之前介绍了 OpenCV 完成畸变矫正的方法，本文记录直接使用矫正映射的方法。 原理 在完成图像畸变矫正获得矫正前后的相机内参，还有畸变系数之后，可以通过 OpenCV 的 initUndistortRectifyMap 函数获取映射矩阵 获取映射矩阵后可以通过 OpenCV 的 remap 函数直接对图像进行映射矫正畸变。 initUndistortRectifyMap 官方文档 函数使用： voidcv::initUndistortRectifyMap ( InputArray cameraMatrix, // 输入的矫正前的相机参数 newCameraMatrix, // 输入的校正后的3X3摄像机矩阵 Size size, // 摄像头采集的无失真图像尺寸 int m1type, // map1的数据类型
0.017453292519943295 0.022727272727272728 0.022723360841641067 1.3019526725788753 -88.69804732742112 算法：图像旋转矫正是通过修改幅度图像或相位图像方法来间接修改原空间图像
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Gamma矫正这个东西听上去挺玄乎，其实特别简单。就是为了调节照相机拍摄的图像的色调，使他更加符合人眼的观测效果（主要用在）。
点击OpenDir ，选择我们准备好的车辆数据集(注意:一定要先把图片全都resize为训练时所需的大小，再进行标注。 ，就是数据的值并不是二类，会出现{0,1,10,248,251,255}等类似的多值问题，我在之前就遇到这样的问题，不得已又重新标注了300多张图) 2. 全部标注结束后，使用如下代码将json数据提取出来并保存到train_image和train_label文件夹中，u-net部分的数据集我一共标注了1200多张，最终效果很棒，达到了定位的效果。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 2.车牌矫正 训练u-net得到unet.h5 u-net分割和cv2矫正的代码 ? ? ? ? ? 矫正效果大大改善后，识别率也将大大提高。 最终运行后上述代码后，提取的license文件夹中的车牌图如下： ? ----
][1]*180/CV_PI << endl << lines[1][1]*180/CV_PI << endl << lines[2][1]*180/CV_PI << endl << endl; } 矫正图像
这阻碍了形变图像的信息提取，降低可读性，对数据增强和下游任务如OCR识别、版面分析与还原等任务增加难度。二、方法概述为解决文档弯曲矫正问题，学术界已有多种方案。 还有一类基于优化的方法，利用损失函数缓慢迭代优化以获得形变矫正结果，但时间较长不适合实时应用。 最近，数据驱动的方法已经流行起来。 这些方法训练一个 形变矫正神经网络，学习形变场，从而得到类似扫描的结果。 这样的网络可以实现实时矫正。Das等人使用 CNN 检测文档的折痕并进行分割文件分成多个块进行矫正。 Das等人认为当合成训练数据集仅使用 2D 变形进行训练时，弯曲矫正模型并不总是表现良好，因此他们创建了一个 Doc3D 数据集，该数据集具有多种类型的像素级文档图像偏移场，同时使用真实世界文档和渲染软件 与之前的方法相比，这些文献更关心生成的训练数据集和真实世界测试数据集之间的差异，并专注于生成更真实的训练数据集以提高真实世界图像的泛化能力。
ISP之黑电平矫正 黑电平定义 CMOS传感器采集的信息经过一系列转换，最后生成原始RAW格式数据，RAW数据每个像素点只有对应颜色的灰度信息。 黑电平（Black Level Correction）：即黑色数据的最低电平值，通常指感光图像数据为0时对应的sensor信号电平值。 黑电平成因 黑电平形成的原因有多种，主要的形成原因如下面两点： (1) CMOS传感器采集的信息经过一系列转换生成原始RAW格式数据。 以8bit数据为例，单个pixel的有效值是0~255，但是实际AD芯片（模数转换芯片）的精度可能无法将电压值很小的一部分转换出来，因此，sensor厂家一般会在AD的输入之前加上一个固定的偏移量，使输出的 如多sensor输出raw数据中附加的黑电平值，需要在ISP最前端去干净。如果不去干净，干扰信息会影响后端ISP各模块的处理，尤其会导致AWB容易不准，出现画面整体偏绿或者整体偏红现象。
http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ 特别的，针对矫正问题，还有一个Matlab的工具箱 ?
