CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。
在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。 图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。
图像直方图由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类。
直方图均衡化方法属于图像增强的范畴，是一种对图像进行灰度级修正的方法。简而言之，就是对一个灰度图像进行处理，使他的特征更加明显。通常情况下，在对图像进行进一步的处理之前，直方图均衡化是一种对灰度进行归一化处理的好方法，而且也可以增强图像的对比度。
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
在之前的python opencv-有点意思同学讨论问题记录文章中，有讲过如何对图片进行裁剪和数据修改，主要是对矩阵进行操作。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
遥感图像一般像素深度比较高，基本的就是unit16了，但是如果想在OpenCV中正确使用，而且不丢失数据RGB三通道信息，就需要转为unit8才能进行其他分析。
OpenCV 2.2 以及后面的版本号取消掉了 CvvImage.h 和CvvImage.cpp 两个文件，直接导致了苦逼的程序猿无法调用里面的显示函数来将图片显示到 MFC 的 Picture Control 控件中。为此，网上非常多人表示仅仅要将那两个文件人为的提取出来然后放到project里面就解决这个问题了，也提供了两个文件的下载，可是这麻烦不说。还会导致一些奇奇怪怪的报错（至少本人是这种，非常崩溃!）。所以在了解了一些gdi画图之后结合网上的代码写了例如以下的函数，仅仅需调用就能够将OpenCV的图片显示在上面了(仅仅支持三通道不支持单通道)，初步測试效率跟原来两个文件差点儿相同。假设有大神请帮我完好这份代码！
考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。
首先介绍术语空间域：指在图像平面本身，对图像每个像素直接进行计算处理。灰度变换也称亮度变换，顾名思义，该处理改变图像的亮度，一般与图像增强操作相关，灰度变换可以改变图像的质量和亮度的对比度。常见的灰度变换函数包括： 线性函数 （图像反转） 对数函数:对数和反对数变换 幂律函数：n次幂和n次开方变换
考虑一个图像，其像素值只局限于某些特定的数值范围。例如，较亮的图像将有所有的像素限制在高值。但是一个好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，你需要将这个直方图拉伸到两端（如下图所示，来自维基百科），这就是直方图均衡化的作用（简单地说）。这通常会改善图像的对比度。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
对于鱼眼相机的标定和矫正，网上已经有很多理论文章，但是落实到代码层面的并不多，而且大部分代码都是C++实现。
4.4 BM3D降噪算法(Block Matching 3D Filter Algorithm)7
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
广角镜头，甚至超广角镜头已经成为了现在手机的标配，这样的手机能够拍摄出宽广的视角，还能够在合拍时拍下更多的人物。
我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动，其中准确率在78.4-94.5%之间（取决于任务类别）。 比如，活动类别的可包括：
拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。
在计算机视觉和图像处理领域，光照对图像质量和分析结果都有重要影响。由于光照条件的不同，同一场景下的图像可能有着明显的亮度差异，这对于图像的分析和处理是不利的。因此，光照归一化处理是一个常见的预处理步骤之一。 OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库，它提供了丰富的图像处理函数和工具。本篇文章将详细介绍OpenCV中的光照归一化处理方法，并给出相应的代码示例。
本文介绍了OpenCV 2.x的六个函数，包括图像载入、窗口定义、图像显示、图像保存、图像销毁和图像转换。这些函数在OpenCV 2.x中非常常用，是进行图像处理的基础。
二值图像指的是只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用 0/1 表示，0 表示黑色，1 表示白色。 OpenCV提供了cv2.threshold，可以对图像进行二值化处理。
上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程，其中获取了摄像机的内参矩阵K，和畸变系数D。 1.在普通相机cv模型中，畸变系数主要有下面几个：(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ，其中最常用的是前面四个，k1,k2为径向畸变系数，p1,p2为切向畸变系数。 2.在fisheye模型中，畸变系数主要有下面几个（k1,k2,k3,k4）. 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样，所以畸变系数也会有所不同，具体在畸变校正时的公式也不同，具体公式请参见opencv2.0
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多，在这篇文章中，我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业，只能帮助你对一个概念有一个快速入门，知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉，大家共同学习。
张氏相机标定法利用不同角度拍摄的多张棋盘图像，计算出相应的内参：f_x, f_y, c_x, c_y（内参）,以及畸变系数k_1,k_2,k_3,p_1,p_2（径向畸变、切向畸变参数）。
