一.理论基础 在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 二.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat logo = imread("logo.jpg"); //设定ROI区域 Mat ROI = src(Rect(, , logo

#include<stdio.h> #define PI 3.142 int main() { int r; float area; ; r <= ; r++) { area = PI * r * r;/*计算圆的面积*/ )/*判断圆的面积是否大于100*/ break;/*提前结束循环*/ printf("r=%d,area=%.2f\n", r, area); } ; }

//创建Excel工作薄对象 Workbook workbook = new HSSFWorkbook(); //生成一个表格 设置:页签 Sheet sheet = workbook.createSheet("sheet1"); //去数据库中查询我们想要的数据 List<Product> productList = Ebean.getServer(GlobalDBControl.getDB()) .createQuery(Product.class, "fin

一 . opencv是什么及其作用? OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科). 鉴于本人的工作环境主要是采用python作为开发工具,故本篇博客是基于python来做的学习记录. 二 . 环境依赖和opencv包 环

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 图像加法 图像加法有两种方式,一种是通过 Numpy 直接对两个图像进行相加,另一种是通过 OpenCV 的 add() 函数进行相加. 不管使用哪种方法,相加的两个图像必须具有相同的深度和类型,简单理解就是图像的大小

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像融合及加法运算,包括三部分知识:图像融合.图像加法运算.图像类型转换. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 五.图像融合.加法运算及图像类型转换>,作者:eastmount. 一.图像加法运算 1.Numpy库加法 其运算方法是:目标图像 = 图像1 + 图像2,运算结果进行取模运算. 当像素值<=255时,结果为"图像1+图像2",例如:120+48=168 当像素值>255时,结果为对25

介绍:CAN总线 CAN总线是广播类型的总线.这意味着所有节点都可以侦听到所有传输的报文.无法将报文单独发送给指定节点:所有节点都将始终捕获所有报文.但是,CAN硬件能够提供本地过滤功能,让每个节点对报文有选择性地做出响应. 总线使用不归零位填充.模块以线与逻辑连接到总线:如果只有一个节点向总线传输逻辑0,那么不管有多少个节点向总线传输逻辑1,整个总线都处于逻辑0状态. CAN标准定义四种不同的报文类型.报文使用逐位仲裁智能方案来控制对总线的访问,每条报文都带有优先级标记. CAN标准还为错误处

一.对比度.亮度概念普及 1.1对比度 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比越大,差异范围越小代表对比越小.对比度对视觉效果的影响非常关键,一般来说对比度越大,图像越清晰醒目,色彩也越鲜明艳丽:而对比度小,则会让整个画面都灰蒙蒙的.高对比度对于图像的清晰度.细节表现.灰度层次表现都有很大帮助.相对而言,对比度对灰度图的影响要比彩图大. 提高图像对比度的方法:让白色区域更亮,黑色区域更暗. 1.2亮度 亮度是一个相对概念,取决于视觉感受.对数

好久没坚持写blog了,是时候开始撸一波新博文了!学习Unity有一段时间了,关于Shader的书也看了几本<Unity Shader入门精要>,<Unity 3D ShaderLab 开发实战详解>,开一个系列记录一下学习的心得笔记.原理就不多讲了,一篇一个实际Shader样例就好了. 貌似一开始关于shader的讲解都是diffuse,不过,我赶脚后处理貌似更简单,所以第一篇来一发简单后处理,屏幕的简单颜色校正--调整亮度,饱和度,对比度. 一.概念介绍   我们在做游戏的时候

亮度与对比度 亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小,对比度调整指的是图像暗处变得更暗,亮出变得更亮,从而拓宽某个区域内的显示精度. OpenCV中亮度和对比度应用这个公式来计算:g(x) = αf(x) + β,其中:α(>0).β常称为增益与偏置值,分别控制图片的对比度和亮度. 注:此处对α/β控制对比度和亮度有争议,具体请参考:OpenCV关于对比度和亮度的误解 img = cv2.imread('lena.jpg') # 此处需注意,请参考后面的解释 res = np.uint8(np

