绘制图像直方图：imhist imhist(f,b) f为输入图像，b是用于形成直方图的“收集箱”的个数，即灰度级的个数，若b省略则默认为256 hist(f,b) b默认为10 直方图均衡化：利用图像直方图对对比度进行调整的方法 histeq(f) ...
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2020-03-30 09:51:23
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算术运算 加减乘除（见代码层面知识点部分） 应用它—调节亮度和对比度 逻辑运算 与，或，非 应用——遮罩层控制 代码层面知识点 常见图像混合 def add_demo(m1, m2): dst = cv.add(m1, m2) cv.imshow("add_demo", dst) def subtr ...
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2020-03-20 22:16:05
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点击红、绿、蓝三通道，发现蓝通道对比度最明显，右键复制蓝通道，点击显示前面的眼睛-图片-调整-曲线-拉动曲线到人物全部变黑，选择画笔工具-画笔直径-把前景色设为黑色-把人物的白色部分都涂抹全黑 ...
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2020-03-10 12:03:23
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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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直方图均匀化简介 从这张未经处理的灰度图可以看出，其灰度集中在非常小的一个范围内。这就导致了图片的强弱对比不强烈。 直方图均衡化的目的，就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围（0~255）内均匀分布的形式，从而增加像素灰度值的动态范围，达到增强图像整体对比度的效果。 直方图均衡化的列表计算 序号 运 ...
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2020-02-21 14:57:38
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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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加减乘除不说了，反正就是两幅相同的图片运用cv.add(), cv.substract(),cv.multiply(), cv.divide()等实现 逻辑运算就是cv.bitewise_and(),cv.bitewise_or()等等 #调节亮度 import cv2 as cv import n ...
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2020-02-10 12:08:40
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1、掩膜操作 掩膜操作是根据掩膜来重新计算每个像素的值 A[i,j]=5*B[i,j]-(B[i-1,j]+B[i+1,j]+B[i,j-1]+B[i,j+1]); 用上述处理的提高对比度 其他的掩膜可参看https://wenku.baidu.com/view/bc1407d6b14e852458 ...
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2020-02-07 22:22:58
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1、灰度变换 1）灰度图的线性变换 Gnew = Fa * Gold + Fb。 Fa为斜线的斜率，Fb为y轴上的截距。 Fa>1 输出图像的对比度变大，否则变小。 Fa=1 Fb≠0时，图像的灰度上移或下移，效果为图像变亮或变暗。 Fa=-1，Fb=255时，发生图像反转。 注意：线性变换会出现亮 ...
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2020-02-01 14:45:49
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1直方图 #直方图--增强对比度 def equalHist_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) dst = cv.equalizeHist(gray) cv.imshow("equalHist_demo", dst) ...
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2020-01-12 15:24:26
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