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
图像滤波 这一章我们将继续讨论图像的基本操作。将讨论一些滤波理论和一些从图像中提取特征或抑制图像噪声的方法。 图形处理和计算机视觉之间有一条华丽丽的分割线。图形处理主要是通过不同的变换来呈现图形的不同表现。其通常呢，但不总是，是为了”显示”的目的，包括图像色彩空间的转换，锐化或模糊，改变对比
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2024-04-22 12:40:55
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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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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
论文地址：“A Semi-Global Color Correction for Underwater Image Restoration”
论文算法流程图如下：结果如图1.色彩迁移（全局色彩补偿）典型的色彩迁移算法“Color Transfer between Images”是针对整幅图片的，即在lαβ颜色空间中将参考图像的均值和标准差传递给原图像，从而实现参考图像色彩到原图像的迁移。具体算法及
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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本周复习了滤波,对图像处理的去雾作了进一步研究去雾暗原色先验快速去雾大气散射模型大气散射模型描述了雾化图像的退化过程：
I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x));I是观测图像的强度，J是景物光线的强度，A是无穷远处的大气光，t称为透射率。去雾的目标就是从I中复原J。方程中的第一项J(x)t(x)叫做直接衰减项，A(1−t(x))是大气光成分。暗原色先验暗原色先验是HEKai-ming等人发现
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2024-05-07 11:04:39
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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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# 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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函数简析我们都知道，彩色图片每个像素点都对应三个值 如 [R,G,B]，Core.split()这个函数则是帮我们这三个值分开，即分别提取 R，G，B各通道的灰度值
原创
2021-09-16 15:03:56
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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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# 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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# Python图像拼接色差调节方法实现教程
## 介绍
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python实现图像拼接色差调节方法。这将帮助我们解决图像拼接中不同图像之间的色差问题，从而获得更好的拼接效果。我们将按照以下步骤进行实现：
1. 加载图像
2. 调整图像色差
3. 拼接图像
接下来，我们将详细解释每一步所需的代码，并注释它们的功能。
## 步骤1：加载图像
在这一步中，我们将使用P
原创
2023-10-09 03:36:29
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原创作者:
影叶的光色世界今天来解决令人头疼的图片色差问题，修图过程中软件的操作空间和颜色设置尤其关键，会直接影响图片色彩和画质，有的同学会遇到色阶断裂或者导出后图片颜色差异大的情况，本次教程就为大家解决这个问题(当然前提是显示器色彩准，如果显示器显示的就不准，那调整颜色设置也没有意义)软件设置分为三个部分：
1、ACR设置2、Photoshop修图颜
**本文主要讲如何通过HOG特征和SVM分类器实现部分交通标志的检测。由于能力有限，本文的检测思路很简单，主要是用来自己练习编程用，也顺便发布出来供需要的人参考。本项目完整的代码（包括数据集）可以在我的github上下载：traffic-sign-detection。博客或代码中遇到的任何问题，欢迎指出，希望能相互学习。废话不多说了，下面就来一步步介绍我的检测过程。数据集数据集都是我的一个学妹帮忙
如今，视频正在以一种前所未有的方式渗入日常生活，是当下人们记录生活最热门的方式。所以，用户对视频的画质要求越来越高，App想要吸引更多的用户，拥有视频画质新技术的强力支撑很关键。HDR（High-Dynamic Range）就是一种提高影像亮度和对比度的处理技术。它可以将每个暗部的细节变亮，增加对比度，丰富更多细节色彩，让电影、图片都能呈现出极佳的效果，在观影时更接近真实环境中的视觉感受。但是传统
原创
2022-11-16 14:42:17
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## Python拼接图像中间色差
在数字图像处理中，我们经常会遇到需要拼接多个图像的情况。但是，由于不同图像的色彩分布可能存在差异，当我们直接拼接这些图像时，会导致拼接处的色差明显，影响图像的美观度和连续性。为了解决这个问题，我们可以使用Python编程语言来拼接图像，并且通过处理中间色差，使得拼接后的图像平滑过渡。
### 中间色差的处理
为了处理拼接图像中的中间色差，我们可以使用以下步
原创
2024-01-09 05:22:13
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# 图像还原和Java编程
图像还原是一项重要的技术，广泛应用于医学成像、卫星成像以及日常照片处理等领域。在这篇文章中，我们将利用Java编程语言来实现简单的图像还原。我们会探讨图像降噪的基本概念，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像还原？
图像还原是指从损坏或降噪的图像中恢复清晰图像的过程。它基于一定的假设，比如噪音是随机的、图像的某些特征是已知的等。我们通常使用滤波器来去除图像中的噪
原创
2024-10-12 06:51:13
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在前面的4篇文章中我们分别介绍了图像的加减乘除四种运算，这四种运算函数接口长得比较像，用法类似，有必要总结对比下。1、函数接口OpenCV-Python是OpenCV的Python接口，通过对比原生的C++接口，可以更详细地了解函数的使用方法。运算方式C++接口Python接口加法void cv::add ( InputArray src1, InputArray src2, OutputArra
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2023-08-17 17:04:04
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