在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
1. 知识点 学习查找表 cv.LUT()【look up table】； 颜色查找表； 函数 cv.applyColorMap() 的使用。 2. cv.LUT() 函数说明 2.1 函数使用 cv.LUT(src, lut, dst) 2.2 参数说明 参数 说明 src 表示原始图像。 lut 表示查找表的地址，对于多通道图像的查找，它可以有一个通道，也可以与原始图像有相同的通道。 dst 表示输出图像。 2.3 查找表的使用和优点 构建查找表； 查找表应用； 查找表优势，预计算，空间换时间，避
Usage用法 在项目中使用面部识别： 1 import face_recognition 有关如何使用每个函数，请参阅github上的 /examples 文件夹中的示例。 您还可以查阅face_recognition的API文档，以查看每个功能的可能参数。 基本的想法是，首先你加载一个图像： 123 import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") 将图像加载到numpy数组中。如果您已经
数字影像处理已经成为当今社会数字化的必要技能之一，而Adobe Lightroom Classic(CC)软件是一款专业的数字影像处理工具，广泛应用于数码摄影领域。本文旨在介绍Adobe LRC软件的基本功能和使用方法，并通过示例说明其在数字影像处理中的应用和优势。
构建词库是离线操作，主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息，建立当前数据集的词库，然后基于词库，对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施，一般情况仅执行一次，是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
大家好，今天小白将为大家介绍如何在OpenCV中进行扫描图像、利用查找表和计时。
算法：图像匹配的查找方式是将模板图像在输入图像内从左上角开始滑动，逐个像素遍历整幅输入图像，从而查找与模板图像最匹配的部分。
上一篇《OpenCV极坐标变换函数warpPolar的使用》中介绍了极坐标变换的使用，文中提到过因为手机拍的照片，部分地方反光厉害。OpenCV本身也有一个消除高亮的函数，今天这篇就是来了解一下消除高亮函数的使用，就结果来说，有效果，但不多。
翻译：陈之炎 校对：张一然、林夕 本文约4400字，建议阅读10分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV官方教程。 目标 在这里将寻求以下问题的答案： 如何遍历图像的各个像素？ OpenCV的矩阵值是如何存储的？ 如何衡量算法的性能？ 什么是查找表，为什么要使用查找表？ 测试案例 首先来考虑一个简单的减色方法。利用C和C ++的无符号字符（unsigned char）数据类型来存储矩阵项，像素的一个通道可以具备256个不同的值。对于一幅三通道的图像来说，可以构造出多种色彩（色彩数量可达16，000，000种）
在使用 OpenCV 进行图像处理时，cv2.findContours 是一个常用的函数，用于检测图像中的轮廓。然而，有时候我们可能会遇到一个错误提示："too many values to unpack (expected 2)"，这个问题通常是由于函数返回值的解包错误导致的。本文将详细讲解这个问题的原因和解决方法。
他们联手Google Research、马里兰大学、伯克利等多家研究机构，开发了一个名为Assembler的实验平台，旨在帮助记者们通过简单的操作，快速识别Deepfake。
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素不是0就是1，再无其他过渡的灰度值。
Halcon是一款先进的机器视觉软件，主要用于工业自动化、机器人视觉等领域。它拥有强大的计算能力、丰富的图像处理库和友好的界面，可以帮助用户快速、高效地进行图像处理和分析。
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
由上海交通大学发表于2020 Robotics and Autonomous Systems
本文提出一种Any-time super-Resolution Method(ARM)用以解决图像超分模型过参数问题，其出发点在于如下三个观察：
在电视和图形监视器中，显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化，电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的，输入电压的指数要大于电子束的指数。这说明暗区的信号要比实际情况更暗，而亮区要比实际情况更高。所以，要重现摄像机拍摄的画面，电视和监视器必须进行伽玛补偿。这种伽玛校正也可以由摄像机完成。我们对整个电视系统进行伽玛补偿的目的，是使摄像机根据入射光亮度与显像管的亮度对称而产生的输出信号，所以应对图像信号引入一个相反的非线性失真，即与电视系统的伽玛曲线对应的摄像机伽玛曲线，它的值应为1/γ，我们称为摄像机的伽玛值。电视系统的伽玛值约为2.2，所以电视系统的摄像机非线性补偿伽玛值为0.45。彩色显像管的伽玛值为2.8，它的图像信号校正指数应为1/2.8=0.35，但由于显像管内外杂散光的影响，重现图像的对比度和饱和度均有所降低，所以彩色摄像机的伽玛值仍多采用0.45。在实际应用中，我们可以根据实际情况在一定范围内调整伽玛值，以获得最佳效果。
