展开

关键词

图像全局对比

算法:图像全局对比是计算某个像素在整个图像上全局对比度。

7020

图像对比

imshow("original",im) cv2.imshow("result",result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:图像对比度指的是图像暗和亮的落差值 ,即图像最大灰度级和最小灰度级之间的差值。 对于数字图像变换,设原像素灰度为f(i,j),转化后的像素灰度为g(i,j),则常用的线性变换是g(i,j)=α×f(i,j)+β,其中系数α影响图像对比度,系数β影响图像的亮度,具体如下: (1)α =1时是原图; (2)α>1时对比度增强,图像看起来更加清晰; (3)α<1时对比度减弱,图像看起来变暗; (4)β影响图像的亮度,随着增加β(β>0)和减小β(β>0),图像整体的灰度值上移或者下移, 即图像整体变亮或者变暗,不会改变图像对比度。

4610
  • 广告
    关闭

    【玩转 Cloud Studio】有奖调研征文,千元豪礼等你拿!

    想听听你玩转的独门秘籍,更有机械键盘、鹅厂公仔、CODING 定制公仔等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    图像对比度减弱变换

    original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法:图像对比度减弱变换是通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度 ,从而改善图像质量的图像处理方法。 图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度,从而改善图像的质量,凸显图像细节,提高图像对比度。 当α=1,b=0时,保持原始图像 当α=1,b! =0时,图像所有的灰度值上移或下移 当α=-1,b=255时,原始图像的灰度值反转 当α>1时,输出图像对比度增强 当0<α<1时,输出图像对比度减小 当α<0时,原始图像暗区域变亮,亮区域变暗,图像求补

    7730

    图像对比度增强变换

    original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法:图像对比度增强变换是通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度 ,从而改善图像质量的图像处理方法。 图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度,从而改善图像的质量,凸显图像细节,提高图像对比度。 当α=1,b=0时,保持原始图像 当α=1,b! =0时,图像所有的灰度值上移或下移 当α=-1,b=255时,原始图像的灰度值反转 当α>1时,输出图像对比度增强 当0<α<1时,输出图像对比度减小 当α<0时,原始图像暗区域变亮,亮区域变暗,图像求补

    6320

    ceph开源监控软件对比

    介绍 目前主流的Ceph开源监控软件有:Calamari、VSM、Inkscope、Ceph-Dash、Zabbix等,下面简单介绍下各个开源组件。 2. 开源软件对比 2.1 Calamari Calamari对外提供了十分漂亮的Web管理和监控界面,以及一套改进的REST API接口(不同于Ceph自身的REST API),在一定程度上简化了Ceph的管理 优点: 轻量级 官方化 界面友好 缺点: 不易安装 管理功能滞后 2.2 VSM Virtual Storage Manager (VSM)是Intel公司研发并且开源的一款Ceph集群管理和监控软件

    60720

    无监督图像图像翻译的双重对比学习

    无监督图像图像的翻译任务旨在从未配对的训练数据中找到源域X和目标域Y之间的映射。 非配对图像图像翻译(CUT)的对比学习通过在两个域中仅使用一个编码器来最大化输入和输出补丁之间的互信息,从而在无监督图像图像翻译的建模中产生最新的结果。 在本文中,我们提出了一种基于对比学习和双学习设置(利用两个编码器)的新方法来推断未配对数据之间的有效映射。此外,虽然CUT遭受模式崩溃的困扰,但我们的方法的一个变体有效地解决了这个问题。 我们通过大量的消融研究进一步证明了我们的方法的优势,与最近的方法相比,在多个具有挑战性的图像翻译任务中表现出了优越的性能。最后,我们证明了无监督方法和有监督方法之间的差距可以有效地缩小。 无监督图像图像翻译的双重对比学习.png

    49400

    简谈PCB设计软件对比

    今天和大侠简单聊一聊PCB设计软件对比,话不多说,上货。 一、原理图软件   原理图设计软件:会ORCAD就可以了,支持的Netlist超多,基本是业界标准。 二、PCB Layout 软件 1.Protel,现在推Altium Designer。 国内低端设计的主流,国外基本没人用。 在国内使用protel的人还是有相当的市场的,毕竟中小公司硬件电路设计还是低端的居多,不过建议各位尽早接触学习别的功能更优秀的软件,不要总在低层次徘徊,对薪水不是很友好啊,你们都懂的。 2、pads PADS软件用的人也是相当的多,好用,易上手,个人感觉比Protel好不知多少倍。适合于中低端设计,堪称低端中的无冕之王。 现在市场上使用范围最广的一款eda软件,适合大多数中小型企业的需求。其本身没有仿真,做高速板时,要结合其他专用仿真工具,如hyperlynx。

