一、图像增强有空间域增强和频域增强2种方法，然后其中不同的方式：如上图1、空间域增强：直接对构成图像像素的灰度级操作a.灰度变换T作为变换函数有线性和非线性变换，线性变换可以直接进行灰度拉伸，其中分段线性变换可以突出感兴趣区域，抑制不感兴趣区域 非线性变换有对数变换、幂次变换、直方图均衡等方式：对数变换可以拉伸低灰度值区域，对高灰度值区域进行抑制，适合窄带地灰度图像，就是适合暗的图；对于
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2023-07-05 13:35:38
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# 灰度拉伸：图像处理中的一种重要技术
## 引言
在图像处理中，灰度拉伸是一种用来增强图像对比度的方法。它通过调整图像中的像素强度值，以达到优化和改善视觉效果的目的。本文将介绍灰度拉伸的基本原理、具体实现方法及其在Python中的应用，并借助简单的代码示例来帮助读者更好地理解这一技术。
## 灰度拉伸的基本原理
灰度拉伸的基本原理是通过线性变换将输入图像的灰度值范围扩大到全灰度范围，即从
openCV知识点总结知识点补充RGB格式：图像像素由RGB三种颜色组合而成
灰度图：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。
二值图：图像的二值图，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像
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2023-08-07 23:21:54
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# 实现灰度拉伸Python教程
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 读取图片
读取图片 --> 灰度化
灰度化 --> 灰度拉伸
灰度拉伸 --> 保存图片
保存图片 --> 结束
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------------
原创
2024-05-01 07:11:05
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一、基本知识图像对比度是指：一副图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比度越大；一般来说图像对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽；对比度小让整个画面都灰蒙蒙；图像饱和度是指：图像的鲜艳程度，也是色彩的纯度。饱和度取决于图像中该色中含色成分和消色成分的比例；纯的颜色饱和度都大；图像的亮度是指：图像的明暗程度； 直方图均衡化以及灰度拉伸都是属于图像
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2024-03-05 22:25:56
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# 遥感影像拉伸：让图像更清晰
遥感影像是利用遥感技术获取的地球表面信息的一种方式。然而，原始的遥感影像往往存在亮度不均匀、对比度低等问题，使得图像难以直接用于分析和识别。为了解决这些问题，我们通常会对遥感影像进行拉伸处理，以提高图像的视觉效果和分析效果。
## 什么是遥感影像拉伸？
遥感影像拉伸是一种图像增强技术，它通过调整图像的亮度和对比度，使得图像的动态范围更加均匀，从而提高图像的视觉
原创
2024-07-18 04:57:18
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# Python 影像亮度拉伸实现教程
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用Python实现影像的亮度拉伸。亮度拉伸是一种对影像进行处理的技术，可以增强影像的对比度，使得图像的表现更加清晰。下面，我们将以结构化的方式来进行说明，包括整个流程、具体操作步骤以及代码实现。
## 整体流程
为了帮助你更加清楚地理解整个实现过程，下面是步骤概览表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 06:18:59
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# Python 高分影像拉伸：图像处理技术与应用
在遥感领域，高分影像是一种非常重要的数据源。通过对高分影像进行处理和分析，我们可以获取到丰富的地理信息和环境特征。其中，影像拉伸是一种常用的图像增强技术，可以改善图像的视觉效果，提高图像的可读性。本文将介绍如何使用Python进行高分影像的拉伸处理，并展示一些实际应用案例。
## 高分影像拉伸概述
高分影像拉伸，又称为图像增强或对比度拉伸，
原创
2024-07-26 11:46:41
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图像增强的目的：改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理。通过图像增强，可以减少图像噪声，提高目标与背景的对比度，也可以增强或抑制图像中的某些细节。---------------------------------------------------------------------------------------------------灰度变换：把原图像的像素灰度经过某个函数变
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2024-06-19 20:48:10
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opencv学习第三天，今天学习一下灰度变换，我对图像不是太了解，我还特地学了一下灰度变换与像素的区别：像素、灰度、RGB、分辨率_y_xxiii的博客_像素值和rgb的关系先来梳理一下不太懂的知识点：1.关于cvtColor函数，cvtcolor()函数是一个颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等颜色空间转换。也可以转换为灰度图。OpenCV学习cvtColor函数_1_blue
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2024-08-03 23:04:54
