图像滤镜和调色是程序员常常使用的工具，可以为照片增添特效和个性化。在Java中，我们可以利用图像处理库来实现图像滤镜和调色功能，下面将介绍如何使用Java来实现这些功能。
使用过 Springboot 的对上面这个图案肯定不会陌生，Springboot 启动的同时会打印上面的图案，并带有版本号。查看官方文档可以找到关于 banner 的描述
下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的<<计算机视觉算法和应用>>一书。
对比度是指图像中不同区域之间的明暗差异程度，它是图像质量中的重要指标之一。除了颜色对比度之外，常见的对比度包括：
事件相机是一款新型传感器。不同于传统相机拍摄一幅完整的图像，事件相机拍摄的是“事件”，可以简单理解为“像素亮度的变化”，即事件相机输出的是像素亮度的变化情况。
今天，我们来完成一个小玩意，将图片转成ASCII，最后使用Base64转换成灰色图。如，将图
已经 2022 年了，最近北京冬奥会的吉祥物冰墩墩很火，据说一墩难求，各种视频新闻应接不暇。程序员要有程序员的方式，今天我来用 Java 画一个由字符组成的冰墩墩送给大家，这篇文章记录字符图案的生成思路以及过程。
参考https://www.artstation.com/artwork/3omYwB做一个这样的视图, 用于Debug光照亮度:
ISP（image signal processing），图像信号处理芯片，在手机摄像头和车载摄像头等领域有着广泛应用，是图像信号处理的核心芯片。
格雷码是一种特殊的二进制码，在结构光三维视觉中，常常被用于编码。比起我们常见的二进制码，格雷码具有相邻数字的编码只有一位不同的优点，这个优点对于解码而言十分重要，可以减少光解码的错误率。下面我们可以看下如何对结构光用格雷码编码，并如何对编码的结构光进行解码。
PPT对图片进行重新着色和设置透明颜色这两个行为，并不会对原图进行修改，而是通过将修改信息直接存入xml中，并在加载图片时通过计算将效果渲染出来。由于PPT不会存储一张经过该效果处理后的图片，所以第三方应用需要主动获取相关的存储信息，解析后将原图进行修改或通过着色器处理渲染效果。 通过本篇内容，我们将介绍重新着色的存储相关，并将说明我们如何实现相同的效果。
上一节中大概讲述了光场相机和光场的参数化表示，这一节就说一下光场相机内部是如何记录光场以及实现重聚焦的。 博主用的是Lytro Illum，所以就以Illum为例来说了，Illum的功能还是挺多的，上手使用的童靴需要相机使用手册可以上网找一下，都有的。 切入正题 首先，说一下Lytro Illum的一些基本信息：Illum的Senser一共有4000万个像素左右，得到的传感器图像（光场图像）尺寸为7728*5368，就是4148 3904个像素；Illum的微透镜阵列个数为541*434个，每一个微透镜后面
DBS：校准经过OBC之前不同像素暗电流的差值。 因为器件原因，会存在暗电流，存在暗电流的情况下会导致偏色。
“画笔设置”面板允许您修改现有画笔并设计新的自定义画笔。“画笔设置”面板包含一些可用于确定如何向图像应用颜料的画笔笔尖选项。此面板底部的画笔描边预览可以显示当使用当前画笔选项时绘画描边的外观。
ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。它可以分为独立与集成两种形式。
翻译：陈之炎 校对：吴振东 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV对图像的操作。 图像的输入/输出 从文件中加载图像： 如果读入的是一个JPG文件，默认状态下会创建一个3通道图像。如果你需要将其制成灰度图像，则使用以下代码： 注 文件格式由其内容（前几个字节）确定。将图像保存为一个文件： 注 文件的格式由其扩展名确定。 用CV :: imdecode和CV :: imencode从内存中读取和写入图像。 基本的图像操作 访问像素亮度值 为了获取像素亮度值，首先必须知道图像的
HDR系列前几期为大家介绍了HDR的色调映射技术（Tone Mapping）。其中提到：在色调映射环节，为了便于操作，且不使图像颜色产生巨大失真，色调映射算法通常会仅处理图像亮度信息，将HDR图像亮度映射到SDR图像亮度域中，通过原HDR图像的颜色信息，恢复并重建SDR图像的颜色信息。由于前面的主题是色调映射，因此颜色转换相关技术，我们没有深入介绍。但颜色转换或色域映射问题（Color Transfer or Gamut Mapping），也是HDR的重要环节。本文将介绍HDR中颜色转换(或色域映射)技术，分为两个部分，第一部分介绍色域映射的定义以及相关背景知识；第二部分将介绍代表性的色域映射算法，特别对ITU中相关标准进行浅析。
上一次我给大家提到了延时摄影作品中通常会有随机的短期抖动，我介绍了一种算法可以分离短期和长期的运动，并通过滤除短期抖动、增强长期运动来获取到平滑的视频。而很多时候，我们会对视频中的非常隐晦的时域变化感兴趣。所以这一次我会介绍一个计算摄影技术构成的"动作放大器"，它能够高效的将视频中的难以用肉眼察觉的变化分离出来，并在重新渲染过程中进行放大，生成新的视频。我初次接触这个应用方向时大吃一惊，我希望也能够带给你这种感觉。
------ 2021.01.29 深圳
本文的分析基于《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》一文相关内容，但对其进行了深度的改良。
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
当我们同时为手机和平板适配编写 app 针对不同屏幕尺寸进行 UI 布局或当用户偏好设置较大字号或是想要最大限度等减少动画等；此时就需要 MediaQuery 来帮我们获取所用设备的信息以及用户设置的偏好信息；
HDR技术近年来发展迅猛，在未来将会成为图像与视频领域的主流。如何让HDR图像与视频也能够同时兼容地在现有的LDR显示设备上显示，是非常重要的技术挑战。色调映射技术(Tone Mapping)就是用来实现将HDR源信号，转换到LDR源信号的技术。在本系列中，我们将会详细地总结色调映射技术的相关问题，并介绍经典的色调映射算法。将分为三个部分：（一）是色调映射技术的综合介绍；（二）是图像色调映射算法的总结与经典算法介绍；（三）将介绍视频色调映射算法。Let's go...