    37610

    思维导图软件对比

    哪款思维导图软件比较好用? 用过很多思维导图软件,比如,XMind,MindManager,MindNode,MindJet,FreeMind,在线的也用过百度脑图、XMind Cloud、ProcessOn、mubu,没有一款完全符合我的需求 ,就是完完全全的在线,不想安装软件、手机上也能随时编辑制作导图。

    30520

    三种图像插值方式对比

    为了让视频按比例填充画布,需要对视频中的每一帧图像做缩放处理。 缩放就是在原图的基础上做插值计算,从而增加或减少像素点的数量。常见的插值方式有最近点插值,线性插值,兰索斯插值。 下面简要介绍,并对比三种插值方式的结果。 最近点插值 在一维空间中,最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中,像素点的坐标都是整数,该方法就是选取离目标点最近的点。 详情可参考: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%8C%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%8F%92%E5%80%BC 该方法生成的图像比较平滑,如下图所示 结果对比 以上三种方法的对比图如下: ? 对比图1 ? 对比图2 将上面的对比图放大后可以发现,线性插值的结果较最近点插值更平滑,兰索斯插值的结果较线性插值更清晰。 性能对比 运行环境:iphone5s,ios8.3 运行程序:自研播放器demo 以上三种插值算法渲染每帧图像时,占用CPU时间都是40ms左右。

    73710

    CNN图像处理常用损失函数对比评测

    现在,神经网络几乎在所有计算机视觉和图像处理的任务中都有应用。 相比各种层出不穷的用于计算机视觉和图像处理的新网络架构,这一领域神经网络的损失函数相对而言并不那么丰富多彩。 下面我们将简单介绍常用的图像处理损失函数,并比较其在典型图像处理任务上的表现。 L1、L2损失函数 最容易想到的损失函数的定义,就是逐像素比较差异。 不管是L1损失函数,还是L2损失函数,都有两大缺陷: 假定噪声的影响和图像的局部特性是独立的。然而,人类的视觉系统对噪声的感知受局部照度、对比、结构的影响。 评测 Hang Zhao等在JPEG去噪、去马赛克,超分辨率重建,JPEG去区块效应等场景对比了不同损失函数的效果。 去噪、去马赛克 ? 上图中的BM3D代表CFA-BM3D,为当前最先进的降噪算法。 混合损失函数 你应该已经注意到了,上面的对比图中有一个“Mix”,而且事实上它是看起来效果最好的那个。这个“Mix”其实是Hang Zhao等提出的混合了MS-SSIM和L1得到的损失函数: ?

    2.2K10

    OpenCV项目(18)|图像对比度亮度调整

    应用:实际开发项目时,利用改变对比度和亮度的方法,实现光照不均匀的干扰。 yuan", srcImage); imshow("xiaoguo", dstImage); } int _brightness = 100;//亮度值 int _contrast = 100;//对比度值 Mat image; //调节图片对比度和亮度 static void updateBrightnessContrast( int /*arg*/, void* ) { int histSize = 64; //对比度和亮度的初始值 int brightness = _brightness - 100; int contrast = _contrast - 100; b = a*brightness + delta; } Mat dst, hist; //供点算子(像素变换)能力,通过增益(alpha)和偏置(beta)参数对图像进行调整

    5140

    OpenCV进行图像相似度对比的几种办法

    由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高,人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高,人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等),因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况 SSIM(structural similarity)结构相似性,也是一种全参考的图像质量评价指标,它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。 ? 这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异;这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异; 简化色彩: 组合的次序并不重要,只要保证所有图像都采用同样次序就行了; 得到指纹以后,就可以对比不同的图像,看看64位中有多少位是不一样的。 <<endl; getchar(); return 0; } 效果 一幅图片自己对比: ? 结果: ?

