<背景>这次分享的脚本是对图像进行增强处理，包含对图像像素的色彩增强、亮度增强、对比度增强、图像尖锐化等增强操作，主要基于PIL包的lambda和ImageEnhance模块。使用方法和上一贴一样，本文脚本进行了多项功能的集成，一键完成所有处理，图像会即刻显示处理后的效果，并全部保存成特定名称jpeg。 下图是对处理后的图片的二维比较，为了更直观地比较，将处理项（亮度，颜色，
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2023-06-21 23:37:05
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图像分割的概念图像分割是将图像分割成不同的区域或类别，并使这些区域或类别对应于不同的目标或局部目标。每个区域包含具有相似属性的像素，并且图像中的每个像素都分配给这些类别之一。一个好的图像分割通常指同一类别的像素具有相似的强度值并形成一个连通区域，而相邻的不同类别的像素具有不同的值。
原创
2022-04-20 22:18:20
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基于区域的图像分割是一种常用的分割方法，它将图像划分为不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性，如颜色、纹理或灰
原创
2024-10-22 16:22:43
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近几年来，去雾方法得到广泛的研究，汤晓鸥等人发现无雾图像相对于雾化图像具有较高的对
原创
2023-04-12 09:20:12
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基于区域的图像分割是一种常用的分割方法，它将图像划分为不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性，如颜色、纹理或灰度等。该方法通常利用图像中像素之间的相似性进行分割，而不依赖于边缘信息。以下是基于区域的图像分割的基本步骤：图像预处理：对输入图像进行预处理，如降噪、平滑或色彩空间转换等，以便更好地提取区域特征。区域生成：利用图像的属性（如颜色、纹理、灰度等）和像素间的相似性，以某种方式生成初始的
原创
2024-10-15 08:25:07
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采用区域生长法作为图像分割方法，它的基本原理是将相同特征的像素点归为一类。并且这些特征在针对具体应用的实现中可以是灰度值、像素梯度等（同时作为比较的对象，即可以选择最初的种子，也可以动态选择邻域的中心）。 作为区域增长的起点（种子）的选择同样重要，根据图像的复杂情况，可以选择多个点作为初始值，当有多个种子，在区域增长时，需要考虑相同特征像素点的合并问题。因此最终分割对象的数量要小于等于种子数量。优
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2024-01-26 09:11:36
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图像分割1图像分割概述 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。 连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。 &nbs
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2024-08-05 17:33:00
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# 图像灰度处理：区域灰度均质化
图像处理是计算机视觉中的一项重要任务，涉及到改善图像的质量以便后续分析和处理。区域灰度均质化是图像灰度处理的一个重要技术，主要用于增强图像的对比度，使得不同亮度区域更为均匀，从而提高图像的可读性。本文将介绍区域灰度均质化的方法及其在Python中的实现，代码示例将帮助读者理解具体的实现步骤。
## 什么是区域灰度均质化？
区域灰度均质化（Regional G
原创
2024-10-09 05:58:05
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# Python指定区域图像处理
在图像处理领域，有时候我们需要对图像的特定区域进行处理，比如对某个目标物体进行识别或者分割。Python提供了丰富的图像处理库，如OpenCV和PIL，可以帮助我们实现这一目标。本文将介绍如何使用Python指定区域图像处理，包括裁剪、区域标记和特定区域处理等操作。
## 裁剪指定区域
裁剪指定区域是最常见的图像处理操作之一。我们可以通过指定区域的坐标和大小
原创
2024-07-11 06:14:55
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6. 在 Python OpenCV 针对图像细节的不同操作本篇博客的目标将为你解释一幅图像的拆解，包括图像像素的说明，图像属性信息的获取与修改， 图像目标区域 ROI 相关内容，以及图像通道的知识（包括拆分通道和合并通道）这些内容在知识结构上与 numpy 库十分紧密，如果从学习的角度出发，建议你储备一下 numpy 相关知识。读取修改图像的像素值在之前的博客中，我们已经学到了如何读取一幅图像，
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2024-06-07 08:42:20
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# Python 图像取区域
## 引言
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能等领域。其中，图像处理是Python中一个重要的应用领域之一。在图像处理过程中，经常需要从原始图像中提取特定区域进行进一步的分析或处理。本文将介绍如何使用Python进行图像的区域提取，并提供相关的代码示例。
## 图像处理库：OpenCV
在Python中，常用的图像处理
原创
2023-12-28 06:07:43
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1. image_transportros规定了多种基本的数据结构，用于node之间的传输。图像也是一种常用的数据，image_transport package就是用来处理图像数据传输的，它本身是个框架，只提供最基本的原始图像数据(raw)，如果需要降低传输时的带宽，还需要压缩格式，由框架下集成的各种插件来完成。image_transport 会发布 sensor_msgs/Image 格式的数
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2023-08-26 10:52:35
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0 引言本章的大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变（如边缘）将图像分割为多个区域：首先寻找边缘线段，然后将这些线段连接为边界的方法来识别区域。第二类方法根据一组预定义的准则把一幅图像分割为多个区域：上一节根据像素性质（如灰度值或颜色）的分布进行阈值分割；本节将讨论直接寻找区域的分割技术。1 区域生长区域生长是指根据预定义的准则，将像素或子区域
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2023-10-31 18:15:22
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以程序自动完成游戏黑白块为例：  
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2023-12-21 12:12:15
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系列文章目录论文名称：Edge enhancement-based Densely Connected Network with Compound Loss for Low-Dose CT Denoising（基于边缘增强的复合损失密集连接网络在低剂量 CT 去噪中的应用） 论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.00139 代码地址：https://github.com/
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2024-05-30 22:08:52
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在Python中，用于做图像处理的常用库有matplotlib, PIL, OpenCV。下面将对其进行一一介绍：一、matplotlibmatplotlib操作方式类似于matlab，我本人较为喜欢的图像处理库。1.显示图片import matplotlib.pyplot as plt #用于显示的类
import matplotlib.image as mpimg #用于读取图片的类
le
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2023-08-22 10:29:19
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本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性，截取感兴趣ROI区域，处理图像通道。
原创
2022-05-05 10:06:01
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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV-Python是Ope
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2023-07-03 18:59:53
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#-*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Mar 14 19:39:11 2017@author: Thinkpad"""'''2.opencv中的Gui特性2.1图片：读图像，显示图像，保存图像读图像cv2.imread(a,b)a:图像所在的路径b:如何读取图片cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像，图像透明度会被忽略，这是默认参数；cv2.I
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2023-12-15 22:11:53
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一、OpenCv简介OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCv官网https://opencv.org/二、OpenC
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2023-06-21 09:39:10
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