# 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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# Python消除光照影响的技术探讨
在图像处理和计算机视觉领域，光照条件对图像质量和特征提取有着极大的影响。光照的变化可能导致图像中的颜色、亮度和对比度不一致，进而影响后续的处理和分析。因此，消除光照影响不仅能提升图像质量，还能提高算法的鲁棒性。本文将介绍几种使用Python处理图像以消除光照影响的方法，并提供相应的代码示例。
## 灯光均衡化
图像的光照差异可以通过直方图均衡化技术来减
目录基本原理一、BM3D算法的详解编辑二、python中的应用总结基本原理图像做块间匹配，把多张相似的2D图像块组成3D组，对3D组进行域变换，利用域变换上系数的稀疏性，进行滤波，然再逆向3D域变换，得到滤波后的图像块，放回原来的位置，每个像素可能得到多次滤波的结果，最后进行加权得到降噪的图像。一、BM3D算法的详解pip install F:\edge下载文件（2）\bm3d_python_pa
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2023-09-06 13:09:05
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# Python OpenCV 消除光照影响的实用指南
在计算机视觉领域，光照变化是影响图像分析与处理的重要因素。不同的光照条件可能导致图像对比度、亮度等特征变化，从而造成纹理识别、物体检测等任务的困难。通过借助 Python 的 OpenCV 库，我们可以有效地消除光照对图像处理造成的影响。
## 什么是光照影响？
光照影响指的是环境光源对摄像头拍摄图像质量的影响。常见的表现形式包括：
废话不多说直接上代码，伸手党福利： 代码中记得引入头文件及命名空间#import <opencv2/opencv.hpp>
#import "CVTools.h" //对应的.h文件 命名空间在自己的.h文件后定义
using namespace cv;
using namespace std;下面的处理方法统一对使用最多的8bit图片处理，如果是16bit的图片需要修改
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2023-12-19 22:07:26
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一.预处理1.去噪声根据噪声的种类选择合适的滤波器进行去除。2.去除光亮需从场景中的其他图像提取位于完全相同位置，没有任何对象，并且具有相同光照条件的图像。然后用一种简单的数学运算，删除光这个模式： 1）差分 2）除法 图像差分是最简单的方法。如果有光纹矩阵L和图像矩阵I，去除R的结果是他们之间的差值： R=L-I 除法去除R的结果是 R=255×（1-I/L） 下面给出差分代码
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2024-02-20 21:08:13
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice “平滑处理”（smoothing）也称“模糊处理”（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用
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2024-06-07 13:36:15
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前言这是OpenCV图像处理专栏的第十二篇文章，今天为大家介绍一个用于解决光照不均匀的图像自适应校正算法。光照不均匀其实是非常常见的一种状况，为了提升人类的视觉感受或者是为了提升诸如深度学习之类的算法准确性，人们在解决光照不均衡方面已经有大量的工作。一起来看看这篇论文使用的算法吧，论文名为：《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。算法原理论文使用了Retinex的多尺度高斯滤波求取「光
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2024-03-08 16:07:48
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图像消除光照影响是一种关键的图像处理技术，特别是在计算机视觉和图像分析领域。由于光照变化可能导致图像中的对象外观差异，影响算法的准确性，因此设计有效的消除光照影响的算法显得尤为重要。在这篇博文中，我将详细记录如何通过归一化方法来消除光照影响，使用Python语言实现相关的算法。
### 背景描述
在图像处理的背景下，光照的变化可能引起图像的颜色、对比度和细节的变化。由于这些光照条件的改变可能对
一、腐蚀和膨胀1、腐蚀和膨胀的主要功能（1）消除噪声（2）分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素（3）寻找图像中的极大值或者极小值区域（4）求出图像的梯度2、膨胀（dilate）膨胀就是求局部最大值的操作。从数学角度来说，就是将图像与核进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的元素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。3、腐蚀（erode）腐蚀和膨胀是相反的
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2024-06-02 07:36:05
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# 图像处理中的光照消除：Python实现
