1.前言 本篇浅谈一下图像处理包括调节亮度、灰度处理以及模糊处理。图像处理一般用于平面模型特殊要求处理，但主要用于屏幕后处理，屏幕后处理一般采用OnRenderImage方法进行。主要图像处理参考文献为六种灰度计算方法文章。 2.图像处理 2.1 亮度 亮度就是让图像看起来更亮，处理比较简单，即颜色 ...
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2020-05-16 10:46:55
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边缘检测（Edge detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。本文使用多种不同的方法，实现对 Lena 肖像的边缘检测，研究分析各算法的效果和优缺点。所涉及的方法如下： 高通滤波法 理想高通滤波器 Butterworth 高通滤波器 指数 ...
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2020-05-16 00:35:05
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1、图像抖动 处理结果 = dither(原始图像) %% 图像抖动 I = imread('cameraman.tif'); subplot(1,2,1),imshow(I); J = dither(I); subplot(1,2,2),imshow(J); 2、数字水印 （1）嵌入水印的过程： ...
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2020-05-14 01:48:38
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1、JPEG压缩 imwrite(原始图像，目标图像，'quality'，比率) 比率：[0, 100] 值越小，压缩比率越大 %% JPEG压缩 I = imread('cameraman.tif'); % imshow(I); imwrite(I,'test.jpg','quality',10) ...
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2020-05-13 00:24:52
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CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式：CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）。但是由于历史原因，我们可以说CPU所做的工作都在软件层面，而GPU在硬件层面 对于图像处理，通常用硬件会更快，因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化,我们想尽可能把屏幕渲染的工作交给硬件去处理。问 ...
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2020-05-12 16:54:06
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1、边缘检测 ① 处理结果 = edge(原始图像，算子) 算子： Sobel log Roberts Canny Prewitt zerocross %% 边缘检测 I = imread('cameraman.tif'); J1 = edge(I,'Sobel'); subplot(3,3,1), ...
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2020-05-11 12:56:50
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主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波. 给图像增加噪声: import cv2 import numpy as np def test10(): img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UN ...
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2020-05-10 20:46:06
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本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现，腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础，腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作，膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作。 什么是二值图像呢？把一幅图片看做成一个二维的数组，那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组，我们前面Sobel边缘检 ...
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编程语言 时间：
2020-05-10 17:06:46
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编写基于OpenCV的图像处理程序，其中很重要的一道门槛就是编译OpenCV，应该说如果你对其中的内容如果不是很熟悉的话，即使是最简单粗暴的“两次configure,一次generate”都可能会出现各种错误；对于我来说，之前也是停留在能够编译、会解决一些问题阶段，直到前一段时间我需要研究《基于py... ...
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2020-05-07 15:39:37
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一、PIL库的学习总结 1. PIL库主要有2个方面的功能： (1) 图像归档：对图像进行批处理、生产图像预览、图像格式转换等。 (2) 图像处理：图像基本处理、像素处理、颜色处理等。 2.在PIL中，任何一个图像文件都可以用Image对象表示Image类的图像读取和创建方法： 方法 描述 Imag ...
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2020-05-06 20:07:26
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