图像处理——图像平滑 图像噪声是在图像处理中经常会遇到的问题，它的存在会使图像的质量下降，因此解决图像噪声问题在图像处理过程中是不可忽视的。 根据噪声的性质不同，消除噪声的方法也有所不同。 随机噪声是一种线索最少却最常见的噪声
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2023-12-20 15:36:48
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在上一篇笔记《OpenCV4学习笔记（56）》中，整理了关于在OpenCV中使用GrabCut图像分割算法的相关内容，那么本次笔记就以GrabCut算法为基础来实现对图像的背景替换和背景虚化效果。实现对图像的背景替换和背景虚化效果的整体流程如下： （1）对图像进行USM锐化（可参阅《OpenCV4学习笔记（16）》） ，用于增强图像细节，以便于提取前景区域。 （2)手动选择ROI区域并执行Grab
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2023-11-20 21:48:09
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## Python中的NumPy卷积与去躁点
在数据处理和信号处理领域，噪声干扰是一个普遍且棘手的问题。通过有效的去躁点技术，我们可以改善数据的质量，进而提高分析结果的准确性。本文将介绍如何利用Python中的NumPy库实现卷积操作，以达到去躁点的目的，并提供相应的代码示例。
### 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，广泛应用于图像处理、信号处理和数据分析中。它通过将一个函数（如信号、图像
背景近年来国内的雾霾天气逐渐由中东地区向全国蔓延。雾霾自2013年起开始成为人们对天气关注的关键词。雾霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济及社会活动必然会排放大量细颗粒物（PM2.5），一旦排放超过大气循环能力和承载度，细颗粒物浓度将持续积聚，此时如果受静稳天气 等影响，极易出现大范围的雾霾。 雾天时，弥漫在空中的雾气和尘埃模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低。在雾天条
这次是通过CNN来处理训练mnist数据集，CNN的结构是根据视频学的最简单的结构，在模型编译后使用model.summary()就可以将模型结构显示出来，如下图。也有另一种方法plot_model(model, to_file = 'model.png',show_shapes = True),这个显示出来的就比上一种好看，这个是直接输出图片，里面是一种有向图，很直接的将模型结构画出来了。
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2024-05-18 22:33:15
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Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理，十分巧妙，有兴趣者可以看看。这里使用OpenCV实现文中的去雾算法，然而论文提到的soft matting未在本程序中实现。代码如下：#include<iostr
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2024-07-30 16:08:30
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# 使用 Python 和 OpenCV 去除图像白边
在图像处理的过程中，往往会遇到图像四周存在白边的情况，这些白边可能影响后续的操作和分析。本文将介绍如何利用 Python 和 OpenCV 库来去除图像的白边，并提供完整的代码示例和状态图，以帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是白边？
白边是指图像边缘部分的无用行业，通常表现为单一颜色（如白色或黑色）。在许多应用场景中，白边不仅占
原创
2024-10-20 06:51:17
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在处理图像时，黑边的去除是一项常见的任务，尤其在使用 Python 的 OpenCV 库时。本文将对如何实现“python opencv 图像去黑边”这一过程进行系统的记录。我们会详细介绍从环境预检到版本管理的每一步，确保解决方案的可重用性和可靠性。
## 环境预检
在开始之前，我们需要对计算机环境进行一系列预检，以确保所有必需的组件正常工作。
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graph TD;
A[检查
参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31103280 文章目录背景减除方法选择：MOGMOG2GMGCNTKNN总结 背景减除计算机视觉的前景和背景：前景：你感兴趣、要研究的对象，如车辆识别统计中的车辆背景：不是你想要研究的对象，如车辆识别统计中的天空、数目、阴影等等**背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉、目标跟踪等任务中的
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2023-11-15 20:31:08
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一、 总览BM3D是2007年TIP的文章，题目是Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering，
原创
2021-07-09 14:00:44
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一.图像去雾随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市频繁出现雾霾，这不仅给人们的身体健康带来危害，还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响，因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低，颜色易发生偏移与失真等。因此，寻找一种简单有效的图像去雾方法，对计算机视觉的后续研究至关重要。该部分主要从下列几篇论文摘取对图像去雾算法进行普及，引用及参考中文论文：魏红伟, 等. 图像去雾算法研究
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2024-06-28 20:01:50
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文章目录1 图像噪声1.1 椒盐噪声1.2 高斯噪声2 图像平滑2.1 均值滤波2.2 高斯滤波2.3 中值滤波 学习目标： 了解图像中的噪声类型 了解均值滤波、高斯滤波、中值滤波等内容 能够使用滤波器进行图像处理1 图像噪声 由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解及分析处理，常见的噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。1.1 椒盐噪声椒盐噪声：也称
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2023-09-27 12:27:23
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最近《数字图像处理》课需要做图像去雾的工作，然后我们百度了一下，找到下面的链接（主要的方法有图像增强和图像复原两大类）：http://www.cspmag.cn/jscx/spjk/201406/1336.html上面的代码是对何恺明博士《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》 一文的实现，但是没有使用soft mattin
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2024-03-08 16:44:20
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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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Opencv基本数据类型主要包括：cv::Vec、cv::Point、cv::Size、cv::Scalar、cv::Rect、cv::Matx、cv::Range等。1 Point类cv::Point{2,3}{b,s,i,f,d}，2、3代表维度，在这里b是一个无符号字符，s是一个短整型，i是一个32位整型，f是一个32位浮点数，d是一个64位浮点数。Point类的成员通过名称变量访问，如my
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2024-04-14 11:38:22
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去躁模块深度学习的实现过程
去躁模块深度学习主要目标是去除噪声，提升数据质量，在机器学习和深度学习任务中，它起到了至关重要的作用 。本篇博文将会详细记录环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用等内容，助你在去躁模块的实施过程中游刃有余。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **硬件要求**
- CPU：至少四核心处理器
- 内存：16GB以上
- 存储：
开通头条号-------------------- 实验名称图像去噪实验目的1、掌握算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪的算法 2、掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法 3、掌握自适应中值滤波算法 4、掌握自适应局部降低噪声滤波器去噪算法 5、掌握彩色图像去噪步骤 实验内容1、均值滤波 具体内容：利用 OpenCV 对灰度图像像素进行
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2023-10-04 19:28:40
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1.图像畸变相机成像可以分为四个步骤：刚体变换、透视投影、畸变校正和数字化图像。 相机的图像有时候会出现畸变严重现象，畸变指真实成像点与理想成像点间的偏移，产生原因是镜头工艺的不完美，从而导致了不规则的折射。 修正图像需要相机两种参数：相机的内部参数。例如镜头的焦距，光学中心和径向畸变系数。外部参数：这是指摄像机相对于某些世界坐标系的方向（旋转和平移）通过校准可以改善畸变，图像不失真，接近真实图像
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2023-11-23 19:38:49
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使用摄像头，采集一副图像，然后对图像畸变校正，摄像头事先标定好。#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include "cvcam.h"
//图像的像素直接提取
#define _I(img,x,y) ((unsigned char*)((img)->imageData + (img)->wi
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2023-08-22 17:15:33
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分类： 图像处理
图像去雾
暗原色先验
hazeremoval
导向滤波
的效果见 ：://video.sina.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例：视频去雾效果 在图像去雾这
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2024-05-21 10:50:46
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