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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图片存储原理： 主流颜色空间：1.RGB三通道彩色图：图片——>三维矩阵 2.单通道灰度图：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 图像增强 目标： 1.改善图像的视觉效果 2.转换为更适合于人或机器分析处理的形式 3.突出对人或机器分析有意义的信息 4.抑制无用信息，提高图像的使用价值; ...
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2020-04-29 18:50:57
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[TOC] 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。 下面介绍一些机器视觉的基础方 ...
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2020-03-29 19:44:16
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为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理，比如使用对比度增强的方法来处理图像，对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度，获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式，通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。 灰度直方图 灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来 ...
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2020-03-07 21:00:48
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图像处理基础知识 图像的灰度变换 图像增强（预处理：增强对比度 和去噪（均值、中值、高斯滤波）） 图像的几何变换（仿射变换、投影变换、极坐标变换等） 图像分割（边缘提取、Blob分析等） 图像的频域（缺陷划痕检测等） 图像的形态学（膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等） 图像的复原（这点halcon涉及不多 ...
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2020-02-16 16:11:41
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1、图像锐化理论 图像锐化的目的是使图像变得清晰起来，锐化主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。锐化提高图像的高频分量，增加灰度反差增强图像的边缘和轮廓，以便后期图像识别。 在图像增强过程中，常用平滑算法来消除噪声，平滑属于低通滤波，图像的能量主要集中在低频部分， ...
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2020-02-08 09:21:32
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1、为什么进行图像增强 图像增强是指增强图像中某些特征，同时削弱或去除某些不需要的信息，即为了某种应用而去改善图像的质量，消除噪声，显现那些被模糊了的细节或简单的突出一副图像中感兴趣的特征。所以图像增强并不是增强图像的原始信息，而是只针对某一特征以提高某种信息的辨别能力，图像增强需要根据需求采用特定 ...
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2020-02-06 01:04:23
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直接用matplotlib画出直方图 图像直方图 直方图均值化 是图像增强的一个手段 直方图比较 直方图反向投影 ...
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2020-01-29 23:47:03
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宽动态红外图像增强算法综述回顾过去带你回顾宽动态红外图像增强算法的历史进程，历来学者的一步步革命（新的算法框架提出），一步步改革（改进优化），从简单粗暴到细致全面。正所谓是：改革没有完成时，只有进行时。没有完美的算法，也没有最好的算法，只有更好更优秀的算法。展望未来以现在看90年代的算法，那时候的算 ...
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2020-01-23 14:07:12
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水平翻转（标注翻转）： def random_horizontal_flip(image, bboxes): _, w, _ = image.shape [:: 1] 顺序相反操作 a = [1, 2, 3, 4, 5] a[:: 1] Out[3]: [5, 4, 3, 2, 1] image = ...
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2020-01-08 16:11:02
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