，削弱不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别，使得处理后的图像对于这个特定应用
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2023-08-13 12:34:28
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常用图像增强算法介绍 1、对数图像增强算法 对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样可以实现整个画面的亮度增大。
1. void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
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2024-01-24 19:11:18
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使一个图像填充黑色或白色：img[…] = 0或255
变灰度： img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
复制：img_copy = img.copy()
取图像的长宽通道数：img.shape 即：彩色：rows, cols, channels = img.shape 灰度：rows, cols = img.shape
用标
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2024-04-27 07:12:40
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# Python实现图像增暗
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现图像增暗的方法。这对于图像处理领域非常重要，希望我的指导可以帮助你更好地理解这一过程。
### 流程概述
首先，我们来看一下整个流程的步骤，并用表格展示出来：
| 步骤 | 操作 |
|------|------------------------|
|
原创
2024-04-15 05:50:19
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# Python仿真暗光图像的探索
在图像处理与计算机视觉的快速发展中，暗光环境下的图像获取与处理成为一个重要的研究领域。在许多应用中，如监控、自动驾驶和医学成像等，我们不可避免地会遇到低照明条件下的图像。本文将通过Python展示如何仿真暗光图像的生成、处理和分析，帮助大家理解这一领域的基本概念与技术。
## 什么是暗光图像？
暗光图像指的是在光照不足的条件下获取的图像。由于光线不足，这些
怎么拍，照片主体更突出？这4个摄影技巧，你知道吗？ 安排好摄影作品中的主体和陪体，会让照片主次分明，摄影人的思想会被更好地表达出来。那具体应该怎么拍呢，有哪些摄影技巧可用呢？摄影自学班，归纳了28字摄影口诀，帮你安排好照片中的主体与陪体：色彩突出主体明。主次对比用光影。后期调色主体清。小圈拍摄光芒星。通过具体照片，来为朋友们解释下，这口诀包含的摄影技巧：1、色彩突出主体明。想安排好照片
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2024-08-16 22:55:28
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图像增强一、项目背景1.图像增强图像增强是指增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合。有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。2.图像插值技术如图所示, 图像插值如下
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2023-09-13 20:08:47
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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现：i
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2023-09-05 14:13:03
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摘要：本章主要讲解图像直方图相关知识点，包括掩膜直方图和HS直方图，并通过直方图判断黑夜与白天，通过案例分享直方图的实际应用。作者： eastmount。一.图像掩膜直方图如果要统计图像的某一部分直方图，就需要使用掩码（蒙板）来进行计算。假设将要统计的部分设置为白色，其余部分设置为黑色，然后使用该掩膜进行直方图绘制，其完整代码如下所示。# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Ea
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2024-03-12 15:10:25
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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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之前两章展示了最基本的imgaug的基础用法，以及一个较为全面的各种增强方法的展示，这里我们介绍在分割问题中的数据增强方法。在分类问题中，输入为一张图像，输出为一个类别，在这种问题中，我们只需要对图像进行增强，并不需要对标签做出改动。而在分割问题中，当训练使用的图像被翻转或者扭曲之后，标签也要对应的做出相同的翻转或者扭曲，因此在增强的过程中不能仅仅对图像进行处理，同时也要对分割的标签进行相同的处理
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2023-08-24 10:49:40
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1. 线性变换代码： import cv2
import random
import imutils
import numpy as np
# 彩色图像每个像素值是[x,y,z], 灰度图像每个像素值便是一个np.uint8
image = cv2.imread('E:/1.PNG')
gray_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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2024-09-01 10:03:19
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目的在深度学习中，我们需要大量的数据，但是通常直接在现实中获取数据的难度很高，成本也非常高，时间耗费也一样让人难以承受。所以大家就想，能不能把现有的数据进行人工处理一下，产生人造新数据，达到增加训练数据的目的呢？这就是我们所谓的数据增强！而本文会通过最简单的方法，告诉大家如何用 3 个常用模块，来实现图像领域的数据增强！所需 Python 模块这里我们用到的是：numpy，这个就不解释了！matp
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2023-09-13 23:58:45
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