在数字图像处理中，图像分割是很关
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2021-07-19 13:49:37
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我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的，这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节。h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化，量化能有效去除
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2024-05-27 18:25:19
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# 实现图像分块 Python 教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何在 Python 中实现图像分块的功能。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取图像] --> B[将图像转换为数组]
B --> C[分块处理]
C --> D[保存处理后的图像]
```
### 关系图
原创
2024-06-28 05:36:49
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## Python图像均匀分割
在图像处理领域，图像分割是指将一幅图像划分成多个子区域的过程。图像分割可以用于目标检测、图像识别、图像压缩等应用。本文将介绍如何使用Python进行图像的均匀分割，并提供相应的代码示例。
### 1. 图像均匀分割的原理
图像均匀分割是指将一幅图像分割成n*n个小块，每个小块具有相同的大小。分割后的小块可以用于进行进一步的处理，比如图像识别或目标检测。
图像
原创
2023-09-30 06:37:57
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一、 算法目的及原理（1） 目的：阈值分割可以把图像中的前景目标和背景分割开，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩图像的数据信息，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程，常用于机器视觉产品的检测。（2） 原理：通过统计灰度直方图，在峰与峰的灰度级之间设定阈值，把图像分割成n类。基于OTSU的阈值
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2024-05-31 00:50:59
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在遥感图像处理时,通常因为图像太大,导致计算机内存不够,无法处理.将图像进行分块处理后,再对每一块进行处理将结果进行合并,既能减少计算机内存的负担,又能提高处理速度. python代码 from osgeo import gdal import os import numpy as np def w ...
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2021-09-12 21:56:00
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时装业是人工智能领域很有前景的领域。 研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。 在这里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。在这篇文章中，我们会开发一个提取连衣裙的应用。 它输入原始的图像（从网络上下载或用智能手机拍照），并提取图像中的连衣裙。 分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。最后，您还可以尝试将此解决方案与之
# Python 图像光均匀校正的实现指南
图像光均匀校正是图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的亮度和对比度，使得整个图像在视觉上更加一致。下面我们将会详细介绍如何使用 Python 实现这一功能。
## 实现流程
以下是实现图像光均匀校正的流程：
| 步骤 | 描述 |
| -------
原创
2024-09-20 11:52:23
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简单光学系统实例 目录1.添加光源和表面接收器2.对光线模拟的参数进行设置3.物体表面的照度分析4.系统浏览器的作用和内容5.光源的光强分析 1.添加光源和表面接收器添加一个球型光源，一个cube物体，一个表面接收器receiver，这些对象都由系统浏览器进行管理。 光源的出射度设置：（默认是朗伯模型，就是比较理想均匀）角度分布和空
文章目录直方图均衡化实质：对图像进行非线性拉伸，使得一定灰度范围像素点数量的值大致相等自适应直方图均衡（AHE）AHE对图像进行局部均衡限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）CLAHE直方图修剪过程CLAHE算法步骤完整代码如下 直方图均衡化图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理，旨在使得图像整体效果均匀，黑与白之间的各个像素级之间的点更均匀一点。实质：对图像进行非线性拉伸，使得一定灰度范
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2024-07-26 17:54:37
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直方图均衡化之前的文章中陆续介绍了OpenCV的编译，色彩空间以及滤波器，甚至DNN的简单介绍，挖了不少坑，目前很多都还没有填上，东西很多，也很杂乱。为了方便读者学习，从本文开始，我将从OpenCV的基本的图像处理算法开始，逐步系统的介绍OpenCV的各个模块的功能。本文先从直方图均衡化开始介绍。网上关于OpenCV API使用方法的文章非常多，但是对于背后的算法原理介绍就比较少了，
1.非均匀性概念：红外成像系统受到自身和外界因素影响，在同等强度红外辐射下，探测器的各个像元的输出响应率不同。2.影响：非均匀性的存在使得红外成像系统的成像质量下降，影响视觉效果。3.主要来源：(1)器件自身缺陷引起的非均匀性 探测器自身的非均匀性是主要是指在制造工艺、探测器材料选取中引入的，是产生红外成像系统的非均匀性的主要原因，具体包括像元尺寸差异导致像元感光面积不一
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2024-05-27 16:09:00
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分割的原则就是使划分后的子图在内部保持相似度最大，而子图之间的相似度保持最小。 以一个两类的分割为例，把G = (V,E) 分成两个子集A,B,另： A\cup B=V，A\cap B=\phi ，CUT(A,B) = \Sigma_{\mu\in A，v\in B}w(\mu,v) , 其中 w(\mu,v) , 是权重(weight), 最小割就是让上式的值最小的分割。GraphCut该方法把
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2023-08-28 14:51:25
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1. 图像光照不均匀的具体表现1） 图像整体灰度像素值偏低，由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因，导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低，从而使图像的信息难以识别，如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像；2）图像的局部灰度像素值低，由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足，一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高，易于辨认，而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景
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2023-12-11 10:58:51
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1. block_divide
% 返回的块向量构成的矩阵，其维度信息为 K^2 * N，每一列由块构成的列向量
function P = block_divide(I, K)
r = size(I, 1)/K;
c = size(I, 2)/K;
P = zeros(K^2, r*c);
f = @(A) A(:);
for i = 1:r,
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2017-03-03 16:03:00
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# Python 实现图像按照步长分块的教程
在计算机视觉和图像处理领域，按照特定步长将图像分块是一个常见的操作。这可以用于特征提取、数据增强等任务。本文将详细讲解如何使用 Python 实现图像的分块，并提供示例代码和逐步解析。
## 流程概述
以下是实现图像分块的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------------
原创
2024-09-11 04:14:48
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转自赵文原文 gdal读写图像分块处理（精华版） Review： 用gdal，感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理。因为gdal进行太多封装，如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理，IO，遍历，转换，算法处理等操作，就别用gdal了。如果你想懒省事，那么这篇文章还是或许有些参考价值了。
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2017-05-11 22:16:00
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1. block_divide
% 返回的块向量构成的矩阵，其维度信息为 K^2 * N，每一列由块构成的列向量
function P = block_divide(I, K)
r = size(I, 1)/K;
c = size(I, 2)/K;
P = zeros(K^2, r*c);
f = @(A) A(:);
for i = 1:r,
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2017-03-03 16:03:00
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## 图像的分块切片 Python实现流程
### 1. 理解问题
在开始编写代码之前，我们需要对问题进行一些理解。图像的分块切片是指将一张大图分割成多个小块，每个小块可以单独处理或者进行其他操作。在Python中，我们可以使用PIL库来实现图像的分块切片。
### 2. 导入必要的库
在开始编写代码之前，我们需要导入Python的PIL库。PIL库提供了处理图像的功能，包括图像的读取、保
原创
2023-09-27 16:48:55
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PRNU 在CCD成像系统中，当CCD被一个完全均匀的光场照射时，理论上每个CCD光敏单元的输出应该是完全相同的，但事实上它们的输出会有差异。CCD各个光敏单元这种响应的差异称为CCD响应非均匀性。 如果采用未经过校正的CCD直接捕获一个灰度均匀的目标时，可能会输出强度不均匀的目标图像，这将对目标识别及后续图像处理中的目标特征提取与测量不利，特别是在高精度测量系统中响应非均匀性对成像质量有更
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2023-12-01 21:03:25
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