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USM锐化滤镜工作原理
两种颜色相交时，不改变颜色本身，而只是将其交线变得清楚一些，可使图像看起来更清晰，这正是人眼的一种观察特征。
采用照相制版中的虚光蒙版（模糊遮罩）原理，通过加大图像中相邻像素间的颜色反差，使图像的不同颜色之间生成明显的分界线，从而提高图像整体的清晰效果。
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2023-12-26 21:12:27
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# Python中的USM锐化技术详解
USM锐化（Unsharp Masking）是一种广泛应用于图像处理的技术，旨在增强图像的边缘和细节。在数字图像处理中，通过对图像进行锐化处理，使得图像看起来更加清晰、细节更加突出。本文将介绍USM锐化的原理，使用Python实现该技术，并提供完整的代码示例。
## USM锐化原理
USM锐化的基本原理是通过对图像的模糊版本与原图之间的差异进行增强，从
USM锐化（Unsharp Mask Sharpening）是Adobe Photoshop中使用的一种锐化方法，它的原理和拉普拉斯锐化相似，都
本文用 Python 实现 PS 滤镜中的 USM 锐化效果，具体的算法原理和效果可以参考之前的博客：
javascript:void(0)
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
from skimage.filters import gaussian
file_name='D:/Visual Effects/PS
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2017-10-25 19:34:00
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# -*- coding:utf-8 —*-
import numpy as np
import cv2
# 目标:
# 获取像素值并修改
# 获取图像的信息
# 图像的RIO()
# 图象通道的拆分及合并
# step1: 获取图像的信息
# 读取图片 读入彩色图和灰度图
# color_img = cv2.imread("TestOpencv.jpg"
USM锐化是用来锐化图像边缘的，它通过调整图像边缘细节的对比度，并在边缘的两侧生成一条亮线一条暗线，使画面整体更加清晰。 USM锐化用公式描述很麻烦，这里干脆实现步骤列于下面： 1、备份图像原数据； 2、按给定半径对图像进行高斯模糊； &nbs
1、boxFilter函数——方框滤波void boxFilter(InputArray src, //输入图像
OutputArray dst, //输出图像
int ddepth, //输出图像的深度，-1表示使用原图深度，即 src.depth（）
Size ksize, //内核的大小，Si
PS 图像滤镜— — USM 锐化
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2016-04-24 15:14:00
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1. 获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计行数。获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr(row );获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col]2. 像素范围处理satur
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2024-04-08 17:47:47
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本节为opencv数字图像处理（8）：频率域滤波的第五小节，使用频率域滤波器进行图像的平滑与锐化，主要包括：理想低通/高通滤波器，巴特沃斯低通/高通滤波器、高斯低通/高通滤波器、频率域拉普拉斯算子、高频强调滤波器以及同态滤波的介绍和C++实现。1. 使用低通滤波器进行图像平滑 考虑图像中的边缘与其他尖锐的灰度转变对其傅里叶变换的高频内容有贡献，因此在频率域平滑图像可通过高频分量的衰减来达到，即低
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2024-08-20 16:58:22
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平滑图像：滤波器平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多， 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到)。平滑处理时需要用到一个 滤波器 。最常用的滤波器是 线性不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口，当使用这个滤波器平滑处理图像时，就把这个窗口滑过
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2024-04-03 21:10:25
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# 项目方案：优化图像锐化效果
在图像处理领域，锐化是一项重要的技术，主要用于增强图像的细节和清晰度。USM（Unsharp Masking）技术是一种常见的图像锐化方法。本文将探讨如何调整USM的参数，以获得比较清晰的图像，并提供相应的代码示例。此外，我们将通过饼状图与旅行图，辅助说明在优化图像锐化过程中各项参数的重要性及其影响。
## 一、项目背景
在数字图像处理中，锐化的主要目的是提高
原创
2024-10-29 05:26:29
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图像梯度、图像边缘图像梯度、图像边缘图像梯度、图像边缘
原创
2021-08-02 14:17:23
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Python中的图像处理（第九章）Python图像增强前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结 前言随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可移植性、解释性、
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2023-11-28 00:40:07
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【锐化介绍】图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为处理和处理两类。
原创
2024-10-11 16:57:50
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Unsharp Mask是图像增强方面的一个比较有效的工具，其实际上是一类算法的总称，而不是特指Photoshop中的USM锐化。但是PS提供的USM锐化确实同类算法中的佼佼者，既能增强边缘，又使得平滑变化的区域中存在的噪音不会得到同步增强。
原创
2021-08-23 17:23:20
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# 实现"ps usm python"的流程
## 1. 简介
在开始实现之前，我们先了解一下“ps usm python”的含义和目标。"ps usm python"是一个命令行工具，用于在Python中实现类似于Linux系统中的“ps”命令的功能。它的作用是查看当前运行的Python进程，并显示进程的相关信息，如进程ID、进程名称、CPU占用率等。
## 2. 实现步骤
下面是实现"p
原创
2024-01-06 11:54:03
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本篇博客具体学习参考： 1 【机器学习】支持向量机SVM及实例应用 2 【ML】支持向量机（SVM）从入门到放弃再到掌握这两篇文章讲得特别清楚，数学推导（第一篇）也能看明白，强烈推荐学习~~ 本篇博文介绍仅在二维展开，以此推展到多维。整体思路大致为： 先整体介绍SVM，然后介绍线性可分样本集下SVM的应用思路是如（重点概念，数学推导）；接着推到非线性可分样本集；最后介绍SVM的api应用和举例实现
Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 终于到了最后的总结。从第一篇线性回归的文章开始到现在，已经接近有两年的时间了。当然，也不是纯写这30篇文章用了这么长时间，在第14篇Ridge回归之后中间断更了10个多月，好在今年抽出时间把全部补齐了。一点总结 整个系列对常用
算法概述基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris(大神级人物，写了很多文章)提出的，我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清
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2023-11-29 16:04:22
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