AR学习笔记（三）：配准特征点的选择特征点选择思路用到的库OPENCVDLIB特征点选择测试根据唇部轮廓线选择特征点DLIB唇部识别测试根据牙齿的角点选择特征点边缘提取测试颜色分割测试轮廓检测提取特征点根据牙齿的质心选择特征点基于深度学习的方法问题 课题需要选择合适的特征点，计算相机的位姿变换矩阵，实现2D-3D配准的功能，编程语言主要采用C++，部分通过python验证，下面记录一下自己的思路
# 实现去高光（Dehighlight）功能的步骤指南
去高光（dehighlight）是图像处理中的一种技术，通常用于去除照片或图像中高光区域的影响。本文将详细介绍如何在Python中实现去高光的方法，适合刚入行的小白。我们将通过以下几个步骤来实现该功能。
## 流程总览
以下是实现去高光的整体流程：
| 步骤 | 描述
[size=x-large][color=blue]方法一、压暗高光&重新着色[/color][/size]
当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得：
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情
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2024-07-19 14:00:59
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摘要：本文主要对人脸识别技术在复杂光照条件下进行了研究,对人脸识别的核心技术在Android平台下进行研究和分析。系统对人脸识别系统的预处理、特征提取、分类识别三个关键环做了详细的研究,系统性能经过每一阶段的处理后都会得到一定的提升。本设计系统主要进行了以下几个方面的研究:(1)在预处理阶段运用了Retinex算法,对Retinex理论的本质意义进行分析,得出了Retinex输出图像的本质,即相对
# Python 去光的实现教程
在机器学习和计算机视觉领域，去光（或称为去背景）是一项常见的任务。它通常涉及从图片中提取前景物体。这篇文章将教你如何使用Python实现去光，适合刚入行的小白。
## 工作流程
以下是实现去光的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 |
原创
2024-09-14 06:39:59
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案例素材图：方法原理步骤：得到高光面的选区，然后吸取高光面附近的颜色填充上去，这样就达到了去高光的效果。 得到高光选区的方法有很多种，要提取这种选区，通过阿尔法通道是最合适不过的了，本案例就通过阿尔法通道来操作：1.首选选择背景图层， 然后选择要拿到阿尔法通道里面去进行操作的区域，这里可以通过Ctrl+A 全选整个画面， 然后Ctrl+C 拷贝画面 然后鼠标点击切换到通道面板，新建一个通道，然后C
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2023-09-18 09:47:16
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对于一个多元函数，用最速下降法(又称梯度下降法)求其极小值的迭代格式为其中为负梯度方向，即最速下降方向，αkαk为搜索步长。一般情况下，最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术，比如精确线性搜索，但是更常用的是不精确线性搜索，主要是Goldstein不精确线性搜索和Wolfe法线性搜索。为了调用的方便，编写一个Python文件，里面存放线性搜索的子函数，命名为linesearch.py，这里先只编
# 光流算法实现在Python中的步骤与示例
光流算法是一种计算图像中运动信息的技术，广泛应用于计算机视觉领域。作为初学者，你可能会觉得这一过程有些复杂，但只需遵循一些简单的步骤，你就能掌握如何在Python中实现光流算法。接下来，我会为你提供一个详细的流程和示例代码，希望能帮助你快速入门。
## 实现光流算法的步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-22 05:29:48
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高光/阴影控制是一种与点测光模式一起使用的自动曝光补偿方式。高光控制的目的是保证高光(亮)部分的色泽层次分明，而不顾及阴暗部分；而阴影控制则正好相反，能保证阴暗部分的曝光是准确的。如Minolta α9000和Olympus OM-4Ti都配置了这样的自动曝光补偿方式。这一功能也是用于反差较大的拍摄场合，高光/阴影控制的工作原理(以Minolta α9000为例)：进行高光控制时，以高亮处为基准测
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2023-10-17 20:09:37
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1 Blinn-Phone 与 冯氏光照模型有什么区别？答：在冯氏光照模型中观察向量和反射向量夹角大于90度点积为负数，镜面分量为0，高光区域会出现明显断层。Blinn-phone光照模型唯一不同就是取得是观察向量和反射向量之间的半程向量，它不会大于90度。2 Gamma 校正作用及如何使用？答：电压与亮度不会是一条直线，通过乘一个gamma值校正成直线。使用法一：glEnable(GL_FRAM
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2024-04-22 11:08:06
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# 使用Python实现光流算法的指南
光流算法通常用于计算图像序列中物体的运动，广泛应用于视频监控、自动驾驶车辆等领域。本文将为刚入行的小白详细讲解如何在Python中实现光流算法。为了便于理解，我们将整个实现过程分为几个步骤，并提供必要的代码分享与讲解。
## 流程概述
以下是光流算法实现的整体流程概述：
| 步骤 | 说明 |
