# 使用 OpenCV 实现自动色阶调整
在数字图像处理中，色阶调整（也称为直方图均衡化）是一种常用的图像增强技术。其目的在于改善图像的对比度，使得图像的视觉效果更加清晰。本文将通过使用 Python 的 OpenCV 库，介绍如何实现自动色阶调整。
## 什么是色阶调整？
色阶调整的基本思想是通过对图像的直方图进行处理，使得所有的像素值分布更加均匀，从而增加图像的对比度。在直方图均衡化中，
需要实现倒车辅助标记检测的功能，倒车辅助标记颜色已经确定了，所以不需要使用深度学习的方法，那样成本太高了，直接可以使用颜色检测的方法。首先需要确定待检测目标的HSV值1 import cv2
2
3 img = cv2.imread('l3.png')
4 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
5 hsv = cv2.cvtColor(
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2023-06-19 10:10:36
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目录0 提问1.1 原理trick:1.2 代码1.3 结果0 提问访问像素值用0初始化矩阵saturate_cast 是做什么用的，以及它为什么有用1.1 原理图像处理一般来说，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）邻域（基于区域的）算子像素变换在这一类图像处理变换中，仅仅根据输入像素值（有时可加上某些全局信息或参数）计算相应的输
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2024-04-28 12:30:49
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OpenCV版本要求在2.3.1以上本文主要介绍OpenCV中颜色通道相关的操作，以及图像的旋转和平移操作等。1.改变颜色通道在OpenCV中，一共有超过150种改变颜色通道的方法，不过我们主要研究其中最重要的两个：BGR和Gray的转换和BGR和HSV的转换。转换颜色通道时，我们使用cv2.cvtColor(input_img,flag)这个函数，其中flag主要决定了转换的类型。BGR到Gra
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2023-08-02 13:43:30
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基本概念直方图是对数据进行统计的一种方法, 可以直观表现图像某属性的数值(频率)分布情况, 包括灰度直方图、RGB直方图等数字直方图 图像直方图 相关概念函数原型CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages,
const int* channels, InputArray mas
# 实现Python色阶
## 操作流程
为了实现Python色阶，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图片文件 |
| 3 | 转换为灰度图像 |
| 4 | 实现色阶效果 |
| 5 | 显示处理后的图像 |
## 代码实现
### 步骤1：导入必要的库
```python
import
原创
2024-03-20 06:59:12
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基于SVM和神经网络的车牌识别 深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析 本文用来学习的项目来自书籍《实用计算机视觉项目解析》第5章Number Plate Recognition 提供的源代码书名：《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》链接：http://pan.baidu.com/s/1qWwjIzy 密码：z
一、HSV颜色系统HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。1. 色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青
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2024-02-19 18:14:37
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# Python设置色阶
在图像处理中，色阶是指图像中颜色的亮度范围。通过调整色阶，我们可以改变图像的整体亮度和对比度，从而使图像看起来更加清晰和生动。在Python中，我们可以使用一些库来设置图像的色阶，比如PIL（Python Imaging Library）和OpenCV等。
## PIL库设置色阶
PIL库是Python中用于处理图像的常用库之一。下面是一个示例代码，演示了如何使用P
原创
2024-05-06 06:51:54
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# Python CV 色阶实现
## 引言
在计算机视觉（Computer Vision）中，色阶（Histogram Equalization）是一种图像处理技术，它能够增强图像的对比度并增加细节的可见性。本文将向你介绍如何使用 Python 实现色阶，并帮助你理解每个步骤的含义。
## 流程概览
以下是实现色阶的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-07-31 11:35:52
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# 项目方案：Python 色阶导入
## 1. 引言
在图像处理和计算机视觉领域，色阶是一个非常重要的概念。色阶可以用来描述图像中的颜色范围和亮度级别，对于图像的处理和分析有着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了大量的库和工具，可以方便地进行图像处理和计算机视觉任务。本项目方案旨在介绍如何使用Python导入色阶，并给出代码示例。
## 2. 背景知识
在开始项目方案之
原创
2024-01-29 11:49:45
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色阶调整( Levles Adjustment )
（一）色阶调整原理
色阶是什么：色阶就是用直方图描述出的整张图片的明暗信息。如图
从左至右是从暗到亮的像素分布，黑色三角代表最暗地方（纯黑），白色三角代表最亮地方（纯白）。灰色三角代表中间调。
每一个色阶定义有两组值：
一组是输入色阶值，包含黑灰白三个值， 上图中： 黑点值为０， 灰点为１.００，白点为２５５
另一组是输入色阶值，包含黑白两个值
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2020-10-12 10:36:00
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目录前言准备格式调整 & 自定义设置一.pyplot基础函数（一）后端资源管理1.内存或显示处理1.1 matplotlib.pyplot.show()1.2 matplotlib.pyplot.close()1.3 matplotlib.pyplot.get_fignums()2.clear，get和set2.1 matplotlib.pyplot.clf()2.2 matplotli
输入色阶和输出色阶 通道选择RGB->调整整张图片的明暗度 通道选择R、G、B单一通道->对单一通道暗部、灰部、高光部色素调整 输入色阶和输出色阶也可以用ps曲线做出同样效果 黑，灰，白吸管 黑，灰，白吸管在图像上点击，意味着将点击处的像素作为纯黑、纯灰、纯白。不过有可能造成图像的原色调偏差，事实上
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2017-03-20 11:29:00
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Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库，它是 Plotly.py 的高级封装，为复杂图表提供简单的语法。最主要的是 Plotly 可以与 Pandas 数据类型 DataFrame 完美的结合，对于数据分析、可视化来说实在是太便捷了，而且是完全免费的，非常值得尝试下面我们使用 Ployly 的几个内置数据集来进行相关图表绘制的演示数据集Plotly 内置的所有数据集都
文章目录一、色阶调整( Levels Adjustment )原理二
原创
2018-11-06 20:48:40
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实现函数代码：
1 /****************************************/
2 /* 实现自动对比度的函数 */
3 /* 目前只有前后中通道调用 */
4 /* 彩色的已经加入到了函数内部 */
5 /***************************
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2020-04-30 15:25:00
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# 自动色阶算法原理及其Python实现
在图像处理领域，自动色阶是一种常用的图像增强技术，通过调整图像的亮度和对比度，使其显示更为清晰。本文将通过步骤性的方法和代码实现，讲解自动色阶的原理及其在Python中的实现。
## 流程概述
自动色阶算法主要包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
openmv4系列7----寻找色块1、find_blobs函数image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10,
pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, mer
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2023-09-15 15:15:26
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本文介绍了 PS 中色阶的实现原理及公式，并用 Python 实现，自测与 PS 的色阶调整效果基本完全一样（使用和 PS 中色阶相同的参数对比效果，包括各极限值，本文只实现了 RGB 整体色阶的处理，对各个通道的处理逻辑公式是一样的，实际使用会用 OpenGL 实现）如下图是 PS 中色阶调整的操作面板，可以对 R、G、B 单独的通道或 RGB 整体通道做色阶调整。每个通道或整体有五个参数（红色
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2023-09-08 19:26:33
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