具体的算法原理可以参考： PS滤镜，素描算法 // define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include #include #include "cv.h"#i...
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2014-12-22 12:19:00
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具体的算法原理可以参考：
PS滤镜，素描算法
// define head function
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "highgui.h
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2014-12-22 12:20:00
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参考Photoshop素描实现步骤:(1)去色，将彩色图片转换成灰度图像。(2)复制去色图层，并且反色，反色为Y(i,j)=255-X(i,j)。(3)对反色图像进行高斯模糊。(4)模糊后的图像叠加模式选择颜色减淡效果。
原创
2021-04-22 18:01:14
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因为要做一个项目，为了实现他的趣味性，所以想应用图像处理做一些东西，最先想到的就是素描和卡通化，所以通过一番辛苦的查询及改错，最终完成一个简单小功能。一、实现原理 应用opencv将图片进行卡通化处理，基本的思路是将图片的内容部分进行平滑处理，然后让边缘部分更加突出。 1.通过边缘检测滤波器获得图像的黑白素描图，这一步得到素描图，并为卡通化做...
原创
2022-09-07 10:05:52
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使用OpenCV进行图像编辑--绘画和素描
原创
2021-07-16 16:45:15
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一、类型认识：assets资源（例如图片）转成ByteData ==》 例如：rootBundle.load(asset)；可以由AssetBundle对象返回ByteData转成uint8List ==》 ByteDataObj.buffer.asUint8List()uint8list对象 转成 codec对象 ==》 instantiateimageCodec()codec对象 返回 Fra
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2024-03-22 12:40:37
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文章目录像素运算cv2.addcv2.subtractcv2.multiplycv2.dividecv2.bitwise_andcv2.bitwise_orcv2.bitwise_notcv2.bitwise_xor掩膜cv2.addWeighted示例示例==错误记录== 像素运算注意： 需要两张图片大小格式完全一样cv2.add两张图片相加add(src1, src2[, dst[, mas
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2024-04-05 18:50:44
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1.简介。 严格的来说，去雾也是对比度增强的一种。但是用常见的对比度增强以及直方图均衡的算法根本达不到良好的效果。这方面最近比较好的工作就是He kaiming等提出的Dark Channel方法。这篇论文也获得了2009的CVPR最佳论文奖。 文章标题： single Image Haze Removal Using Dark Channel Pri
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2024-04-09 07:23:06
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KMeans 数据分类概述 KMeans算法的作者是MacQueen， KMeans的算法是对数据进行分类的算法，采用的硬分类方式，是属于非监督学习的算法； 对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密的连接在一起，而让簇间的距离尽量的大。KMeans算法输入：训练数据集
,聚类簇数 k;
过程：函数
.
1：从 D
导读做图像处理的同学应该经常都会用到图像的缩放，我们都知道图片存储的时候其实就是一个矩阵，所以在对图像进行缩放操作的时候，也就是在对矩阵进行操作，如果想要将图片放大，这里我们就需要用到过采样算法来扩大矩阵，利用欠采样来缩小图像。 如上图所示，左图是原图像矩阵，右图是扩大后的图像矩阵，右图中的橙色点表示的是矩阵扩大之后通过插值算法填充的像素值。所以，这篇文章我们主要探讨的就是如何来通过插值算法来填充
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2024-04-24 14:13:24
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最近学习了OpenCV，于是想用它实现Photoshop的主要功能，用于照片处理。对于一张照片，PS的一般处理步骤包括：1， 旋转图片，校正位置。2，剪切，调整大小，重新构图。3，调整色阶、曲线，使图片曝光正确、对比适中。4，调整对比度、饱和度5，印章去掉不想要的东西，液化调整形体线条6，对于人像图片，美肤、美白7， 用色彩平衡、可选颜色等调整色调，形成照片调性8，加一些光效9，锐化以后
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2024-05-13 12:59:53
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1 基于阈值1.1 基本原理 灰度阈值化，是最简单也是速度最快的一种图像分割方法，广泛应用在硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理)。 假设输入图像为 f，输出图像为 g，则经过阈值化处理的公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时
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2024-01-09 20:03:03
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Opencv的使用小教程2——Opencv常用图像处理函数汇总1、blur2、GaussianBlur3、medianBlur4、bilateralFilter5、腐蚀和膨胀6、morphologyEx高级形态学变换7、convertScaleAbs图像增强8、Sobel9、Laplacian10、Scharr11、Canny 好好学习噢！ 该部分主要提到的函数包括各种滤波、膨胀、腐蚀、开运算、
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2024-04-27 20:51:36
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一、背景 1.1概念定义我们这里想要实现的图像拼接，既不是如题图1和2这样的“图片艺术拼接”，也不是如图3这样的“显示拼接”，而是实现类似“BaiDU全景”这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放。对于图像拼接的流程有很多定义方式，本教程中主要介绍实现主流方法，总结梳理如下：图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影图像采集不仅仅指的是普通的图
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2024-05-09 09:42:07
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初识OpenCV简单操作，图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换，读取视频。解决报错iCCP: cHRM chunk does not match sRGB 文章目录1.OpenCV下载安装2.简单函数介绍一、读取图像函数:cv2.imread()二、图像显示函数:cv2.imshow（）三、保存图像函数：cv2.imwrite（）四、通道拆分函数：cv2.split（）五、通道合并函数：
最近对图像去雾算法产生了兴趣，查阅学习了大量论文和大牛博客后，决定动手用自己熟悉的opencv来编写程序完成。文章专门记录了具体算法实现过程以及其中遇见的大量问题。供自己以后参考，当然也希望能给广大博友提供一些参考。本文着重讲实现过程，图像去雾理论会同过参考文献形式给出。整个内容拟大概分成三个章节来介绍。开发环境：计算机系统：win10(64-bit) 编译器：
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2024-04-24 15:08:03
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一、概念 立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。二、主要立体匹配算法分类1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹
最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。一旦
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2024-07-10 18:27:36
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图像缩放算法及速度优化——(一)最近邻插值
图像缩放算法及速度优化——(二)双线性插值
————————————————————以下为原文——————————————————
第0节 简介
图像缩放算法是数字图像处理算法中经常遇到的问题。我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像，如放大或者缩小图像。OpenCV中的Resize() 函数非常方便而且效率非常高。下面是
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2024-05-21 11:36:18
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图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧，你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来，所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图，来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢？我们利用opencv就可
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2023-11-02 23:00:58
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