1. difflib差异计算工具此模块提供用于比较序列的类和函数。 例如，它可以用于比较文件，并可以产生各种格式的不同信息，包括HTML和上下文以及统一格式的差异点。有关目录和文件的比较，请参见filecmp模块。class difflib.SequenceMatcher(None,s1,s2)这是一个灵活的类，可用于比较任何类型的序列对，只要序列元素为 hashable 对象。 其基本算法要早于
## Clahe算法在Python中的应用
### 介绍
在计算机视觉和图像处理领域中，对图像进行增强和改善是一个重要的任务。CLAHE（对比度有限自适应直方图均衡化）是一种常用的图像增强算法，它能够增强图像的对比度和细节，并改善图像的视觉质量。本文将介绍CLAHE算法的原理和在Python中的应用，并通过代码示例来演示其使用。
### CLAHE算法原理
CLAHE算法是直方图均衡化（H
原创
2023-08-28 03:31:53
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# 使用 Python 实现 CLAHE 方法
CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种图像增强技术，尤其在医学影像处理和低对比度图像处理中表现良好。本文将教你如何在 Python 中实现 CLAHE。我们将一步步带你完成整个流程，并提供每个步骤的详细代码和注释。
## 整体流程图
以下是实现 CLAHE 方法的流程
原创
2024-10-12 06:11:09
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2020-09-17 22:36:00
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Clean code note正在走向代码的终结，代码会自动产生出来。 扯淡，永远抛不掉代码，因为代码呈现了需求的细节。在某些层面上，这些细节无法被忽略或者抽象。是否也为糟糕的代码深深困扰，沼泽 wading.花时间保持代码整洁不但有关效率，还有关生存。第二章 有意义的命名规则：名副其实问题不在于代码的整洁度，而是在于代码的模糊度：即上下文在代码中未被明确体现的程度。避免误导1）hp, aix,
# CLAHE在Python中的实现
## 引言
对比度限制自适应直方图均衡（CLAHE，Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种用于增强图像对比度的技术。这种方法对于处理光照不均的图像特别有效，能够显著提高视觉效果且保留细节。在这篇文章中，我们将探讨CLAHE的原理，以及如何使用Python中的OpenCV库实现这一功能。
#
# 图像处理之CLAHE算法在Python中的实现
## 介绍
在计算机视觉中，图像处理是一个非常重要的领域。而CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法是用于图像增强的一种常用方法。本文将指导一位刚入行的开发者如何在Python中实现CLAHE算法。
## 整体流程
下面是实现CLAHE算法的整体流程：
| 步骤
原创
2023-09-22 12:48:57
209阅读
对于如下的for语句1. for obj in iterable_obj:
2. do something with obj首先会调用iter方法获取关于iterable_obj对象的迭代器，然后不断调用迭代器对象的next方法，直至抛出异常位置。 为了说明这一点，看下面的例子。 1. myiter = MyIterator(1, 4)
2. for
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2024-07-19 14:48:43
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数学常量圆周率：pi；自然常数：e。数学函数返回数字的绝对值，且值的类型取决于原参数的类型（复数返回浮点型）：abs( x )x---数值>>> abs(-1.23)
1.23>>> abs(3+4j)
5.0返回浮点数或整数的绝对值,且值的类型只能是浮点型：fabs( x )x---数值>>> import math
>>>
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2023-09-28 16:00:47
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原标题：搞定三大神器之 Python 装饰器来自公众号： Python与算法社区学会 Python 装饰器装饰器，几乎各大Python框架中都能看到它的身影，足以表明它的价值！它有动态改变函数或类功能的魔力！本专题的目录：学会 Python 装饰器1 什么是装饰器2 装饰器的结构3 为什么要这样4 装饰一个函数5 装饰一个类6 装饰器层叠7 温馨提醒总结1 什么是装饰器对于受到封装的原函数比如 f
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2023-11-20 14:09:40
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实验二 数字图像的算术运算一、实验目的1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。二、实验环境PC计算机MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)实验所需要的图片三、实验原理图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。
# 基于CLAHE的去雾算法实现指南
去雾算法是图像处理中重要的一部分，能够提升图像质量。本文主要介绍如何利用Python实现基于对比度受限直方图均衡（CLAHE）的去雾算法。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取输入图像 |
| 3 | 转换图像到合适的颜色空间 |
| 4
原创
2024-09-16 03:26:17
270阅读
阈值化简易阈值化函数说明选定一个阈值，可以对原图像各个像素点与阈值相比较，作出判断。double threshold( InputArray src, OutputArray dst,
double thresh, //阈值
double maxval, //目标最大像素设置值
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2024-10-12 13:56:05
108阅读
阈值化简易阈值化函数说明选定一个阈值，可以对原图像各个像素点与阈值相比较，作出判断。double threshold( InputArray src, OutputArray dst,
double thresh, //阈值
double maxval, //目标最大像素设置值
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2024-10-12 13:56:11
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一、轮廓及API介绍什么叫轮廓呢？大概就是能以某种方式连续连接起来的一系列点所组成的一个整体，当然了，点也能看做是一种特殊的轮廓吧。了解到，利用cv的库函数findcontours提取出来的轮廓是有一定的内在关系的，比如说内外轮廓的包含，父子关系等等，可以通过这些关系来提取出我们真正所需要的轮廓。而cv的库函数Canny所提取出来的轮廓则是没有所谓的内在关系的。那么，以下图为例，来说明findco
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2024-08-24 18:06:31
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A Survey on Image Data Augmentation for deep learningRef:1. A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning2. Generative Adversarial Network in Medical Imaging- A Review1. 目的是解决过拟合问题常用方法有：Dropou
CLAHE算法对于医学图像，特别是医学红外图像的增强效果非
原创
2022-12-25 10:18:43
739阅读
1.3Calibration
标定3个水平放置的相机及其相对位置，跟双目标定类似，先分别标定每个相机的内外参数，再标定第2,3相机相对第一个相机的位置，并用校正来检验标定效果
2.bagofwords_classification
用SVM训练的方法，识别单词？貌似是这个意思
3. bgfg_gmg
在光照条件会发生改变的情况下，提取背景？
4.bgfg_segm
分割背景
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2024-05-10 12:14:51
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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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1.什么是OpenCVOpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，能够执行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级并且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成。总结特点：1.开源, 商业用途也不必公开自己的源码或者改善后的代码。2.效率高。简单的图像处理就算了。涉
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2024-05-03 22:47:07
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