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关键词

使用OpenCV实现

本期将介绍如何通过处理从低分辨率/模糊/低对比度的中提取有用信息。 下面让我们一起来探究这个过程: 首先我们获取了一个LPG气瓶,该取自在传送带上运行的仓库。 ) 步骤4:找到灰度的直方后,寻找度的分布。 步骤5:现在,使用cv2.equalizeHist()函数来均衡给定灰度的对比度。cv2.equalizeHist()函数可标准化亮度并加对比度。 如果度小于某个预定义常数(阈值),则最简单的阈值化方法将源中的每个素替换为黑色素;如果度大于阈值,则使用白色素替换源素。 在OpenCV中,自适应阈值处理由cv2.adapativeThreshold()函数执行 此功能将自适应阈值应用于src阵列(8位单通道)。

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opencv实践】基本操作

上面这幅黑乎乎的就是我们今天要处理的片,这是书的一页,但特别特别黑,对于这种因为阴影而导致的细节缺失,我们就可以尝试对其进行了。 真的有不少内容,范围也很广泛,今天就只针对这个例子进行实践了。 可以看到整个以黑乎乎的,看着太难受了,不过虽然我们人眼看着那些字是无法识别的,但其实在素层面上,字的轮廓还是依然在的,而我们要做的就是将到文字可以为人眼所见的程度。 直方均衡化 直方均衡化是常见的一种技术,直方均衡可以让素值由狭小区域扩大到整个素区域,如下,横轴为素灰度值,竖轴为该素值在片中的比例: ? f(i,j)代表原素 g(i,j)代表处理后的素 a 称为益,用来调节对比度 b 称为偏置,用来调整亮度 //@srcImage:输入单通道 //@a:益,调对比度 //@b

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    OpenCV伪彩色

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    数据——谈谈Opencv

    同时Opencv的应用领域非常广泛,包括的拼接、的降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶以及诊断等等 Opencv模块的安装及其常用函数 Opencv的安装 这里我们简单谈一下使用 Anaconda Prompt安装Opencv,命令如下: conda install opencv 的读取/分割/展示/保存 (1)、导入模块 import cv2 #这里要注意引入模块时导入的包名是 坐标轴如下: ? 的大小变换使用cv2.resize,内置的参数为:导入的img、fx和fy为收缩的比例、cv.INTER_NEAREST为采用最近邻插值。 如果大家对数据有兴趣可以关注微信公众号和我们一起学习。

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    OpenCV中基于Retinex的实现

    美国物理学家埃德温∙兰德(Edwin Land) 在 1971 年提出一种被称为色彩的理论,并在颜色恒常性的基础上提出的一种方法。 Retinex处理步骤如下: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离: ? 在对数域中,用原减去低通滤波,得到高频G(x,y)。 ? 对G(x,y)取反对数,得到后的: ? 对R(x,y)做对比度,得到最终的结果。 //高斯模糊,当size为零时将通过sigma自动进行计算 GaussianBlur(doubleImage, gaussianImage, Size(0, 0), sigma); //OpenCV normalize(logRImage, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC3); } 加结果 ?

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    opencv: cv2.flip 翻转 进行 数据

    Syntax flip(src, flipCode[, dst]) args flipCode Anno 1 水平翻转 0 垂直翻转 -1 水平垂直翻转 Demo Original Image 原

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    处理-

    前期知识 模式识别中非常重要的预处理过程。 按实现方法不同可分为点、空域和频域。 1、点主要指灰度变换和几何变换。 因此,根据需要可以分别的高频和低频特征。对的高频可以突出物体的边缘轮廓,从而起到锐化的作用。例如,对于人脸的比对查询,就需要通过高频技术来突出五宫的轮廓。 相应地,对的低频部分进行可以对进行平滑处理,一般用于的噪声消除。 3、频域 的空域一般只是对数字进行局部,而的频域可以对进行全局。 对比度)| 的方法之对比度 |方法|实现方法| |-|-| |灰度变换法|线性变换(已实现)| ||对数变换(已实现)| ||指数变换(已实现)| |-|-| |直方调整法|直方均衡化