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1、线性变换灰度的线性变换将图像中的所有像素点的值按线性变换函数进行变换。在曝光不足或过度的情况下，图像的灰度值会局限在一个很小的范围内，这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有层次的图像。针对这一情况，使用一个线性单值函数对图像内的每一个像素做线性扩展，将有效地改善图像的视觉效果。线性变换原理如图所示。 根据上图，以曝光不足为例，假设原图像f(x,y)的灰度范围是[a,b]，期望经过灰度线
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2023-12-26 13:29:37
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简单的数据增强示例——第十一届“中国软件杯”遥感赛项 1.项目介绍 本项目基于“中国软件杯”大学生软件设计大赛A4赛道变化检测问题baseline，项目中实现了几个自定义数据增强，并给出了使用说明，以此帮助复活赛的同学们自己设计数据增强。本项目只有基础的数据增强，只求抛砖引玉，让各位取得更好的成绩。此处要说明的一点是，本项目中使用的数据增强仅用于教学，并不保证这些增强方法可以有效提点。如果这个项目
入手opencv，最好的方法就是对应着程序进行学习是一个很好的方法，通过一些单个程序来了解图形处理的一些知识。这篇文章将介绍下面三个小任务。通道变换，灰度化，普通二值化。本文以C++版本进行代码介绍。Q1：通道变换一幅常规彩色的图像由BGR三通道组成，opencv提供cv::imread函数读取的彩色图像通道就是按照BGR的顺序进行排列的。opencv中也提供了模板类Vec，它可以表示一个向量。比
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2024-02-15 16:19:49
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Python实现批量修改图片亮度及饱和度简介遇到的问题1、将cv2读取的图片显示在tkinter搭建的GUI上2、窗口大小根据屏幕设置3、通过文件后缀过滤文件4、项目打包项目不足之处1、照片批量处理时没有loading提示2、窗口不能滑动3、照片选择路径包含中文会失败总结 简介项目可以处理单张图片，也可以批量处理保存，批量处理需要通过单张图片获取相关参数，不然的话参数没有变化，没有处理效果。主要
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2023-10-04 15:30:20
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基于Python详解伽马变换在数字图像处理的作用
1. 概述¶
数字图像处理中分段变换就是对不同的灰度区间应用不同的变换函数，从而可以增强感兴趣的灰度区间、抑制不感兴趣的灰度级 分段线性函数的优点是可以根据需要拉伸特征物的灰度细节，一些重要的变换只能用分段函数来描述和实现，缺点则是参数较多不容易确定 分段线性函数典
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2024-04-08 08:20:55
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摘要：本篇文章讲解图像灰度化处理的知识，结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。作者： eastmount 。本篇文章讲解图像灰度化处理的知识，结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。基础性知识希望对您有所帮助。1.图像灰度化原理2.基于OpenCV的图像灰度化处
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2024-06-12 20:00:15
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# Python统计图片灰度值
在数字图像处理中，灰度值是指图像中每个像素点的亮度值。在黑白图像中，每个像素点只有一个灰度值，表示像素点的亮度；而在彩色图像中，每个像素点有三个灰度值，分别对应红、绿、蓝三个颜色通道的亮度值。统计图片的灰度值可以帮助我们分析图像的特征和内容，进而进行相应的处理和分析。
## 如何使用Python统计图片灰度值
Python中有许多库可以帮助我们进行图像处理，其
原创
2024-04-13 06:38:41
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好久没更新，趁今天要做核酸回不了宿舍，把今天的学习的opencv知识先记录一下！运行环境是：pycharm话不多说，献上代码再说：import cv2 # opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取图片；括号里面填写好路径就行！！
img = cv2.imread("./123.jpg")
pr
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2023-10-09 16:48:36
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·对于部分图像，会出现整体较暗或较亮的情况，这是由于图片的灰度值范围较小，即对比度低。实际应用中，通过绘制图片的灰度直方图，可以很明显的判断图片的灰度值分布，区分其对比度高低。对于对比度较低的图片，可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换，伽马变换，直方图均衡化，局部自适应直方图均衡化等。1. 灰度直方图及绘制灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一般为0-
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2023-11-17 20:40:19
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在这个博文中，我们将探讨如何使用 Python 快速获取二维影像中灰度值大于某个指定值的所有坐标。这一问题在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用，包括目标检测和图像分析等。
## 备份策略
为了确保我们代码和数据的安全，备份策略是至关重要的。以下是实现备份的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] --> B{选择备份目标}
B -->|代码