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| 1. 导入必要的库
39 Meanshift 和 和 Camshift目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点（比如直方图反向投影得到的点），和一个小的圆形窗口，我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处（或者是点最多的地方）。如下
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2024-08-26 19:56:05
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前篇我们介绍了TWaver 3D的环境映射特效，下面我们接着给大家分享高光反射特效。
高光反射定义了物体上的某一区域比其他地方更反光。在高光反射的贴图中，黑色区域的反射率为0（完全不反光），白色区域的反射率为100%（完全反光）。这在现实的生活中，也是随处可见，比如一个生锈的物体用低光，而一个抛光的金属应该用高强光；手表上的表盘比表带应该更反光；人的嘴唇应该比皮
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2024-01-29 06:53:43
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# Python图像高光区域
在图像处理领域，高光区域通常指的是照片中明亮的部分，通常出现在光线照射强烈的地方，比如阳光直射的地方。在Python中，我们可以使用一些库来处理图像，找出图像中的高光区域并进行相应的处理。
## 图像处理库
在Python中，有一些常用的图像处理库，比如PIL（Python Imaging Library）、OpenCV、matplotlib等。这些库提供了丰富
原创
2024-04-10 05:25:13
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1 不同色彩空间的转换opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法，但常用的有三种色彩空间：灰度、BRG、HSV(Hue-Saturation-Value)灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测BGR - 蓝-绿-红 彩色空间，每个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝-绿-红三种颜色。HSV，Hue 表示色调，Saturat
# 高光区去除 - Python 科普
在图像处理领域，高光区是指图像中光照最强的区域，通常情况下，过高的亮度会导致细节丢失。因此，在很多图像处理任务中，我们需要去除或抑制高光区，以便保留更多的细节。本文将介绍如何利用 Python 实现高光区去除，提供代码示例，以及一些基础理论支持。
## 1. 什么是高光区？
高光区是图像中最亮的部分，通常会呈现为白色或接近白色的区域。这类区域往往缺乏细
原创
2024-10-04 03:36:03
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# 图片高光降低的实现教程
在图像处理领域，降低高光通常用于改善图片的质量，减少过曝区域。今天，我将为你介绍如何用Python实现这个过程。这篇文章将涵盖整个操作流程，展示使用的代码，并提供详细的解释。通过这个学习，你将能够理解图像处理的基本步骤和代码的实现细节。
## 处理流程
为了实现图片降低高光的功能，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
LK光流金字塔算法是一种经典的稀疏光流算法，前文我们已经详细讲过其原理与实现：LK光流金字塔算法原理及C++实现TPS薄板样条变换是一种经典的非刚性形变模型，前文我们也已经详细讲过其原理、特点与实现：TPS薄板样条变换计算原理及C++实现我们知道，基于匹配点对的图像配准，关键在于找到基准图像与浮动图像的多组匹配点对：(p1,p1')、(p2,p2')、...、(pn,pn')。然后使用多组匹配点对
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2023-09-18 21:00:52
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（1）为什么会有光线追踪（Ray Tracing）？光栅化不能很好地表现全局的效果。如软阴影、毛玻璃效果、间接光照。光线打到一个物体，然后反射打到另一个物体，然后打到人的眼睛。如窗外的光打到地板上，漫反射又打到墙壁上，漫反射又打到任何位置上，不断地弹射最后才打到人的眼睛里去。光线在到达人眼之前弹射不止一次。光线追踪非常慢一帧就需要花费 1 万个 CPU 小时。光线（Light Rays）的定义光线
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2023-12-28 13:48:29
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之前我们讨论过LK算法，其本质来讲属于稀疏光流算法，我们在OpenCV中所用的函数为：calcOpticalFlowPyrLK。这次来介绍一种稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），它由Gunnar Farneback 所提出。光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.光流方法计算在t和 t+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差
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2023-10-20 13:55:39
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