在计算机视觉和图像处理中，光照变化是一个常见且复杂的问题。这种变化往往会导致图像质量下降，影响后续的分析和处理。因此，消除图像中的光照影响，使得物体特征更加明显，是一项重要的任务。本文将探讨如何使用Python对图像进行光照消除，并提供相应的代码示例。
## 光照消除的基本概念
光照消除的主要目标是从图像中去除光照的影响，使得图像中的物体特征更为突
## Python去除光照影响的流程
为了帮助刚入行的小白实现“Python去除光照影响”，我将提供以下流程图和详细步骤，并附带相应的Python代码和注释。
```mermaid
graph TD
A(开始) --> B(导入必要的库)
B --> C(读取图像)
C --> D(转换为灰度图像)
D --> E(应用阈值处理)
E --> F(应用形
原创
2023-08-26 14:26:40
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# 去除光照影响的 Python 实现
在计算机图形学中，有时需要去除图像中的光照影响，以便对图像的内容进行纯粹的分析或处理。本篇文章将引导你完成使用 Python 实现去除光照影响的过程，帮助你逐步理解每一个步骤。
## 整体流程
下面是实现去除光照影响的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
前言浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》，源码也是用pytyon实现的，分析了一下其原理，这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。本文用的图片也是源码中提供的测试图片。#实现思路1图将转为灰度图2将灰度图进行膨胀操作3膨胀后的图再进行腐蚀操作4先膨胀后腐蚀后的图减去原灰度图再取反5将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图实现效果从上图中可以看到，最左边为原图转
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2024-08-14 11:57:26
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# Python 图片光照
光照是影响图片质量和真实感的重要因素之一。在计算机图形学中，光照模型通常用于模拟光线在物体表面的反射和折射过程，从而实现更加逼真的渲染效果。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 对图片进行光照处理。
## 光照模型
在计算机图形学中，常用的光照模型包括环境光、漫反射光和镜面反射光。环境光是从各个方向均匀地照射在物体表面上的光线，漫反射光是从一个方向均匀地照射
原创
2024-07-07 04:53:43
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# Python去除图像光照影响
## 引言
在图像处理中，光照影响是一个常见的问题。当拍摄条件不理想或者图像中存在明亮或暗淡的区域时，图像的光照分布可能会不均匀，这会影响图像的质量和后续的处理。本文将介绍如何使用Python去除图像的光照影响，帮助刚入行的开发者解决这个问题。
## 整体流程
下面是整个去除图像光照影响的过程，我们将使用Python进行实现。
```mermaid
sequ
原创
2023-12-27 07:33:31
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一、滤镜类似镜头前面加上滤镜二、光照效果2.1、操作选择8位通道选择光照效果2.2、参数解释点光：在光照集中在那个圆圈中聚光灯：椭圆形光照,里面的那个才有光，可调整无线光：类似太阳光，光源挂在头顶某个地方颜色：光的颜色可添加多个光源2.3、测试三、镜头光晕添加光晕效果原图3.1、镜头内添加光晕3.2、镜头外面添加光晕添加画布添加光晕将画布还原最终效果图四、镜头模糊模拟相机镜头模糊4.1 、镜头模糊
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2024-08-11 11:48:14
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去量纲：归一化、标准化1. 去量刚1.1 归一化(Normalization)Min-Max Normalization非线性Normalization1.2 标准化(Standardlization)Z-score Normalization2. 去量刚加速梯度下降收敛3. BatchNormalization、 LayerNormalizaiton3.1 BatchNormalization
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2024-01-08 15:54:16
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# Python 图片去除光照阴影
## 引言
在数字图像处理领域，图像去除光照阴影是一个常见的问题。光照阴影是由于光线不均匀照射导致图像中出现明暗不一致的区域。这些阴影会干扰图像的色彩和细节，降低图像的质量和可识别性。
在本篇文章中，我们将介绍使用Python进行图像去除光照阴影的方法，并提供相应的代码示例。这些方法可以帮助我们改善图像的质量，并提升图像处理的效果。
## 方法介绍
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原创
2024-01-05 04:54:50
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文章采集了一个低光条件下拍摄的包含各种光照条件标注以及目标检测标注的图像数据集，并对低光条件对目标检测的影响进行了一定的探究实验。coco中包含不足2%的低光照图片SID的图片使用了raw data来生成sRGB图，没有image enhancement操作exdark的图片大部分来自网络和搜索引擎，还有一些来自现有数据集如VOC、 COCO 和 ImageNet等，还有些来自电影截出来的帧，还有
