# 如何实现Java图像去阴影
## 概述
在本文中，我将向您介绍如何在Java中实现图像去阴影的过程。这对于刚入门的开发者可能有些困难，但是只要按照以下步骤进行操作，您将能够成功实现这个功能。
## 流程
下面是实现“Java 图像去阴影”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 读取并加载图像文件 |
| 2 | 将图像转换为灰度图像 |
| 3
原创
2024-04-23 08:04:46
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这里给出实现代码#pragma execution_character_set("utf-8")*/#include<opencv2/opencv.hpp>#include<math.h>#include<vector>#include <opencv2\imgproc\types_c.h>#include<opencv2\imgproc\i
原创
2022-08-16 16:23:04
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文章目录 目录文章目录前言一、高斯滤波二、图片融合三、RGB图像 前言通过对图片进行高斯滤波，然后再与原图像进行融合，实现图像的软阴影效果。一、高斯滤波高斯滤波的含义：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的作用：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。对于灰度图像，首先读入带有名
一、图像修补在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或者是镜头上的灰尘或水滴,或者是旧照片的划痕,或者由于图像的部分本身已经损坏。而“图像修复” (Inpainting),就是妙手回春,解决这些问题的良方。图像修复技术简单来说,就是利用那些已经被破坏区域的边缘,即边缘的颜色和结构,繁殖和混合到损坏的图像中,以达到图像修补的目的。如果被破坏的区域不是太大,并且在被破坏区域边缘包含足够多的纹
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2024-06-11 11:09:58
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前言浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》，源码也是用pytyon实现的，分析了一下其原理，这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。1原文源码：https://github.com/kavyamusty/Shading-removal-of-images本文用的图片也是源码中提供的测试图片。#实现思路1图将转为灰度图2将灰度图进行膨胀操作3膨胀后的图再进行腐蚀操作4
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2022-11-09 14:00:36
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对于png透明图片，在QQ，贴吧等平台上，看缩略图时默认是以白色为背景，而点开看原图时默认是以黑色为背景，基于此显示逻辑可以实现一种图像，看缩略图时是表图，看原图时是里图，这就是幻影坦克。基于图像线性融合原理，公式：g(x)=α*f(x)+(1-α)h(x)，可以假设最后生成图与白色叠加得到表图，最后生成图与黑色叠加得到里图，套用公式即可得到幻影坦克的理论公式：公式和原理都源自B站视频，BV1kV
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2024-03-06 00:01:12
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其实这是一节小学数学课。割补法：拆东墙（割），补西墙（补），也即割补法需要两个动作，分别是割与补。我们首先来看一个直观的应用割补法的例子：
右侧的四分之一圆挪到左侧，补上空白部分，这里的挪和补即暗含割补法的思想。通过割补或者叫分裂合并，实现对不好计算的面积转换为容易计算的面积，比如讲曲线围绕出来的面积（当然可用微积分的方法加以计算，不在本文的考虑范围之内），转换位三角形或者梯形等常规图形。
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2024-04-17 19:31:46
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展开全部脸部阴影消除是比较复杂的，尤其阴影面积较大的图片。消除大致分为三个过程：首32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333433646437先用选区工具把阴影部分选取出来，然后调亮及调色,大致修复阴影主体部分。然后复制周围正常肤色区域来消除阴影的边缘部分，最后整体调色和处理细节即可下面具体阐述：1、复制背景图层，在副本上将阴影部份选取出来，
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2024-08-09 08:47:16
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## 去阴影：使用Python进行图像处理的实践
### 简介
在计算机视觉和图像处理领域，去除图像中的阴影是一个常见的任务。阴影会导致图像中的细节丢失，并影响后续的分析和处理。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的图像处理库和工具，可以帮助我们实现去除图像阴影的任务。
在本文中，我们将介绍使用Python进行图像处理的基本步骤，并使用一个实际的案例来说明如何去除图像中的阴影。
原创
2023-09-06 07:58:19
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package com.atguigu.sssp.util;
import java.awt.AlphaComposite;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.Image;