    3.3K30

    中央局部图像混合对比表示学习(CS CV)

    近年来,非监督表征学习的研究取得了显著的进展,尤其是对比学习的研究成果,它把每一幅图像及其增强部分看作一个独立的类,而不考虑图像之间的语义相似性。 提出了一种新的数据增强方法,即中心向局部图像混合,以扩展图像的邻域空间。中心向局部图像混合(CLIM)在提取相似图像的同时鼓励局部相似性和全局聚集性。 这是通过搜索图像的局部相似样本来实现的,并且只选择更接近相应聚类中心的图像,我们称之为中心局部选择。因此,相似表示在不破坏局部相似性的前提下,逐渐接近聚类。 此外,图像混合被用作平滑正则化,以避免对所选样本的过度自信。此外,我们还引入了多分辨率增强,使其具有尺度不变性。集成这两种扩展可以在几个无监督的基准上产生更好的特征表示。 Hao Li, Xiaopeng Zhang, Ruoyu Sun, Hongkai Xiong, Qi Tian 原文地址:https://arxiv.org/abs/2011.02697 中央局部图像混合对比表示学习

    30630

    fakeapp,faceswap等deepfakes换脸软件对比

    以下列出几款常用的换脸程序优缺点浅析,用户可以根据自己的爱好和水平来选择,以下软件均需要先安装windows 版本的 VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5(fakeapp教程,deepfakes 视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)) 下面几个程序的对比和官网下载地址,上deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)获得百度云地址。 Faceswap 系统:Win7, Win10 优点:Github开源软件,更新很快,效率高,不容易出错,出错之后容易调试,最新版集成GUI图形界面 缺点:需要一定的编程基础,需要安装python并用Python Openfaceswap 系统:Win10 优点:基于Faceswap定制的图形图像界面版本,集成所需要的库文件和环境,可下载faceswap覆盖子文件夹更新 缺点:出错后难解决问题,Win7会出现一闪过的错误

    17K120

    0.伏笔:图像读取方式以及效率对比

    今天来讲一下Python中几种主流读取图像方法,并对他们的读取方式的效率进行对比。 我搜集了几类大家用的比较多的读取图像方法:opencv、scikit-image、scipy、pillow、matplotlib,这些方法的好处就是我们直接调包就好。 在早期,pillow算是Python默认库中比较流行的图像工具,后来pillow原始开发人员逐渐做了废弃的选择(现在维护的是另一班人),然后各类图像处理库,包括原来在c艹称霸的opencv也选择了支持Python 但实际上,pillow在之星open语句的时候,实际上是通过读取二进制编码的方式进行读取图像,原则上应该是要比上面快很多,那么为什么速度会这么慢呢?我们再做个试验。 既然已经考虑到了关于读取方式和解码问题的效率问题时,那么我们是不是有更好的图像读取方式呢?

    1.7K110

    C++ OpenCV图像亮度和对比度操作

    通过像素操作 我们先获取宽高,然后对每个像素进行循环操作,我们设定了alpha(对比度)和beta(亮度)的值为1.2和30,这个值可以根据不同进行变化 ? ? ? 显示效果为 ? 可以看到右边的亮度太高了,显得非常的白了,我们修改一下alpha(对比度)的值为1.1,然后把beta(亮度)的值改为10,再运行一下看看效果 ? 明显可以看到右边的图效果比刚才好多了 其中里面用到了saturate_cast<uchar>的函数,这个函数是用来防止数据溢出的,因为图像的颜色值都在0-255之间,用这个函数大致的原理即 if(data

    88320

    分散式无标签医学图像的联合对比学习

    计算机视觉中的标签效率范式是基于对无标签数据的自监督对比性预训练,然后用少量的标签进行微调。在临床领域实际使用联合计算环境,并在医学图像上进行学习,带来了特殊的挑战。 在这项工作中,我们提出了FedMoCo,一个强大的联合对比学习(FCL)框架,它有效地利用了分散的无标签的医疗数据。 就我们所知,这是第一个关于医学图像的FCL工作。我们的实验表明,在为下游任务提取有意义的表征方面,FedMoCo的表现一直优于FedAvg(一个开创性的联合学习框架)。 分散式无标签医学图像的联合对比学习.pdf

    16620

    图片像素对比OpenCV实现,实现人工分割跟算法分割图像结果的对比

    图片对比,计算不同像素个数,已经比率。实现人工分割跟算法分割图像结果的对比,但是只能用灰度图像作为输入 // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat img2 = imread((char *)image2.c_str(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//两幅图像的大小需要一致

    68330

    调整图像- 自动对比度、自动色阶算法

    我们以24位彩色图像为例说明这两个算法。   在执行两个算法之前,我们需要确定两个参数,大家在用PS时选择自动色阶并不会弹出什么参数设置对话框,那是因为PS把这个隐藏的比较深 。 下一步,自动色阶和自动对比度就有所区别了,我们首先介绍自动色阶。 最后一步,对各通道图像数据进行隐射。 ,由于只有一个通道,自动对比度和自动色阶实际上算法相同,结果一样。 对于32位图像,这类单点像素处理的过程一般是无需处理Alpha通道的。

    78030

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券