在.net中,如何简单快捷地实现Photoshop滤镜组中的移除像素特效呢?答案是调用SharpImage!专业图像特效滤镜和合成类库.下面开始演示关键代码,您也可以在文末下载全部源码: 设置授权 第一步:在引用了SharpImage.dll之后,调用SharpImage方法之前,一定要先通过下面代码来设置授权信息,如果是试用版,直接输入Test即可. KeyMgr.SetKey("Test"); 初始化一个ImageEngine 从之前的一篇博文中,我们介绍了一张图看懂SharpIm

1 基本概述 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. CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡.在学习这个之前,我们要先学习一下下面的前置算法: [Contrast Stretching]:对比度拉伸: [HE]:直方图均衡: [

文章目录: 目录 1 基本概述 2 竞赛中的CLAHE实现 3 openCV绘制直方图 4 对比度Contrast 5 Contrast Stretching 6 Histogram Equalization 7 CLAHE 7.1 Contrast Limited HE 7.2 Adaptive HE 8 结果对比与openCV实现 1 基本概述 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. CLAHE

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.亮度.对比度的概念 图像的亮度(luminosity )也即对明度的度量(参考<音视频处理基础知识扫盲:数字视频YUV像素表示法以及视频帧和编解码概念介绍>).图像亮度本质上图像中每个像素的亮度,每个像素的亮度本质上RGB值的大小,RGB值为0是像素点为黑色,RGB都为255时像素点最亮,为白色. 图像对比度指的是指一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,即指一幅图像灰度反差的大小,也就是不同像素点之间的差值,差值越大,对比度越

源地址:http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2575277.html 常用Photoshop的玩家都知道Unsharp Mask(USM)锐化,它是一种增强图像边缘的锐化算法,原理在此处,如果你想使用这个算法,强烈推荐看一下.本文进行一下简单的介绍,USM锐化一共分为三步,第一步生成原始图片src的模糊图片和高对比度图片,记为blur和contrast.第二,把src和blur作差,得到一张差分图片,记为diff,它就是下图

document.documentElement.clientWidth       不包含滚动条 window.innerWidth                                            +滚动条 window.outerWidth                                            +浏览器边框 window.width                                                     屏

转载:https://segmentfault.com/a/1190000000390012 译注:这篇文章虽然比较长,但是里面的内容还是很有价值的. 像素是如何绘制到屏幕上面的?把数据输出到屏幕的方法有很多,通过调用很多不同的framework和不同的函数.这里我们讲一下这个过程背后的东西.希望能够帮助大家了解什么时候该使用什么API,特别是当遇到性能问题需要调试的时候.当然,我们这里主要讲iOS,但是事实上,很多东西也是可以应用到OSX上面的. Graphics Stack 绘制屏幕的过程中

在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后,接下来我们要做的就对像素进行操作,我们知道了图像的本质就是一个矩阵,那么一个矩阵中存储了那么多的像素,我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作. 这个是原图,接下来的例子都是对这个图片进行操作的. 访问像素出现雪花效果 我们需要有雪花的效果,这里的雪花其实就是一个个白色的点,白色在像素值是255,所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中的一些像素值转成值为255的,如果是彩色的图像的话就是三个通道,那么就是分别对三个通道的值都转

译注:这篇文章虽然比较长,但是里面的内容还是很有价值的. 像素是如何绘制到屏幕上面的?把数据输出到屏幕的方法有很多,通过调用很多不同的framework和不同的函数.这里我们讲一下这个过程背后的东西.希望能够帮助大家了解什么时候该使用什么API,特别是当遇到性能问题需要调试的时候.当然,我们这里主要讲iOS,但是事实上,很多东西也是可以应用到OSX上面的. Graphics Stack 绘制屏幕的过程中又很多都是不被人了解的.但是一旦像素被绘制到屏幕上面,那么像素就是有3种颜色组成:红绿蓝.这3