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    处理-Retinex

    处理_Retinex 单尺度SSR (Single Scale Retinex) S(x,y)分解为两个不同的:反射R(x,y),入射L(x,y) 可以看做是入射和反射构成 多尺度MSR (Multi-Scale Retinex) MSR是在SSR基础上发展来的,优点是可以同时保持高保真度与对的动态范围进行压缩的同时,MSR也可实现色彩、颜色恒常性、局部动态范围压缩 、全局动态范围压缩,也可以用于X光。 MSRCR (Multi-Scale Retinex with Color Restoration) SSR和MSR普遍都存在明显的偏色问题 MSRCR在MSR的基础上,加入了色彩恢复因子C来调节由于局部区域对比度而导致颜色失真的缺陷 Ci表示第i个通道的彩色回复因子,用来调节3个通道颜色的比例; f(·)表示颜色空间的映射函数; β是益常数; α是受控制的非线性度; MSRCR算法利用彩色恢复因子C,调节原始中3个颜色通道之间的比例关系

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    灰度

    同样,也有5x5,7x5等等的模板,模板越大,处理后的就越模糊  2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板,是为了当前素与周围素的差别,产生的效果就是:锐化 // ?             COLORREF pixel = srcImage->GetPixel(x,y); ? //r += GetRValue(pixel); ? //写回 ?             outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); ?         } ?     } ? } 3.基本的灰度变换 这应该是最简单的变换了,s=f(x,y),s为处理后的素颜色值,而f(x,y)是什么函数,就决定了处理效果 如: 反转:s=L-1-r,常用于医学上的透视的处理 对数变换 :s=cLog(1+r),可以扩展被压缩的高值中的暗素 幂次变换:s=cr^γ,这就是传说中的伽马校正!

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    综述

    该函数的对比度,显示了均匀的度分布。 实验结果: ? 通常阈值的设定可以直接设定灰度级出现频数,也可以设定为占总素比例,后者更容易使用。由于右下所示的CDF不会有太大的剧烈变化,所以可以避免过度噪声点。[9] ? (image sharpening)是补偿的轮廓,的边缘及灰度跳变的部分,使变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。 锐化是为了突出上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围元之间的反差,因此也被称为边缘。实验用的sobel算子对进行锐化。 实验结果: ? ,它依靠的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础,利用压缩亮度范围和对比度来改善的质量。

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    弱光

    % 低光 % 室外场景中拍摄的可能由于照明条件差而严重退化 % 这些影响计算机视觉算法的整体性能 % 为了使计算机视觉算法在低光照条件下具有鲁棒性 % 可以使用低光来提高的可见性 % 低光或HDR的逐素反转直方与模糊的直方非常相似 % 因此可以使用薄雾消除技术来低光 % 使用薄雾消除技术低光包括三个步骤: % 步骤1:取反低光 % 步骤2: 对取反的低光应用去雾算法 % 步骤3:取反 % 用薄雾消除算法低光 % 导入在低光下捕获的RGB。 lab2rgb(LabEnh); % 并排显示原始 figure, montage({A, AEnh}, 'Size', [2 1]); ? % 使用去噪改善结果 % 低光可能具有高噪声级 % 低光可以提高此噪声级别 % 去噪是一个有用的后处理步骤 % 使用imguidedfilter功能从中去除噪声 B = imguidedfilter

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    灰度

    2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板,是为了当前素与周围素的差别,产生的效果就是:锐化 此时的模板叫Laplacian模板,当然,这不是唯一的一种形式,例如 Laplacian[sharpType][index]; index++; } } // 这应该是最简单的变换了,s=f(x,y),s为处理后的素颜色值,而f(x,y)是什么函数,就决定了处理效果 如: 反转:s=L-1-r,常用于医学上的透视的处理 对数变换:s=cLog(1+r) ,可以扩展被压缩的高值中的暗素 幂次变换:s=cr^γ,这就是传说中的伽马校正! 0 : b; //写回 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } }

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    频域

    傅立叶反变换 把处理过的频率域结果反变换成 如上上述指纹经过三个低通滤波器后的结果: ?

