目录第4章 机器学习基础4.1 机器学习的四个分支4.1.1 监督学习4.1.2 无监督学习4.1.3 自监督学习4.1.4 强化学习4.2 评估机器学习模型4.2.1 训练集、验证集和测试集4.2.2 评估模型的注意事项4.3 数据预处理、特征工程和特征学习4.3.1 神经网络的数据预处理4.3.2 特征工程4.4 过拟合与欠拟合4.4.1 减小网络大小4.4.2 添加权重正则化4.4.3 添加
目录1. 案例描述2. 方式1: 分块阈值3. 方式2: 顶帽变换和底帽变换光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换1. 案例描述在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例，
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2024-04-20 21:31:54
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1. 图像光照不均匀的具体表现1） 图像整体灰度像素值偏低，由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因，导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低，从而使图像的信息难以识别，如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像；2）图像的局部灰度像素值低，由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足，一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高，易于辨认，而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景
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2023-12-11 10:58:51
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# Python去除图像光照不均匀及效果
在图像处理中，光照不均匀是一个常见的问题。这种情况通常会影响图像的质量，使得特征不明显，从而干扰后续分析和处理。本文将介绍如何使用Python去除图像的光照不均匀，并展示一些效果。我们将使用OpenCV和NumPy库进行处理，并提供必要的代码示例。
## 1. 光照不均匀的影响
光照不均匀会导致图像在某些区域过亮或过暗，从而影响视觉效果。尤其在医学成
PIL是python中的图像处理类库，为python提供了基本的图像处理和基本操作。而PIL中最重要的就是Image模块，下面给出具体的例子来理解此模块。读取一幅图像我们用Image模块中的open（）来实现. 对于PNG,JPG和BMP等不同格式的彩色图像之间的转换都可以通过Image模块来完成，具体地说，在打开这些图像时，PIL会将他们解码为三通道的'RGB'图像，人们可以基于'RGB'图像进
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2024-03-09 21:05:31
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步骤/方法
1
大家可以看到，由于灯光是从模特的两侧上方打入，造成了模特的上部较亮，而下部则偏暗。
2
我们通过“蒙板”这个功能来调整(如图)，点击这人工具后进入蒙板编辑界面：
计算机视觉：暗通道去雾算法的原理及python实现 文章目录计算机视觉：暗通道去雾算法的原理及python实现1.原理（1）雾图形成模型：（2）暗通道的定义(3) 暗通道先验理论(4) 公式变形(5) 透射率计算2.python实现 1.原理暗通道先验去雾算法是何恺明2009年发表在CVPR上的一篇论文，还获得了当年的CVPR最佳论文原文链接：IEEE Xplore Full-Text PDF:本
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2023-10-11 08:40:14
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此示例显示了在分析之前，作为预处理步骤，如何将图像增强。在此示例中，您纠正了不均匀的背景照明，并将图像转换为二进制图像，以便易于识别前景对象（稻米的各个谷物）。然后，您可以分析对象，例如查找每个米粒的面积，然后可以计算图像中所有对象的统计信息。预处理图像将图像读入工作区。 I = imread('rice.png');
imshow(I) 图像中央的背景照明比底部的背景
一、滤镜类似镜头前面加上滤镜二、光照效果2.1、操作选择8位通道选择光照效果2.2、参数解释点光：在光照集中在那个圆圈中聚光灯：椭圆形光照,里面的那个才有光，可调整无线光：类似太阳光，光源挂在头顶某个地方颜色：光的颜色可添加多个光源2.3、测试三、镜头光晕添加光晕效果原图3.1、镜头内添加光晕3.2、镜头外面添加光晕添加画布添加光晕将画布还原最终效果图四、镜头模糊模拟相机镜头模糊4.1 、镜头模糊
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2024-08-11 11:48:14
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在数字图像处理中，图像分割是很关