YUV是视频、图片、相机等应用中使用的一类图像格式，实际上是所有“YUV”像素格式共有的颜色空间的名称。 与RGB格式（红 – 绿 – 蓝）不同，YUV是用一个称为Y（相当于灰度）的“亮度”分量和两个“色度”分量表示，分别称为U（蓝色投影）和V（红色投影），由此得名。
新建一个项目opencv-0007,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.并加载我们常用的那个图片显示出来
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
大家好！我是苏州程序大白，今天讲讲流体运动估计光流算法研究。请大家多多关注支持我。谢谢！！！ 简介： 对流体图像序列进行运动分析一直是流体力学、医学和计算机视觉等领域的重要研究课题。 从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息,基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。 光流法可以获得具有较高分辨率的密集速度矢量场,在小尺度精细结构的测量上有所改进,弥补了基于相关分析法的粒子图像测速技术的不足。 此外,光流方法还可以方便的引入各种物理约束,获得较为符合流体运动特性的运动估计结果。 为了全面反映基于光流法的流体运动估计算法的研究进展,本文在广泛调研相关文献的基础上,对国内外具有代表性的论文进行了系统阐述。 首先介绍了光流法的基本原理,然后将现有算法按照要解决的突出问题进行分类:结合流体力学知识的能量最小化函数,提高对光照变化的鲁棒性,大位移估计和消除异常值。 对每类方法,从问题解决过程的角度予以介绍,分析了各类突出问题中现有算法的特点和局限性。 最后,总结分析了流体运动估计技术当前面临的问题和挑战,并对未来基于光流法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。 定义： 流体运动估计技术在日常生活的众多领域发挥着重要作用,对从流体图像序列中提取的速度场进行分析,有助于更深入地了解复杂的流体运动并提取有用的信息。粒子图像测速( particle image velocimetry,PIV)(Adrian,1991)是一种广泛使用的流体运动估计技术。 其基于两个连续粒子图像之间局部空间性,通过搜索图像对的两个查询窗口之间互相关的最大值,获得查询窗口之间的位移矢量。 这种依赖于互相关函数的PIV 技术虽然能够简单有效地从图像序列间获取速度矢量场,但仍存在许多不足。 首先,其假设查询窗口内的位移矢量保持一致,这使得获取的速度场空间分辨率低,无法测量流场中的小尺度精细结构。 其次,PIV 技术主要用于粒子图像,无法可靠获取标量图像的速度矢量场。 最后,PIV技术缺乏物理解释,对图像序列进行运动估计时,平等地对待各种性质的运动物体。研究发现光流法非常适合流体运动估计( Li等,2015)。 与基于互相关的 PIV 技术相比,光流法可以获取更加密集的速度场,而且可以对标量图像进行运动估计而不仅限于粒子图像。 此外,与 PI技术相比,光流法更能适应各种物理约束。 基于光流法的流体运动技术是对 PIV 技术的良好补充。虽然现有的基于光流法的流体运动估计技术已经广泛用于各种流体测速场景,但仍存在计算耗时鲁棒性不足等问题。 本文从光流法的基本原理入手,根据光流法需要解决的几个关键问题对现有的算法进行分类,并对每一类方法从问题解决的角度予以介绍。
数字图像是成像系统输出的产物，过程中可能受到各种影响，导致在相同光照、相同材质情况下拍出图像的像素值发生变化。
AP对ISP的操控方式：外置：I2C/SPI。 内置：MEM MAP、MEM SHARE
单目深度估计模型Monodepth2对应的论文为Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation，由伦敦大学学院提出，这篇论文的研究目标是从单目RGB图像中恢复出对应的深度，由图1所示：该网络可以从单目图像中恢复对应的深度，图中不同颜色代表不同的深度。
在帧内预测模式中，预测块 P 是基于已编码重建块和当前块形成的。对亮度像素而言，P 块用于4×4 子块或者16×16 宏块的相关操作。4×4 亮度子块有9 种可选预测模式，独立预测每一个4×4亮度子块，适用于带有大量细节的图像编码；16×16 亮度块有4 种预测模式，预测整个16×16 亮度块，适用于平坦区域图像编码；色度块也有4 种预测模式，类似于16×16 亮度块预测模式。编码器通常选择使P 块和编码块之间差异最小的预测模式。
在我们的印象里，星辰都是斑斓的、靓丽的、无垠的，但不知道你有没想过，你真的认识和了解星辰绚丽色彩背后的故事吗？
医学领域中，为了满足病情诊断、治疗方案制定等需求，常常需要对病人进行扫描，从而确定各内部器官的情况。深度学习方法出现以前，这个过程主要是由医生直接完成。