图像变换最直接的应用就是改变图像的形状、大小、方向等等，这些在OpenCV 中有部分现成的实现。
本文出现的数据结果和码源见：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269941
本文参考文档： 原理部分：https://blog.csdn.net/honyniu/article/details/51004397 代码部分：https://www.cnblogs.com/wildbloom/p/8320351.html ；https://blog.csdn.net/firemicrocosm/article/details/48594897#
假如图像的灰度分布不均匀，其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的。 直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样，原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。
这是OpenCV图像处理专栏的第七篇文章，主要为大家介绍一下直方图均衡化算法的原理以及提供一个我的C++代码实现。
最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。
normalize = true 时，方框滤波就变成了均值滤波。也就是说，均值滤波是方框滤波归一化（normalized）后的特殊情况。
我们通过摄像头拍摄时，除非是俯视图拍摄，否则都会出现变形。离摄像头进的地方大，离摄像头远的地方小。
cv2.calcHist(image,channels,mask,histSize,ranges) -> list
在对图片进行处理的时候，之前就使用torch自带的transfrom来对图像做一些反转，平移，随机剪裁，拉伸这样的任务。然而最近的图像分类+语义分割的比赛中，发现了这样的一个库函数：Albumentations。
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
常见的2D图像变换从原理上讲主要包括基于2×3矩阵的仿射变换和基于3×3矩阵透视变换。
图片就是矩阵，图片的加法运算就是矩阵的加法运算，这就要求加法运算的两张图片的shape必须是相同的。
本文给大家分享一个基于OpenCV实现简单人脸面具、眼镜、胡须、鼻子特效的实例，并附实现步骤和源码。
做OCR时遇到的一个重要的问题在于检测文本时容易把一段多行文本给检测成单行，这会导致在后期识别部分的准确率降低，毕竟把多行文字当成一行文字去识别，肯定无法得到准确地结果。因此在送入识别之前，需要对检测出的文本框内容进行多行文本检测与分割。也就是：
在数字图像处理学习笔记（八）中，已对图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层等做过详细理论论述，本文将对上述理论知识做实践方面的实现。
前一篇文章详细介绍和总结基于溯源图的APT攻击检测安全顶会内容，花了作者一个多月时间。这篇文章将讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法，并且参考了两位计算机视觉大佬（Rizzi 何恺明）的论文。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
本文出处：https://blog.csdn.net/qq_15029743/article/details/81133443
1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和VC++结合起来构造MFC界面，才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有：⑴识别定位；（2）OCR光学字符识别；（3）一维码、二维码识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面） 三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 （1）图像处理涉及以下几大领域： A、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识） B、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等） C、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等） D、图像的频域处理（傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计） E、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等） F、图像分割（HALCON里的Blob分析） G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准（模板匹配等） J、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等） 比较好的参考书籍有 经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
随着深度学习算法在图像领域中的成功运用，学术界的目光重新回到神经网络上；而随着 AlphaGo 在围棋领域制造的大新闻，全科技界的目光都聚焦在“深度学习”、“神经网络”这些关键词上。与大众的印象不完全一致的是，神经网络算法并不算是十分高深晦涩的算法；相对于机器学习中某一些数学味很强的算法来说，神经网络算法甚至可以算得上是“简单粗暴”。只是，在神经网络的训练过程中，以及算法的实际运用中，存在着许多困难，和一些经验，这些经验是比较有技巧性的。 有道云笔记不久前更新的文档扫描功能中使用了神经网络算法。本文试图以文
基本原理来源于何凯明大神的CVPR09的论文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。
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。
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