光通过透镜折射后，会汇聚到一个焦点。对于不同波长的光，其折射率不同。对于相同的介质，波长越短，折射率越大。对于自然光来说，它包含了不同波长的光，因此各种成分的光的折射率是不同的，这些光经过透镜后，就不会汇聚在一个公共的点上了。发生这种情况时，沿着图像的非常亮和非常暗的边界，会出现彩色条纹，影响图像质量。
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2024-10-15 17:39:27
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basICColor catch 5 Mac 破解版是一款适用于所有颜色测量需求的测量软件，可用于测量多个输出目标的软件：线性化，分析和质量保证目标，支持来自所有领先制造商的各种测量设备，非常专业强大，需要的朋友欢迎下载使用！basICColor catch 5 Mac(光谱分析颜色测量软件) 破解教程basICColor catch 5 Mac(光谱分析颜色测量软件)镜像包下载完成后打开，双击【
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2023-08-04 15:49:37
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在顶点着色器中，每个输入变量叫做顶点属性。着色器语言之变量类型1>uniform:其实就是统一（全局）变量，统一变量通常保存在所谓的“常量存储”中，uniform变量是外部（cpu）application程序传递给（顶点和片元）(GPU)着色器的变量，该变量不会随着顶点或片元的变化而变化，除非应用程序对它进行了更新。在GLSL语言中，其类似于C语言中的常量const，它不能被shader程序
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2024-09-20 10:25:36
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上一篇我们学习了图像处理形态学相关知识点，相信大家学习之后已经对形态学有了足够的理解了，那么接下来，我们一起来学习一下图像处理中的边缘检测吧！我们将会重点学习边缘检测各种算子和滤波器 --- Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器，本篇我们将会学习Canny算子的原理与用法！一、理论边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化
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2024-06-17 19:06:05
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背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的
1.简单阈值 与名字一样，这种方法非常简单。但像素值高于阈值时，我们给这个像素 赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold(
)。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三
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2024-02-28 19:32:41
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# 色差检测的Python代码实现流程
## 1. 简介
色差检测是一种常见的图像处理任务，用于衡量两个颜色之间的差异程度。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现色差检测的代码。
## 2. 实现步骤
下面是色差检测的Python代码实现的步骤，我们将使用OpenCV库来进行图像处理。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2
原创
2023-08-02 10:10:08
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# Python Opencv CIE色差计算
在图像处理领域，CIE色差是一种用于比较颜色之间相似度的测量方法。在OpenCV中，可以使用Python来计算两个颜色之间的CIE色差，以便进一步分析图像的色彩信息。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来计算CIE色差，并提供代码示例以帮助读者更好地理解该过程。
## 什么是CIE色差？
CIE色差是根据国际照明委员会（CIE）制定的标
原创
2024-03-31 05:56:38
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# 解决Python OpenCV拼接处有色差问题
在使用Python的OpenCV库进行图像拼接时，有时候会出现拼接处有色差的情况，这可能会影响拼接图像的质量。在本文中，我们将介绍一种解决这个问题的方法，并提供代码示例来演示如何实现。
## 问题描述
当我们使用OpenCV进行图像拼接时，由于拼接处的颜色不一致，可能会导致产生色差的现象。这种情况通常发生在原始图像的曝光度、对比度或色彩平衡
原创
2024-06-20 04:10:34
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1 处理图像的颜色1.1 提取指定的颜色区域cv::floodFill() 函数1.2 分割图像cv::grabCut()函数，用于从静态图像中提取前景物体。1.3 转换颜色的表示方法HSV:色调、饱和度、亮度的 色彩空间。色调（hue）:表示主色；饱和度（saturation）：表示颜色的鲜艳程度，柔和的颜色饱和度较低。亮度（brightness）:表示某种颜色的光亮程度。在图像处理中使用较多的
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2024-03-13 09:48:59
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Color Constancy 色彩恒常性（2）The Gray World Assumption
着上篇往下讲，与White Patch Retinex相同，Gray-World 也是恢复图像原色的算法，两种算法最核心的不同在于对光源强度的估计。 Gray World 算法基于一个假设The Gray World Assumption：on average, th
染整色差技术分析大全导致染色成品布产生色差的因素多且复杂，要将色差严格控制在标准范围之内且使其长期保持稳定，涉及到生产加工过程中的方方面面，必须对各个要素和影响因素进行综合分析，制定出相应的预防措施，严格规范实施手段，对染色织物的色差加以控制。染色成品的色差一般分为：原样色差、前后色差、左中右色差和正反面色差(俗称阴阳面)四大类。原样色差是指染色织物与客户来样或标准色卡样，在色相、色光和色泽深度上
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2023-10-09 22:33:05
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
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2024-08-21 14:01:04
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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色彩有多种颜色空间表示方式,如RGB,HSV,HSL,LAB等等, RGB颜色空间:RGB颜色空间相对简单,也最为普遍,就分为三个颜色通道,分别为红色,绿色,蓝色这三种基本色调的值,然后将这三个颜色融合在一起,也就成为一种颜色.但用RGB比较颜色之间的相似度时,存在很大的问题,不建议直接使用,因为往往一个通道的一点改变,会导致最后融合在一起的颜色发生巨大变化,而如果三个通道的同时改变,却
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2023-12-08 10:16:54
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目标在本教程中，将学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个，像BGR↔灰色，BGR↔HSV等除此之外，将创建一个应用程序，以提取视频中的彩色对象学习以下函数：cv2.cvtColor，cv2.inRange
改变颜色空间OpenCV中有超过270种颜色空间转换方法。但是我们研究两个最广泛使用的, BGR↔灰色和BGR↔HSV。对于颜色转换，使用cv2.cvtColor(input_image, f
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2024-03-07 11:58:31
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消色差或平场消色差物镜至少能校正轴上点的位置色差（红、蓝两色）、球差（黄绿光）、正弦差以及消除
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2022-06-14 06:04:29
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一、概念运动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫移动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。—–百度百科差分算法差分检测根据当前图像与参考图像的差别分析来判断序列图像中是否有
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2024-05-08 18:46:20
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