图像分割，英文名image segmentation，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：
随着移动设备的发展，美颜已成为多媒体内容生成链路中不可缺少的一种基本能力，尤其是在来疯直播秀场业务的场景下，主播的颜值就意味着生产力，直接影响主播及平台的收入。
上一篇文章给大家介绍了一些openGL的知识点，今天继续给大家介绍一个关于图像的知识，LUT图
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
这只是对文件的一个简单的误解，我不怪你——我也花了几次摸索才明白。文档很清楚，但是这个函数可能没有按您预期的方式工作；事实上，它在与我最初预期相反的方向工作。
理想的显示系统(如CRT显示器)、采像设备(工业相机)与输入的视频信号(真实的图像信息)成正比，但显示系统或采像设备存在的硬件特性指数Gamma(>1)会使其输出较原始图像产生非线性失真，失真程度由具体系统的Gamma值决定，如下图所示，水平方向为真实的图像亮度，垂直方向为显示设备的输出亮度或采像设备采集到的亮度。
一款适合Mac的重复文件查找软件推荐给大家，使用Advanced Duplicate Cleaner可以检测这些外观相似的文件并删除不需要的文件。无论是文档，图像，视频，档案，类似应用程序还是其他任何东西都可以清理。从而释放电脑的空间，此外，它还对每个文件进行了分类，以便于更好地查看。非常实用。
OpenCV中直方图反向投影算法详解与实现 一：直方图交叉 OpenCV中直方图反向投影算法实现来自一篇论文《Indexing Via Color Histograms》其作者有两位、是Michael
一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。
Cisdem Duplicate Finder是一款强大好用的重复文件查找删除工具，有了这个工具，你可以同时扫描计算机驱动器和位于外部设备的文件夹，以及像的iPhoto，iTunes和邮件Apple应用程序。提供了智能扫描算法，该程序可以找到并进行批量删除重复的文件，节省硬盘空间。
exists 方法是判断是否存在，如果存在返回图片中心点坐标，如果不存在返回 False
Mac上有哪些好用的搜索工具？Find Any File mac版是Macos上一款本地文件搜索工具，简称FAF。与其它的搜索软件不同，FAF不使用数据库，而是直接采取文件系统驱动程序来进行快速搜索操作，可以让你在本地磁盘上搜索、查找任何文件，包括本地磁盘的名称、 创建或修改日期、 大小或类型和创建者代码等。
本文构建了一个能同时完成四个任务的的深度神经网络： 生成图像描述、生成相似单词、以图搜图和根据描述搜图。传统上这些任务分别需要一个模型，但我们现在要用一个模型来完成所有这些任务。
比如Canny边缘检测也可以，只是阈值难于调节。当然，实现方法不唯一，大家可以自己尝试一下。
在本章中，您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能：cv.matchTemplate()，cv.minMaxLoc()
那么直方图是什么？您可以将直方图视为图形或绘图，从而可以总体了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值（不总是从0到255的范围），在Y轴上具有图像中相应像素数的图。
OpenCV中积分图函数与应用 一：图像积分图概念 积分图像是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。积分图像是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法，这种算法主要优点是一旦积分图像首先被计算出来我们可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。第一个应用积分图像技术的应用是在Viola-Jones的对象检
模板匹配是一个图像处理问题，当对象的姿势（X、Y、+）未知时，它使用模板图像在另一个搜索图像中查找其位置。在这篇文章中，我们实现一个算法，该算法使用对象的边缘信息来识别搜索图像中的对象。
轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用
像素化（类似于马赛克）被许多领域用来加密图像中的重要信息， 例如很多公司会将内部文档中的密码像素化以加密数据，但之后并没有工具来恢复被像素化的图像。
图像过滤是把图像中不重要的像素都染成背景色，使得重要部分被凸显出来。现给定一幅黑白图像，要求你将灰度值位于某指定区间内的所有像素颜色都用一种指定的颜色替换。
算法：单应性对象查找是获得最佳图像后，通过单应性执行查询图像和训练图像的透视变换来获得查询图像在训练图像中的位置。
这是由Michael J. Swain和Dana H. Ballard在他们的论文《通过颜色直方图索引》中提出的。
如果你认为将密码或其他私密文本数据像素化就能保护它们不被窥见，那你真是太天真了，你的信息并没有你想象的那么安全。
OpenCV 提供了 findContours[2] 函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。
如图1所示，交通摄像头对公路上移动的汽车进行实时的定位，随着小汽车的移动，红色框也跟随小汽车移动，实时将小汽车框起来。
在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务，多少英雄豪杰为之头痛不已。
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