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数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
本文来自“The Broadcast Knowledge”的演讲，主题是“视频颜色理论”，演讲者是Korro电影公司所有者兼创意总监Ollie Kenchington。
项目上遇到一个问题，图片上的物体识别度较差，尤其是在晚上的图片，画面模糊不清晰，则需要对太暗的图片需要单独提高画面亮度。解法分2步：先检测画面亮度，然后调节画面亮度与对比度。
One picture is worth more than thousand words 人类获取的信息80%是通过视觉方式获取的，而人类能看见的波段仅为可见光，而机器几乎能对所有波段成像。
自动驾驶汽车需要感知不同颜色和不同光照条件下的车道线，才能准确检测车道。除了速度和汽车动力学之外，它还应该知道车道曲率，以确定保持在车道上所需的转向角。
数字图像由二维元素组成，每一个元素具有一个特定位置(x,y)和幅值f(x,y)，这些元素就称为像素
在数字图像处理过程中，常见的几种色彩模式有RGB, HSL\HSV和YCbCr RGB: 通过对红(R), 绿(G), 蓝(B)三个颜色通道的变化和叠加来得到其它颜色，三个分量的范围都是[0, 255] HSL\HSV: 将RGB色彩模式中的点在圆柱坐标系中进行表述，分为色相(Hue), 饱和度(Saturation), 亮度(Lightness)\明度(Value)三个通道。色相(H)：色彩的基本属性，就是日常所说的颜色名称，如红色、黄色等，取值范围为[0, 360)；饱和度(S)：色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取值范围[0, 100%]；明度(V)，亮度(L)：像素灰度值的强度，亮度越高则图像越发白，否则图像越黑，取值范围[0, 100%]； YCbCr: 一般我们所说的YUV都是指YCbCr，YCbCr 有许多取样格式，如 444，422，420等Y：明亮度，像素灰度值的强度；Cb：蓝色色度分量；Cr：红色色度分量；Cb和Cr代表的是色度，描述影像色彩和饱和度，用于指定像素的颜色 在数字图像处理中，选择合适的色彩模式往往能达到事半功倍的效果 此处以Android平台上操作图像的亮度，对比度和饱和度来进行说明，首先了解下三者的概念：亮度：像素灰度值的强度，亮度越高则图像越发白，否则图像越黑；饱和度：色彩的纯度，越高色彩越纯越亮，低则逐渐变灰变暗；对比度：图像中像素之间的差异，对比度越高图像细节越突出，反之细节不明显； 从上面的概念上来看，如果要操作图像的亮度和饱和度，在HSL\HSV色彩空间中进行是最方便的，直接操作相应的分量即可；而对比度的操作可以直接在RGB色彩空间中进行 在Android中，我们用ImageView显示一张图片
作者 | Arunn Thevapalan 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
在说明直方图均衡之前，先说说亮度直方图的概念。为了评估一个图像的色调转换，首先需要建立亮度直方图。亮度直方图就是图像中亮度分布的图表。在横轴上表示亮度值从黑色到白色；在竖轴上表示某一亮度所累积的像素数量。这里的亮度值指的是灰度等级，范围一般从 0 到 255，0 表示黑色，255 表示白色。
图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。
本文介绍的是一种比较实用的低照度图像增强效果很好的方法，Xuan Dong论文《Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video》
数字图像取证分析是应用图像科学领域里的一种专业知识，这项技术可以在法律事务中解释图像的内容或图像本身所代表的含义。数字图像取证分析与执法应用的主要分支学科包括：摄影测量学、图像比较、内容分析和图像认证等等。
HDR技术近年来发展迅猛，在未来将会成为图像与视频领域的主流。如何让HDR图像与视频也能够同时兼容地在现有的SDR显示设备上显示，是非常重要的技术挑战。色调映射技术(Tone Mapping)就是用来实现将HDR源信号，转换到SDR源信号的技术。在本系列中，我们将会详细地总结色调映射技术的相关问题，并介绍经典的色调映射算法。将分为三个部分：（一）是色调映射技术的综合介绍；（二）是图像色调映射算法的总结与经典算法介绍；（三）将介绍视频色调映射算法。接前帖，Let's go ahead!
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