这3个摄影新手易错处，咋办？逆光过曝，主体不突出，画面杂乱逆光可以拍出好看的照片，但并不是很多朋友都能拍好，不是局部过曝，就是局部过暗，或者主体边缘不清晰，咋办？照片主次清晰，才有重点，但有的景物很漂亮，拍出来之后，很杂乱，主体也不突出，咋办？拍摄环境杂乱，应该怎么办，在拍摄时没处理，后期应该咋办？本篇教程，将为大家介绍，以下3方面常见错误，并介绍如何改正：1、逆光边缘容易不清晰。2、拍摄环境有杂
opencv进行5种图像变化：一、高斯噪声：#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include "../../opencv/build/include/opencv2/highgui/highgui_c.h"
using namespace cv;
using namespace std;
void gauss
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2024-04-02 20:24:54
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图像变换值卷积
cvFilter2D -
在空间域中卷积的运算次数为N^2*M^2（其中N为图像的长宽，M为卷积模板的长宽）。但OpenCV有优化的设置。因为在频率域的卷积计算复杂度正比于N^2*log(N)。因此，OpenCV会根据核的大小自动决定是否做频域内的卷积。并且即使在空间域卷积，OpenCV的代码都有系统的优化过。
cvSobel
书上说 OpenCV 通过在cvS
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2024-05-27 17:17:08
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初学摄影的朋友们可能觉得掌握准确的曝光不是一件容易的事，因为现实中真的没有所谓最准确的曝光，何况拍摄时很多景物、光线和构图都是稍纵即逝的，要慢慢测光试曝光是没可能的，所以摄影师往往只能尽量准确，幸而现今相机都有高速连拍和自动包围曝光的功能，只要学懂使用便会有很大的帮助。下面小编在本文中教大家更精明的使用这种高速连拍和包围曝光的功能，希望可以帮助您拍出更好的作品。 曝光难以完全准确相机的
Python3+OpenCV学习第一章 OpenCV入门第二章 图像处理基础第三章 图像的运算 第一章 OpenCV入门1.读取图像cv2.imread(filename, flags) flags的值： cv2.IMREAD_UNCHANGED -1 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 0 cv2.IMREAD_COLOR 1 cv2.IMREAD_ANYDEPTH 2 cv2.ANYC
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2024-04-01 15:16:52
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# 图像过曝调整深度学习实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用深度学习来实现图像过曝调整。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备 |
| 步骤二 | 构建模型 |
| 步骤三 | 模型训练 |
| 步骤四 | 模型评估 |
| 步骤五 | 图像过曝调整 |
接下来，让我一步一步地告诉你每个步骤需要做什么，并提
原创
2024-01-08 07:43:34
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# 使用PyTorch进行图像处理——过曝处理
在图像处理领域，过曝 (Overexposure) 通常表示图像中某些区域由于光线过强而丧失了细节。在本教程中，我们将学习如何使用PyTorch进行图像处理，实现过曝效果的模拟和处理。我们的目标是通过给定的步骤，逐步教会你如何利用PyTorch库来达到这一目的。
## 处理流程
以下是实现过曝效果的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-15 09:30:41
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目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
近年来，新出的相机一般都会增加HDR功能，在拍摄大光比场景时可以记录下更多的明暗部细节。那么，HDR是什么？怎么用？一、HDR是什么？HDR是高动态范围(High-Dynamic Range)的英文缩写，通过拍摄三张不同曝光的照片：1张曝光不足+1张曝光正常+1张曝光过度，其中曝光不足的照片保留亮部细节+曝光正常的照片保留中灰亮度细节+曝光过度的照片保留暗部细节，最后将保留下来的细节进行合成，实现
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2024-04-06 10:35:33
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实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
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2024-02-25 13:23:56
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在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
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2024-04-13 11:22:52
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
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2023-11-24 16:42:28
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目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
3）若不是AE的问题，可以再接着排查是否是ISP当中其他亮度模块导致，要根据 isp pipeline 从后往前依次 bypass 去看， 以我司 isp pipeline 为例
原创
2024-06-18 17:36:09
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平滑滤波平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。空间域滤波技术即不经由傅立叶转换，直接处理影像中的像素，它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。-- 整理自《维基百科》与《百度百科
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2024-08-08 11:26:38
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一、加载、修改、保存图像1、加载图像（cv::imread）：imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象，第一个参数是图像文件的名称，第二个参数是图像文件的类型。IMREAD_UNCHANGED（<0）表示加载原图，不做处理；IMREAD_GRAYSCALE（0） 表示将原图作为灰度图加载进来；IMREAD_COLOR（>0） 表示把原图作为RGB图像加载进来。注：OpenCV支
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2024-02-16 09:18:26
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1、图像相关知识 1.1、模拟图像和数字图像 模拟图像又称连续图像，它通过某种物理量（如光、电等）的强弱变化来记录图像亮度信息，所以是连续变换的，容易受干扰。 数字图像亮度用离散数值表示。 1.2、数字图像的表示 计算机采用0/1编码的系统，数字图像也是利用0/1来记录信息，我们平常接触的图像都是8 ...
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2021-09-05 11:00:00
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1.图像的缩放：就是按照所给的图像将图像方法缩小 #缩放有两种：一种是绝对尺寸，一种是相对尺寸 import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt #读取图像 img1 = cv.imread('image1.jpg
原创
2022-10-21 10:11:33
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文章目录10 膨胀与腐蚀(1)形态学操作(morphology operators)——膨胀、腐蚀(2)相关API(3)动态调整结构元素大小TrackBar11 形态学操作(1)开操作- open(2)闭操作- close(3)形态学梯度- Morphological Gradient(4)顶帽- Tophat(5)黑帽- Blackhat(6)API12 形态学操作应用——提取水平与垂直线(1
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2023-08-20 22:41:53
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经过前面的讨论，我对Image类进行了优化，代码如下：//C#灰度图像处理类，作者：wmesci
//unsafe class Image :CriticalHandle, IDisposable
{
[DllImport("kernel32.dll")]
static extern IntP
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2024-08-29 16:38:12
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