将数据放入批次模型中进行校正 一个极其简单的去批次模型就是百分比转换(这种情况就压根用不到批次信息,并且不会出现负值): 对于一个任意的患者Si 其任意基因的表达值为 SiGj 总基因表达值为 SiG 矫正之后肉眼就很难看出来批次效应了,但是似乎并没有出现负值这个是为什么呢? 注意到,我们设置的批次是均值不等方差相等的数据, 是不是无论均值多么的大,只要方差相等就不会出现负值呢? 也就是说,即便批次中方差极大(且批次间方差差距也极大),矫正过后照样任然不会出现负值 这样的话,那么出现负值的原因到底是因为什么呢? 那么我们可以进行如下的合理猜测,我们的模拟数据中是没有异常值的,但是由于表达谱数据极大,出现异常值的概率极高,因此进行如下操作 假设 a1 的第一个基因的表达值突然急剧上升,a4 的第二个基因的表达值拒绝下降 ) sigmoid函数对数据进行压缩(这个方法适用于除了异常值后方差较小的数据) 如果这个基因你压根就不关心直接删掉
前言 今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图 ? 对于一些经典的文本矫正的思路（例如Leptonica dewarping method 和 the CTM method）将问题分解为： 1. 将文本分成几行线 2. 垂直偏移是指分割后的每行之间的距离，水平偏移是指对每条线上设置点，用于后续的矫正变换处理。 （个人理解，可能与原文存在一点的偏差） ? 使用起来并不难，但是由于作者的假设，对于并非这种情况的文本，以及变形过大的矫正效果并不是非常理想。 创作不易，希望能点个在看，转发一手，由于缺少留言功能，因此，只能通过后台的数据反馈才知道自己分享的内容是否真的有帮助到大家，大家的每个阅读在看和转发，我都非常的感谢。
然后用这个角度通过仿射变换得到矫正后的字符。 pic)) print getAngle(im) figure() imshow(im) def affine(im):#将结合上面的函数，输入图片，输出矫正后的图片
img_points, gray.shape[::-1], None, None) dist = np.delete(dist, [4]) #有剧烈畸变时删除此行，保留K3 标定图.png 矫正 img2 = cv2.imread('待矫正图') h, w = img2.shape[:2] newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx , dist, (w, h), 1, (w, h)) dst = cv2.undistort(img2, mtx, dist, None, newcameramtx) cv2.imwrite('矫正图. png', dst) 矫正图.png
透视矫正插值 传统的GPU渲染流水线（管线）是基于光栅化的一套流程，之所以要强调传统，是为了将之区别于基于光线追踪（ray trace）的流水线和基于体素化的流水线。 想要了解什么是“透视矫正插值”，先要知道什么是插值，插值发生在流水线的光栅化阶段，这一阶段将根据三角形三个顶点的顶点属性值（坐标、法线、UV、颜色等）决定其中每一个像素的插值属性。 ? 线性插值有问题吗，为什么要对它进行矫正？？这要看情况，如果是正交投影后的光栅阶段，线性插值是正确的，但透视投影就比较复杂了。 所以这就是矫正的方法：不能按照线性函数来插值，而应该按照下图中非线性的公式来插值。 ? 以上公式的详细推导过程可以参考下面列举的参考资料。 ?
下一步对直线筛选，这一步仅是进行计算和数据准备。 四：寻找与定位上下左右四条直线 ? 左图四条红色线即为我们找到的上下左右边框线，如何实现的呢？ 得到四个交点，我们就已经成功把证件照提取出来了，然后只需进行透视变换，就可以得到矫正后的图像了。 ); warpPerspective(srcImage, resultImage, warpmatrix, resultImage.size(), INTER_LINEAR); imshow("【8】矫正图像
图像处理_ISP_坏点矫正 1 坏点介绍 图像坏点(Bad pixel) : 图像传感器上光线采集点(像素点)所形成的阵列存在工艺上的缺陷，或光信号进行转化为电信号的过程中出现错误，从而会造成图像上像素信息错误
前言 首先为什么要进行批次矫正? 单细胞分析经常会整合一些公共数据，不同的实验时间、文库制备、测序方案，都会产生一些技术误差，如果太多，可能会干扰真实的生物信号。 直接上结论 Seurat的整体效果最好，它既正确地整合了批次，又没有丢失不同细胞类型； Harmony在pancreas和MCA的数据中表现也不错，但在矫正Tabula Muris数据时失败；Scanorama a、d：熵的变化；b、e运行时间的变化；c、f：消耗内存的变化 3 批次处理对非监督聚类和marker基因鉴定的影响 使用三种非监督聚类方法：Leiden、Louvain、SC3，然后比较矫正前后的数据聚类结果 奇怪的是，对于心脏和乳腺组织，最佳的聚类结果发生在：SC3+非批次矫正的数据。 对整合后的数据进行marker基因鉴定，只有ComBat和Limma的结果可以找到大部分细胞类型的marker基因，Seurat只能对少部分细胞类型进行鉴定（图b），但如果检测单个数据的marker基因与混合矫正后的
2、Lens Shading矫正 2.1 Pipeline位置 Shading一般在OB和DPC的后面。 额外注意，如果3A的统计数据在 shading 矫正之后获取，那么 shading 矫正结果会影响3A的统计数据。 Shading的矫正方法目前主流有两种：一种是同心圆法，一种是网格法。 下图为mesh shading的矫正方法，同一个方格中的增益一致，mesh的分布也是中心稀疏四角密集。 ? 最后总结一下：同心圆矫正方法的优点是计算量小，缺点是镜头若装配时稍有不对称则矫正失败；网格矫正方法的优点是能够应对各种shanding情况，缺点是运算量大。 特别需要注意，如果镜头本身比较差，原始的lens shading为30%，切记不可强行提升过多，因为矫正shading的本质是增加图像边缘部分的增益，这样低照度下会带来非常大的噪声。
2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法。 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正， 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理 或者用于ocr 文字识别做前处理。 在倾斜矫正算法中，自然就是检测直线。 通过对检测出来的直线进行角度判断， 一般取 认可度最高的几条直线进行计算， 最后求取均衡后的角度值。 进行图像角度的旋转即可。
ggpubr 实现了 ggplot2 绘图添加 p 值的良好支持，但读者需要注意它是没有经常矫正的。矫正 p 值需要额外的处理。
进行量子误差矫正实现某种量子态的过程类似于移动棋子使棋盘上显示某种特定图案，而周围环境的噪声就是下棋时的“对手”。 一次恢复量子初始状态的量子矫正被视为一次正确的激励。 然而，在该论文的研究中，如果只以训练结果作为一次争取的激励的话，对量子矫正过程就太迟了，因此研究人员开发了一种新的激励系统，使得在训练阶段也能够激励“老师网络”采用更有前景的策略。 （5）学生网络通过自身行为可以在性能上超过老师网络 马夸特指出，该系统的首要目标是在无人为干扰的情况下进行有效的量子矫正。 马夸特最后还指出，基于人工智能的模式识别不仅可以应用于量子矫正，而且在物理学的其他领域也能起到有效作用。
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