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    简介

    数字的诞生并不是与计算机的发展完全相关,第一次世界大战结束后的第二年,数字被发明并用于报纸行业。为了当时传输此,发明了Bartlane电缆传输系统。 成功绘制月球表面可以被认为是最早的数字处理。 01.直方 直方通常可以为我们提供一些优化的方法。 如果我们使用灰度变换将灰度值扩展到整个0-255间隔,则对比度明显得到了。 • 将累积直方应用于素的值 06.伽马校正 伽玛校正是对的非线性操作,用于检测信号部分和浅色部分中的暗色,并加二者的比率以提高对比度效果。 每个显示设备在素输入度和显示输出亮度之间具有不同的非线性关系,取决于: 将非负实际输入值V_in升高到CRT显示屏的功率γ,以获得输出值V_out。

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    -点、直方

    # if new_img_data[i, j] < 0: # new_img_data[i, j] = 0 # 显示的时候会自动处理 if img_data[i, j] < T: new_img_data[i, j] = 0 return new_img_data 直方均衡化 实现代码 def img_data_equal(self, img_data): # 直方均衡化 L = 256 new_img_data = img_data

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    入门|技术

    技术的作用,简单点说,就是通过对进行加工处理,使能更好的在其他领域起作用,比如人脸识别,分类等人工智能领域,又或者是在通信领域,通过加工恢复在传输中丢失的某些东西。 那么什么又是呢?通过对进行一些加工,从简单的裁剪、变换灰度等到复杂的各种滤波公式去噪点等等 ,大致满足以下两点的都属于的一部分。 改变视觉效果,使其能更好的应用在某类场景中。 学习技术也是如此,在学习这门新技术前,我们可以根据一些以往的经验先想想大概要做些什么: 的收集 的输入 的处理 的输出 的收集 这里主要涉及的是从视频中截取我们需要的片。 #需要用到os和cv2库(安装请安装opencv,导入请导入cv2) imagelist=os.listdir(path)#读取path目录下所有文件的名字 for i in imagelist: 的处理 技术的处理技术很多,先从一些简单操作开始。

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    基于OpenCV度操作

    什么是度操作 更改任何通道中的素值 对的数学运算 亮度变化 对比度变化 伽玛操纵 直方均衡 预处理中的滤波等 使用OpenCV加载 import numpy as np import 使用Opencv向输入添加常数 img = cv2.imread(folder_path + "imgs/chapter3/man.jpg", 0); ####################### 使用Opencv减去常数以输入 img = cv2.imread(folder_path + "imgs/chapter3/man.jpg", 0); ####################### 对比度 对比度是使对象(或其在或显示器中的表示形式)与众不同的亮度或颜色差异。 可视化为中最大和最小度之间的差异。 对比度由同一视野内物体的颜色和亮度差异决定。 直方均衡 直方 直方显示事物发生频率的表。 素直方表示具有特定度值的素的频率。 ? 直方均衡 直方均衡用于对比度。 此方法加了的整体对比度。 ?

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    数字处理之频域

    数字处理之频域                                                         by方阳 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http 前言 这篇博客主要讲解频域滤波的各类滤波器的实现,并分析不同的滤波器截止频率对频域滤波效果的影响。理论的知识还请看书和百度,这里不再复述! 2. 原理说明 (1)  可以通过频域滤波来实现,频域低通滤波器滤除高频噪声,频域高通滤波器滤除低频噪声。 (2)  相同类型的滤波器的截止频率不同,对的滤除效果也会不同。 3. (2)     选择任意一副,对其进行傅里叶变换,在频率域中实现两种不同半径(截止频率)的高斯高通滤波的锐化效果,显示原始和滤波,及与原叠加的高频。 4. 五.结果分析 (1)由第一个可以看出,经过低通滤波器,的高频分量滤掉了,变得平滑。 (2)由第二个可以看出,不同的截止频率,出来的也不同,系数小的效果

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