锐化图像是摄影中的一步重要操作. 锐化是通过颜色提纯达到锐化的目的.一旦锐化过度,照片很容易就会出现不自然的色斑,或溢色效果. 我们以Photoshop中的“USM锐化滤镜”为例:(为了使效果明显,我这里用了较大的锐化值) 锐化结果:可以发现鼻翼.眉毛下面.上嘴唇上面的皮肤都出现了明显的黄色色块.这就是锐化过度导致的色斑或者溢色. 如果我们将原图像复制一层,锐化以后再将图层混合模式改为“明度”,发现锐化结果如下: 可以发现鼻翼.眉毛下面.上嘴唇上面的皮肤只是更亮了一些,黄色的色块没有了.照片观感…

极坐标想必学过高中数学的人都听过,一般的坐标系中用(x, y)值来描述一个点的位置,而在极坐标系中,则使用到原点的距离ρ和夹角θ来描述该点的位置. 我很早就接触了Photoshop,知道Photoshop里面有个极坐标的扭曲滤镜,如下图: 明白了极坐标(正向.反向)的大致效果是:能将矩形图案变成圆形(环形)图案,或者反过来. 例如制作这种超现实的特效: Photoshop中的“极坐标”滤镜的原理是:以右上角为圆心,旋转以后生成的是一个长宽都是画布两倍的图形,然后将此图形压缩至二分之一,最后将圆心…

转摘请注明:https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 有时候我们需要不一样颜色的证件照,下面就用OpenCV来实现证件照的蓝底.红底等换颜色: 代码如下: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage = imread("11.jpg"); imshow("g_srcImage", g_srcImage…

分支判断的语句一般来说是不太适合进行SSE优化的,因为他会破坏代码的并行性,但是也不是所有的都是这样的,在合适的场景中运用SSE还是能对分支预测进行一定的优化的,我们这里以某一个算法的部分代码为例进行讲解. 在某一个版本的USM锐化算法中有这样的一段代码: int IM_UnsharpMask(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, int Radius, int Amount, in…

1.亮度是一种颜色的相对亮度,饱和度是指一种颜色的纯度(颜色中包含多少灰) 2.混合模式 下层图片的颜色像素称为"基本颜色":选定的称为"混合"颜色,对于大部分的混合模式,photoshop一般按照通道对比两个图层的颜色. 混合模式的分类: 下面的这张图来源于慕课网的PS CC全面技能培训,通过截图整合合成,侵删 基础混合模式替换基本颜色 正常:所有基本颜色都将修改: 溶解:使用混合颜色创建干画笔,图层的不透明度越高,颜色越均实: 变暗混合模式调暗基本颜色 变暗:混…

红外与蓝牙的差别 1．距离 红外:对准.直接.1—2米,单对单 红外线可以用你的手机摄像头看到  蓝牙:10米左右,可加强信号,可以绕弯,可以不对准,可以不在同一间房间,链接最大数目可达7个,同时区分硬件. 2．速度 红外:快 蓝牙:慢 3．安全 红外:无区别 蓝牙:加密 4．成本 红外:几元-几十元 蓝牙:百元左右 最通俗的解释:两部手机红外传输的时候,中间不能有物体遮挡.否则挡住红外传输的路线之后,两部手机之间的传输就中断了.就像电视遥控器中间有人挡住就不能再控制电视调台了.蓝牙虽然也是无线…

索引 escape(@string); // 通过 URL-encoding 编码字符串 e(@string); // 对字符串转义 %(@string, values...); // 格式化字符串 unit(@dimension, [@unit: ""]); // 移除或替换属性值的单位 color(@string); // 将字符串解析为颜色值 data-uri([mimetype,] url); // * 将资源内嵌到css中,可能回退到url() ceil(@number);…

Instagram,Snapchat,Photoshop. 所有这些应用都是用来做图像处理的.图像处理可以简单到把一张照片转换为灰度图,也可以复杂到是分析一个视频,并在人群中找到某个特定的人.尽管这些应用非常的不同,但这些例子遵从同样的流程,都是从创造到渲染. 在电脑或者手机上做图像处理有很多方式,但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元,或者叫 GPU.你的手机包含两个不同的处理单元,CPU 和 GPU.CPU 是个多面手,并且不得不处理所有的事情,而 GPU 则可以集中来处理好一件事…

在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int…

"没有坚实的理论基础,实践只会浅尝于表面." 这是两本打基础的书,没系统学过的话,怎么好意思说自己会CV. 该领域,兴军亮 这个名字屡次出现,看来是计算机视觉领域国内的年轻才俊,向他学习! 2.1.1 几何基元 2D 点: 齐次坐标 (8,4,2).(4,2,1)表示的都是二维点(4,2). [X Y H]→  = [x y 1], 这个过程称为归一化处理.在几何意义上,相当于把发生在三维空间的变换限制在H=1的平面内. n+1维的齐次坐标中如果h=0,实际上就表示了n维空间的一个无穷…