摸索了两天，终于把等高线效果做出来了，摸索的过程也有记录的意义。下面开始。 等高线滤镜有色阶、较低、较高三个控制项，根据PS书籍记载，选择"较低"选项时将在基准亮度以下的轮廓上产生等高线，反之，在基准亮度以上的轮廓上产生等高线，这里的基准亮度就是指色阶。根据描述，可知这里进行了阈值处理，可
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2024-06-09 13:02:44
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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
一、从双目立体视差图中重建三维点云
1.【视差与深度信息】2.【用VS+Opencv3.1从双目立体视差图中重建三维点云】二、斑点检测Opencv中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法。
Reference:1.【 Opencv中SimpleBlobDetector的使用（斑点检测）】2.【Opencv2.4.9源码分析——SimpleBlobDetector
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2024-05-27 20:03:22
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使用python画树状图 文章目录使用python画树状图前言一、前期准备本地安装graphviz安装python库二、使用过程1. hello world2.给连接线加个文案给节点搞点花样复杂一点超高级一些注意的点总结 前言最近到一个需求，跟传销裂变差不多，有上级和下级的概念，根据下级的充值金额给上级返佣，这时候有个上下级的树状图肯定测试起来更加直观一点，也降低沟通成本。一、前期准备本地安装gr
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2024-07-12 15:25:52
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一、通过高光和暗部手法让人物更加通透：1.在通道面板点击选取按钮，载入高光选取，安快捷键Ctrl+J，对高光部分进行复制，将混合模式改为柔光；原图2.暗部手法和亮部一样，在通道中单击选取按钮，选中高光部分，然后Ctrl+Shift+I反向，选择暗光选取，用快捷键Ctrl+ J，复制暗光选取，混合模式改为柔光。通过这样的手法，增加亮暗对比度，从而增加图片的立体感。 二、通过曲线选取增加人物
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2024-02-27 13:15:44
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双边滤波双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩
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2024-04-07 19:25:17
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安装模块PIL：Python Imaging Library 是 python 上非常强大的图像处理标准库，但是只能支持 python 2.7，于是就有志愿者在 PIL 的基础上创建了支持 python 3的 pillow，并加入了一些新的特性。pip install pillowpymupdf 可以用 python 访问扩展名为*.pdf、.xps、.oxps、.epub、.
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2024-10-17 10:23:56
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# 消除图片水印的Python实现
在日常生活和工作中，我们常常会遇到一些带有水印的图片，这些水印可能会影响我们的观感或者使用。如果你想要消除图片中的水印，Python可以帮助你实现这个目标。本文将介绍如何使用Python消除图片水印，并附带代码示例。
## 消除图片水印原理
消除图片水印的原理主要是通过图像处理技术，将水印部分与原始图像进行比对，然后进行像素值的替换或者修复，从而达到消除水
原创
2024-03-13 05:21:59
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1、使用仿制图章工具去除文字这是比较常用的方法。具体的操作是，选取仿制图章工具，按住Alt键，在无文字区域点击相似的色彩或图案采样，然后在文字区域拖动鼠标复制以复盖文字。要注意的是，采样点即为复制的起始点。选择不同的笔刷直径会影响绘制的范围，而不同的笔刷硬度会影响绘制区域的边缘融合效果。2、使用修补工具去除文字如果图片的背景色彩或图案比较一致，使用修补工具就比较方便。具体的操作是，选取修补工具，在
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
# 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
# 使用Python消除图片反光的实用方法
在日常生活中，我们常常需要拍摄照片以记录美好的时刻，然而在某些情况下，反光问题可能会影响照片的质量。尤其是在照明条件复杂的环境中，例如窗口、镜子、金属表面或者其他光滑物体，反光现象往往对拍摄的效果产生不良影响。本文将介绍如何借助Python编程语言中的图像处理库，消除或降低图片中的反光。
## 反光问题的形成
反光现象通常是由于光线直接照射到光滑的
原创
2024-10-24 03:43:16
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# Python消除图片光照影响
在图像处理领域，光照影响是一个普遍存在的问题。图片在不同的光照条件下拍摄，可能导致颜色失真、对比度下降等现象，进而影响后续的计算机视觉任务，如图像分类或物体识别。为了消除这些光照影响，Python提供了丰富的库和工具集，本文将探讨一种常用的方法，并提供相关代码示例。
## 1. 基本原理
消除光照影响的一个常用方法是直方图均衡化。该方法通过调整图像的对比度，
原创
2024-08-06 08:50:07
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本次是高光谱遥感的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破，在消化理解、触类旁通之后，用即使是遥感“小白”也容易接受的方式分享给你。高光谱遥感的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深
三维模型反射光照射实现1. demo效果2. 反射光介绍3. 实现要点3.1 反射光计算3.2 向着色器传值4. demo代码 1. demo效果2. 反射光介绍反射光分为漫反射和镜面反射，平行光属于慢反射。通常反射光指的是镜面反射光又称高光反射，指由光源直接经物体表面反射入眼睛的光线。镜面反射使物体看上去更有光泽 下图是反射光模型，光源发出的光照射到物体上并被反射，当反射光和视线正对时，在一定
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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# 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
