文章目录一 、生成器与yield二、 yield表达式应用三、 三元表达式、列表生成式、生成器表达式3.1 三元表达式3.2 列表生成式3.3 字典生成式3.4 集合生成式3.5 生成器表达式3.6 总结 一 、生成器与yield如之前所述，我们得到一个迭代器通常都是调用可迭代对象的__iter__方法 ，例如 list.iter() 得到一个迭代器，但是当list很大时候，就违背了python
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2024-04-18 15:05:30
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# 图像加雾处理 Python 实现
在计算机视觉和图像处理领域，图像加雾处理是一个重要的研究方向。它不仅能帮助我们理解图像在各种天气条件下的表现，还能在自动驾驶、深度学习等领域中提供良好的训练数据。本文将深入探讨如何使用 Python 实现图像加雾处理，包含代码示例及其应用场景。
## 什么是图像加雾处理？
图像加雾处理主要是向清晰的图像中添加雾效，使得该图像看起来模糊，因此我们需要在现有
很多人都认为retinex和暗通道去雾是八杆子都打不着的增强算法。的确，二者的理论、计算方法都完全迥异，本人直接从二者的公式入手来简单说明一下，有些部分全凭臆想，不对之处大家一起讨论。 首先，为描述方便，后面所有的图像都是归一化到[0,1]的浮点数图像。 Retinex的公式就是：J=I/L &
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2024-05-21 08:00:34
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以前由于硬件限制，很多游戏的天空和地面颜色主要是用贴图模拟，近来硬件的发展，越来越多的游戏开始采用基于比较真实的大气散射模型来实时计算。很多文章的计算最终都将眼睛高度和角度作为参数，这里主要按照Sean O’Neil系列的方法来(其实它也是Nishita的改进)。 原理可以简单归结为：光从大气外圈，散射之后进入眼睛。散射本身
#include <Windows.h> #include <osg/Node> #include <osg/Group> #include <osg/Geode> #include <osg/Fog> #include <osgViewer/Viewer> #include <osgGA/Stat ...
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2021-09-08 15:42:00
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在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。 关于何
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2024-08-25 16:40:19
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# Python去雾实现教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个实现python去雾的流程，可以用下面的表格展示：
```mermaid
journey
title Python去雾实现步骤
section 准备工作
开发者准备数据集
小白获取数据集
section 去雾处理
小白运行代码对图片去雾
```
原创
2024-05-06 06:55:53
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Cloud Computing：带你解读云计算、雾计算(Fog Computing)、边缘计算(Edge Computing)的前世今生目录云计算雾计算(Fog Computing)与CC比较边缘计算(Edge Computing)EC的百家华山论剑与IOT与自动驾驶与其他设备三者PK云计算 云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共
matlab 图像去雾基于非物理模型的去雾方法：不考虑雾导致图像退化的原因，只通过实现对比度增强方法达到去雾目的；例如,子块部分重叠的局部直方图均衡化方法、对比度受限自适应直方图均衡化方法、Retinex增强方法等。基于物理模型的去雾方法：考虑雾导致图像退化的成因,进行数学建模,补偿退化过程造成的失真,恢复无雾图像。该类方法获得的无雾图像,视觉效果自然，一般无信息损失。去雾方法局部直方图均衡化cl
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2024-01-24 23:03:37
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暗通道与导引滤波标签（空格分隔）： 论文学习笔记 暗通道与导引滤波暗通道与图像去雾1 暗通道理论2雾的成像模型3暗通道理论去雾推导4 实验结果5 该理论的缺陷导引滤波1导引滤波概述2数学推导3实验效果31去雾效果32边缘保持效果4算法复杂度说明5加权导引滤波实际用途 1. 暗通道与图像去雾雾霾是特定气候与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济生产及社会活动会排放大量细颗粒物，一旦排放量超过大气循
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2024-05-26 23:09:15
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Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理，十分巧妙，有兴趣者可以看看。这里使用OpenCV实现文中的去雾算法，然而论文提到的soft matting未在本程序中实现。代码如下：#include<iostr
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2024-07-30 16:08:30
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吴韧认为，从这个意义讲, 也许所谓的“雾计算”（fog computing），是一个更加贴切的表述，意指由身边设备完成计算。他强调称,，云和雾是相辅相成, 云端无所不能，雾则无处不在，两者间的信息交换不是原始数据而是智能。 把任何数据都放入云端进行处理，需要非常大的带宽和存储支持和非常小的延时，很多情况下并非最优选择，甚至根本就无法做到。 雾计算（Fog Computing）
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2023-07-14 15:20:32
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1.1 剔除（Culling）的概念： 对于实时交互的3D环境而言,现实的速度和效率是非常重要的。虽然现在的硬件能力非常的 快，但是要想保持30FPS的同时处理数十万的三角形，以现在的主流机器来说还是有些困难的。  
Unity中的雾效 Unity原生是支持雾效的，可以通过Window/Rendering/Lighting Settings设置：Unity支持3种模式的雾效，Linear，Exponential，Exponential Squared。Linear模式对应的雾效系数公式如下： 其中，E为雾效的结束距离，S为开始距离，c为当前点的雾效坐标。Exponential模式对应的雾效系数公式如下： 其中
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2024-07-26 10:15:57
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## Python图像去雾
雾是大气中的悬浮微粒造成的光散射现象，会导致图像变得模糊不清。图像去雾是一种通过处理图像，去除图像中的雾气，使图像变得更加清晰的技术。在计算机视觉和图像处理领域，图像去雾被广泛应用于增强图像质量、改善图像视觉效果等方面。
本文将介绍如何使用Python进行图像去雾，并提供相关代码示例。我们将使用OpenCV和Numpy这两个常用的Python库。
### 理解图像
原创
2023-07-29 14:42:06
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图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于频域的算法和基于空域的算法两大类。基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法，把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法，可去掉图中的噪声;采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。&
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2024-04-28 13:00:23
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# Python锐化与去雾图像处理
在数字图像处理中，锐化与去雾是两种常用的技术。它们不仅增强了图像的视觉效果，还能够改善图像分析的精度。本文将探讨如何使用Python进行图像锐化和去雾，并提供代码示例，帮助读者理解这些技术。
## 理论背景
### 锐化
锐化是提高图像细节的一种方法，常用于增强图像边缘。通过对图像进行锐化处理，可以使细节更加清晰明了，适合用于识别和分析。
### 去雾
在计算机视觉领域，图像去雾是一个重要的研究方向。近年来，借助 Python 和 OpenCV 库，可以有效地处理图像去雾的问题。本文将详细记录解决“Python OpenCV 去雾”问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面，以便更好地理解和应用。
### 版本对比与兼容性分析
首先，我们可以看到 OpenCV 的演进历史：
```mermaid
ti
# Python血雾追踪实现教程
## 一、前言
在游戏开发和数据分析的领域，血雾追踪是一个常见的需求，同时也是一个很有趣的实现过程。本文将带你逐步实现“Python血雾追踪”功能，帮助你掌握相关技能。我们将通过清晰的流程和代码示例，让你轻松理解每一步的重要性。
## 二、流程概述
在开始实现之前，了解整个过程是非常重要的。以下是血雾追踪的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 04:38:31
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MATLAB图像去雾霭算法及其实现摘要 雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色先验的图像
