在图像处理领域,锐化滤镜常用于增强图像的清晰度与边缘对比度,Python作为一个强大的编程语言,在实现锐化处理时提供了多种库,包括PIL、OpenCV等。然而,虽然实现锐化滤镜的技术日渐成熟,依然存在着一些技术痛点与性能挑战。以下是为了解决Python锐化滤镜问题而记录的技术演进过程。 ### 背景定位 在最初的图像处理项目中,我们面临的技术痛点集中在图像处理时间长、效果不理想的困扰上。用户反
原创 5月前
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1、图像锐化理论基础1、锐化的概念    图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶微分的性质图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突
本文用 Python 实现 PS 滤镜中的 USM 锐化效果,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: javascript:void(0) import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io from skimage.filters import gaussian file_name='D:/Visual Effects/PS
转载 2017-10-25 19:34:00
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PS 图像滤镜— — USM 锐化
PS
转载 2016-04-24 15:14:00
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算法概述基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris(大神级人物,写了很多文章)提出的,我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法,但是速度也是非常慢的,所以当时也没有继续做深入的研究,前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化,因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码,由于论文的理论部分还有一些我没有想清
Ps菜单:滤镜/锐化/USM 锐化Filter/Sharpen/USM Sharpen◆  ◆  ◆USM锐化滤镜工作原理两种颜色相交时,不改变颜色本身,而只是将其交线变得清楚一些,可使图像看起来更清晰,这正是人眼的一种观察特征。采用照相制版中的虚光蒙版(模糊遮罩)原理,通过加大图像中相邻像素间的颜色反差,使图像的不同颜色之间生成明显的分界线,从而提高图像整
欢迎观看Photoshop教程,小编带大家了解锐化的原理以及如何应用基本的锐化。几乎任何照片都可以进行一些锐化,因为拍照的过程难免会柔化照片,要锐化这张照片,首先要来到「图层」面板,确保选中你想要锐化的图层,我们将它放大到 100%,以便我们可以在文档窗口中准确地判断锐化设置。将照片放大到 100% 的一种快捷方法,就是双击工具面板中的缩放工具。现在来到「滤镜」菜单,选择「转换为智能滤镜」以便我们
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获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);Mat.ptr(int i=0)获取像素矩阵指针,索引i表示第i行,从0开始计数;获得当前指针const uchar* current = myImage.ptr(row);获取当前像素点P(row, col)的像素值p(row, col) = current[col];像素范围处理saturate_casts
转载 2023-07-28 15:18:32
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Python Imaging Library,简称PILpython图像处理库,这个库支持多种文件格式,并提供了强大的图像处理和图形处理能力。下面是我的学习笔记一、PIL库Image类解析(1)Image图片读取和创建方法方法描述Image.open(filename)根据参数加载图像文件Image.new(mode, size, color)根据给定参数创建一个新的图像Image.open(St
转载 2023-08-07 21:40:49
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在处理机器学习和图像处理任务时,特别是在使用Python进行图像锐化时,可能会遇到一些性能瓶颈和配置问题。本文将为您提供详细的解决方案,帮助您顺利处理“锐化python”问题。 ## 环境准备 在进行Python锐化操作之前,首先需要确保您的开发环境设置完好。这包括必要的前置依赖项安装以及对硬件资源的评估。 ### 前置依赖安装 为确保操作顺利,您需要安装以下依赖: - `numpy`:
原创 5月前
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参考的一些文章以及论文我都会给大家分享出来 —— 链接就贴在原文,论文我上传到资源中去,大家可以免费下载学习,如果当天资源区找不到论文,那就等等,可能正在审核,审核完后就可以下载了。大家一起学习,一起进步!加油!! 目录前言(1)图像锐化(2)图像边缘检测a. 图像边缘b. 边缘检测1. 一阶微分算算子、二阶微分算子2. 读取图像信息3. Sobel 算子4. Laplacian 算子5
图像锐化处理目的:突出图像的细节,或者增强被模糊了的细节,增强图像边缘,便于提取目标物体的边界图像边缘的特点:在边缘上的灰度变化比较平缓,而在边缘两侧灰度变化较快,梯度值较大。通常是局部不连续的,且亮度变化最显著的部分。锐化的基本方法微分运算 在数学上对于离散的数据,使用差分来定义一元函数的一阶微分,公式如下 再用差分定义一元函数的二阶微分,则公式如下上述公式是一元的。同理,我们也可以推导到二元,
Quote :It is indeed a well-known result in image processing that if you subtract its Laplacian from an image, the image edges are amplified giving a sharper image. [From OpenCV 2 Computer Vision
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文章目录一、图像锐化的原理1、梯度法2、高通滤波二、使用edge函数实现边缘检测1、图像的线段检测2、edge函数3、roberts算子4、prewitt算子4、sobel算子5、canny算子6、图像二值化 一、图像锐化的原理  图像锐化的目的是凸显物体的细节轮廓,通常可以用梯度、Laplace算子和高通滤波来实现,下面一一说明:1、梯度法梯度计算可以参考 小白学习图像处理——canny边缘检
转载 2023-08-26 15:45:03
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一、实验目的与要求加深对图像增强及边缘检测技术的感性认识,应用MATLAB工具箱自带的处理函数或自己编程完成相关的工作,分析处理结果,巩固所学理论知识。熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器,针对不同类型和强度的噪声,进行滤波处理,体会并正确评价滤波效果,了解不同滤波方式的使用场合,能够从理论上作出合理的解释。二、实验内容图像平滑(去噪):编写超限像素平滑法,灰度最相近的K个邻点平均法(函数名称
前言上一篇文章我们利用PIL自带的路径方法实现了一些滤镜的效果,单纯从使用的角度来说已经够我们使用了,但是如果能够弄清楚它们背后的原理,相信应该是会对我们更有帮助的。在正式讲解之前,有一些基本的概念还是要在重新了解一下。图片是由一个个像素组成的,每个像素又是由RGB三种颜色数值组成的(这里指的是RGB模式图片),灰度图是由0-255单个数值组成的。所有的图片处理,本质上都是对像素值进行处理。灰度滤
在从事计算机视觉项目中,需要用到图像预处理,以帮助改善我计划构建的机器学习模型。图像预处理包括将图像滤镜应用于图像,本文将比较一些最知名的图像滤镜(也叫过滤器)。图像过滤器可用于减少图像中的噪声量并增强图像中的边。图像中可能存在两种类型的噪声:斑点噪声和胡椒盐噪声。斑点噪声是在图像采集期间产生的噪声,而胡椒盐噪声(指稀疏出现的白色和黑色像素)是由图像信号的突然干扰引起的。而增强图像的边可以帮助模型
美图秀秀相信大家都不陌生,大 家只要操作美图秀秀,就可以P掉图片中脸上的一些瑕疵,让人变得更加的美丽。 借助Python和Flask来实现一个美图秀秀的网页设计,大家只需要通过网页上传需要美颜的图片,然后就可以从网页下载美颜好的图片。 01 整体设计 首先我们需要实现的是美图秀秀的功能。 在一幅图中,我们看起来的非常粗糙的点,可以视作是一些噪声,而我
原图 out_raw.jpg 一、灰度算法彩色照片每一个像素的颜色值由红、绿、蓝三种值混合而成,红绿蓝的取值分别由很多种,于是像素的颜色值也可以有很多种颜色值,这就是彩色图片的原理,而灰度照片则只有256种颜色,一般的处理方法是将图片颜色值的RGB三个通道值设为一样,这样图片的显示效果就会是灰色。灰度处理一般有三种算法:1 最大值法:即新
转载 2023-10-26 23:00:34
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图像锐化        图像锐化,主要用于增强图像的边缘,及灰度跳变部分。因为图像中边缘及急剧变化部分与图像的高频分量有关,所以当利用高通滤波器衰减图像信号中的低频分量时就会相对的强调其高频分量,从而加强图像中的边缘急剧变化的部分,达到图像锐化的目的。     &nbs
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