我有一个图像要分割，但光照不均匀。那么，如何使其均匀地分割图像呢？
浏览 20提问于2019-11-02得票数 1
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我想在C/ C++中执行CLAHE算法(如MATLAB中的adapthisteq函数)，因为目前codegen还不支持adapthisteq函数。我正在使用MATLAB R2014b和Vivado 2014.4。
浏览 2提问于2015-01-27得票数 0
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CLAHE算法说明
、、、
有没有对CLAHE算法有完整解释的网站，也许还有一些示例代码。到目前为止，我只找到了matlab的代码，没有任何解释，我需要实现我自己的代码(最好是用java)。
谢谢
浏览 1提问于2012-09-25得票数 1
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我目前正在应用对比度有限自适应直方图均衡算法和一种算法来执行照片去噪。
有限自适应直方图均衡的对比度编码 clahe =from BGR to LAB color space
浏览 3提问于2021-05-21得票数 2
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改善图像对比度
、、
我正在尝试实现ANPR系统，但是我仍然有一些图像的问题，在那里我的形态学算法真的失败了。问题是，当黑色的东西，一点也不黑的东西(例如，板块字符)，或同样的情况发生在白色元素(可能取决于图像闪电等)。
浏览 2提问于2014-11-16得票数 0
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我想在我的图像上使用CLAHE算法，但是在诸如Core、Imgproc这样的OpenCV4Android工具中找不到它的任何跟踪。
浏览 0提问于2013-12-13得票数 2
我坚持使用自适应直方图均衡(CLAHE)在c#中有没有类似的东西，或者我可以使用的任何库，或者在c#中可以做到这一点的任何方法。
浏览 2提问于2013-07-23得票数 1
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是否有可能使用计算机视觉算法对人脸进行归一化(去除阴影)？img): clahe= cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
r
浏览 0提问于2020-07-31得票数 2
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因此，为了给这个问题提供一个上下文，我们试图检测一辆汽车的车轮，其图像是用热相机获得的.现在很多时候，由于下雨或其他原因，车轮冷却下来，它与道路相当相似.就像。在这里，你可以很清楚地看到，车轮是非常相似的背景。因此，是否有任何特征或图像处理技术可以用来识别昏暗的车轮或区分它的背景。
浏览 0提问于2017-10-17得票数 0
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Imgproc.MORPH_CROSS, new Size(3, 3)));
处理结果这是第二张样本图像结果如下所示我必须指出的事实是，如果我删除图像阈值，该算法在不同光照强度和不同对比度的相同图像上工作得很好
浏览 4提问于2019-03-08得票数 0
我正试着在openCV安卓系统中使用CLAHE。CLAHE clahe = new CLAHE(0);clahe.setTilesGridSize(new Size(8, 8));clahe.apply(I,I2);protected CLAHE(long ad
浏览 2提问于2016-03-04得票数 1
*obj = new CLAHE_OBJ;
}typedef struct CLAHE_OBJ int *m_blocks_histogram;
int init_clahe(CLAHE_OBJ *clah
浏览 14提问于2017-08-17得票数 2
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我有高分辨率的地面覆盖RGB图像与不同级别的阴影存在。如何对它们进行预处理以消除阴影效果(增强阴影像素)。阴影主要来自岩石、三脚架和植物。下面是一些示例(实际图像的截图)。 image1、image2、image3 再看一遍--如果小阴影(例如，从小树叶、树枝、小石头上创建的)也能被增强，那将是非常有益的--我想这个解决方案也会把它们找出来。 我正在做一个有三个类的地面覆盖层分割模型。当有光影存在时，模型处理得很好，所以我并不担心这一点。主要关注的是适度的阴影水平。我基本上想通过一些代码输入数百张图像，这样最终的结果是一个RGB图像，阴影像素看起来不再在阴影中。 增加阴影像素的亮度以匹配非阴
浏览 45提问于2019-03-01得票数 0
CLAHE是对比度有限的自适应直方图均衡，C语言的源代码可以在上找到
到目前为止，我只看到了一些关于在灰度图像上应用CLAHE的示例/教程，那么是否可以在彩色图像(如RGB 3通道图像)上应用CLAHE
浏览 1提问于2014-07-29得票数 25
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我想用opencv和python在树莓树上写一个脚本，可以将效果应用到实况流视频中，每件事都在工作，但问题是，当它处于灰度模式时，我无法应用clahe到流，当流不是灰度模式时，我可以应用clahe，但当我将其更改为灰度clahe时，它不起作用。下面是我的代码：cap = cv2.VideoCapture(0)cl_flag = False
clahe = cv2.createCLA
浏览 1提问于2020-08-23得票数 1
到目前为止，我已经尝试了许多使用clahe算法和这个 (使用局部最大背景和掩码的每像素增益)的方法，但在每种方法中，要么数据丢失，要么颜色丢失。
浏览 3提问于2019-11-11得票数 0
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目前，我正在尝试在图像处理上实现类似的结果，如下图所示(来源：)：
现在我已经尝试了不同的方法，包括直方图均衡化和对比度有限自适应直方图均衡化(CLAHE)。CLAHE给出了到目前为止最好的结果，但与上面的图像相比什么都不是。我从这里得到了一些想法：()，但无法重现结果。如果有人能指导我如何使用opencv或任何其他python视觉库，那就太好了。[0]) bgr2 = cv.cvtColor(lab, cv.COLOR_LAB2BGR)
cv.imshow('<e
浏览 4提问于2018-11-22得票数 1
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在下面的代码中，我将获取视频的每一帧，并使用opencv的CLAHE函数执行直方图均衡。= cv2.createCLAHE(clipLimit=6, tileGridSize= (8,8))但是，此错误在最后一行(clahe.apply::apply, file C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\clahe.cpp, line 360
Traceback (mostrecent call la
浏览 1提问于2018-03-14得票数 7
编辑:我使用的算法是计算第五个百分位数和第95个百分位数作为最小和最大值，然后扩展图像的值，使其最小和最大值分别为0和255。如果有更好的方法，请告诉我。
浏览 4提问于2010-05-28得票数 1
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目前，我正试图计算移动物体的光流。这些物体特别是圆形旋钮周围的正方形：下面是我试图处理的香草图像：
我担心的是最下面最右边的那条。当我尝试过Canny边缘检测或GoodFeaturesToTrack时，通常无法检测到这两个方块。我目前正在尝试一个锐化的内核和一个阈值，然后进行形态学转换，以找到轮廓区域。但是，当我阈值时，我得到了以下结果：import cv2 as cv
im
浏览 3提问于2020-05-28得票数 5
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