import java.awt.RenderingHints;
import j
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2023-08-23 14:09:20
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1. 形态学2. 常用接口2.1 cvtColor()2.2 图像二值化threshod()自适应阈值二值化adaptiveThreshod()2.3 腐蚀与膨胀erode()getStructuringElement()dilate()2.4开、闭、梯度、顶帽、黑帽运算morphologyEx() 1. 形态学OpenCV形态学是一种基于OpenCV库的数字图像处理技术，主要用于处理图像的形状
在本篇博文中，我将分享用 Python 的 `fitz` 库（又名 PyMuPDF）去阴影的方法。这一过程适合那些希望处理 PDF 文档并去除其中阴影的开发者。以下是详细的步骤，包括必要的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和最佳实践，帮助你轻松解决这一技术问题。
# 环境预检
在进行任何操作之前，首先我们需要确保环境的兼容性。我们将采用四象限图来展示不同环境的兼容性分析。
``
在处理图像数据时，阴影的存在可能会影响后续处理的质量，比如物体检测或图像分割等任务。因此，开发一套高效的方法去除图像中的阴影是一个重要的研究方向。在这篇博文中，我将分享我在解决“图片去阴影”问题时的一些经验和思路。以下是我整理的内容结构和各部分详细描述。
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### 图片去阴影技术定位
阴影去除技术在计算机视觉领域得到了广泛关注。尤其是在物体识别、图像分类和场景理解等任务中，阴影的存在通
# Java OpenCV 去阴影
## 引言
在计算机视觉领域中，去除图像中的阴影是一个重要且常见的任务。阴影会导致图像中的信息丢失或变形，因此在许多应用中需要对阴影进行去除。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了许多功能强大的工具和算法。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库来去除图像中的阴影。我们将首先了解图像阴影的原因，然后介绍常用的去阴影技术，并给出Java代码示例。
原创
2023-08-25 12:49:57
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文件用手机拍照片打印时，打印出来总是有黑阴影，如何去掉黑色阴影打印清晰的图片目录文件用手机拍照片打印时，打印出来总是有黑阴影，如何去掉黑色阴影打印清晰的图片1、将需要打印的图片复制粘贴至Word中，可以看出图片有黑阴影2、鼠标放置图片上，点击鼠标右键选择【文字环绕】 中【浮于文字上方】3、鼠标放置图片上，点击鼠标右键选择【设置图片格式】4、在设置图片格式选项卡中点击【图片】，调整【亮度】和【对比度
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2023-10-17 12:21:48
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文章目录学习目标掌握图像的直方图计算和显示了解掩膜的应用熟悉直方图均衡化，了解自适应均衡化一、灰度直方图1、原理2、灰度直方图的绘制3、掩膜的作用二、直方图均衡化1、原理与应用2、自适应的直方图均衡化总结1、灰度直方图2、掩膜3、直方图均衡化：增强图像对比度的一种方法4、自适应的直方图均衡 学习目标掌握图像的直方图计算和显示了解掩膜的应用熟悉直方图均衡化，了解自适应均衡化一、灰度直方图1、原理
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2024-06-27 20:25:42
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参数说明： IplImage *workImg-当前全局变量,表示正在显示的图片。 downleft, upright- 检测出的阴影部分矩形框的两个对角顶点。 from: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7334043
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2016-04-10 14:06:00
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# Java OpenCV 图片去阴影教程
## 介绍
在本教程中，我将教会你如何利用Java的OpenCV库实现图片去除阴影的功能。首先，我们将为你提供整个流程的概览，然后详细解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个图片去除阴影的流程。下表给出了每个步骤的概要。
```mermaid
journey
title 图片去除阴影流程
原创
2023-10-20 13:22:37
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# OpenCV 图片去阴影的实现
在图像处理领域，阴影的存在常常会对后续的图像分析任务造成干扰。因此，去除图像中的阴影是一项重要的技术，尤其是在计算机视觉和机器学习应用中。本文将介绍如何使用 OpenCV 在 Java 中实现图片去阴影的功能，并附上代码示例。
## 1. OpenCV 简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计
实现思路：图将转为灰度图将灰度图进行闭运算操作闭运算后的图减去原灰度图再取反将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图opencv实现：1 Mat src = imread("D:/opencv练习图片/去阴影.png");
2 imshow("原图", src);
3 //1.将图像转为灰度图
4 Mat gray;
5 cvtColor(src
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2023-07-24 17:27:40
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