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2021-07-19 13:49:37
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运用实时全局光照打造灯光模拟仿真软件查雁南(广州工程技术职业学院王世安计算机仿真工作室，广东广州 510075)【摘要】摘要：VR开发引擎借助于VR在娱乐行业的迅猛发展变得更加高端和智能化。新的VR引擎里增加了更多可调节参数的实时全局光照系统，其效果更加贴近于现实的PBR材质系统。借助这些新的技术，开发者就可以开发出满足各种教学需求的次时代仿真教学软件。文章主要介绍如何运用新一代Unity5引擎打
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2023-12-02 08:44:48
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作者：liuc__________不均匀光照文本图像的二值化。因为文本图像的背景是不均匀的，所以想先求出图片的亮度背景，用原图减去背景，就会得出文本的内容，再进行二值化，可能就会得到我们想要的结果。以下是详细的处理过程：首先要估算出原始图片的背景图。图片中某一点的背景，可以用该点w*w邻域内较亮的点的集合来进行估算。就好比一张白纸，一个区域内最白的一些点就可以代表该区域的背景。我们逐行逐列的扫描图
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2022-12-19 10:57:56
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前言 在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果，本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。实例 在进入正题之前，我们先看一个实例，下面图1和图3为做硬币面额识别拍摄的，可以看到，由于硬币表面的反光以及打光角度的原因，图片存在严重
# 图像处理中的光照消除：Python实现
在计算机视觉和图像处理中，光照变化是一个常见且复杂的问题。这种变化往往会导致图像质量下降，影响后续的分析和处理。因此，消除图像中的光照影响，使得物体特征更加明显，是一项重要的任务。本文将探讨如何使用Python对图像进行光照消除，并提供相应的代码示例。
## 光照消除的基本概念
光照消除的主要目标是从图像中去除光照的影响，使得图像中的物体特征更为突
# Python去除图像光照影响
## 引言
在图像处理中，光照影响是一个常见的问题。当拍摄条件不理想或者图像中存在明亮或暗淡的区域时，图像的光照分布可能会不均匀，这会影响图像的质量和后续的处理。本文将介绍如何使用Python去除图像的光照影响，帮助刚入行的开发者解决这个问题。
## 整体流程
下面是整个去除图像光照影响的过程，我们将使用Python进行实现。
```mermaid
sequ
原创
2023-12-27 07:33:31
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在此示例中，您可以校正背景亮度不均匀问题，并将图像转换为二值图像，以便于识别前景对象（单个米粒）。 MATLAB2020a%% 校正亮度不均匀问题并分析前景对象
% 预处理步骤增强图像
%% 预处理图像
% 将图像读入工作区。
% 在此示例中，您可以校正背景亮度不均匀问题，并将图像转换为二值图像，以便于识别前景对象（单个米粒）。
I = imread('rice.png');
figure(1)
目录数据说明处理目的/过程代码处理结果 数据说明数据来自 2010年中国地面气候资料日值数据集(V3.0) 中国气象数据网数据集实体文件名称： 数据文件命名由数据集代码（SURF_CLI_CHN_MUL_DAY）、要素代码（XXX)、项目代码（XXXXX）、年份标识（YYYY）和月份标识（MM）组成。其中，SURF表示地面气象资料，CLI表示地面气候资料，CHN表示中国，MUL表示多要素，DAY
文章目录0 前言1 课题背景2 Dlib人脸识别2.1 简介2.2 Dlib优点2.3 相关代码2.4 人脸数据库2.5 人脸录入加识别效果3 疲劳检测算法3.1 眼睛检测算法3.2 打哈欠检测算法3.3 点头检测算法4 PyQt54.1 简介4.2相关界面代码 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟
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2024-08-07 10:42:50
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对于实验室级别的液-固相光催化反应而言，因光催化剂是固体纳米颗粒，在磁力搅拌器的作用下，会在氙灯光源照射出的光斑范围内不断运动，所以氙灯光源光斑的不均匀性对于液-固相光催化反应的性能表征影响较小。但在进行光电催化反应、气-固相反应、太阳能电池测试等实验中，因光电极、反应固体粉末或太阳能电池板在氙灯光源照射出的光斑范围内位置固定，氙灯光源输出的光斑不均匀性会给实验测试带来误差，特别是会给重复性实验带
编辑：Happy 本文是南开大学程明明与南洋理工大学Chen ChangeLoy等人关于深度学习时代的低光图像增强的综述。本文从低光图像增强的数据集、网络架构、损失函数、学习机制等不同角度对其进行了系统性的总数；为评估不同方法的泛化性与鲁棒性还提出了一个大尺度低光图像数据集；与此同时，针对低光图像增强存在的挑战以及未来有研究价值的方向进行了探讨。强烈推荐给各位low-level领域的同学！Abst
