在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄.发蓝.发红的照片更加趋于自然光下的图像.(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: //该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIma

1.创建高斯金字塔第-1组 1.1.将源图片转成灰度图 void ConvertToGray(const Mat& src, Mat& dst) { cv::Size size = src.size(); if (dst.empty()) dst.create(size, CV_64F); //[1]利用Mat类的成员函数创建Mat容器 uchar* srcData = src.data; //[2]指向存储所有像素值的矩阵的数据区域 pixel_t* dstData = (pixel_t

===================== 更新分割线 =================== 现在发现其实不需要用安卓编辑器打开,也能找到这个文件,路径是platforms\android\CordovaLib\src\org\apache\cordova\engine\SystemWebViewEngine.java,用任意编辑器打开修改即可. ===================== 以下是原文 =================== 最近在用vue+cordova做一个app,前期一直

l 前提: 0x01. 假设绘制顶点的语句为Draw Array,变换的语句(旋转.平移.缩放)为M,而 M0; M1; M2; Draw Array; 则称对Array先进行M2再进行M1.M0 0x02. 本文基于SharpGL版本的OpenGL(C#版本) l 预备知识: 0x01. gl.Rotate是按照右手系来计算的,即设旋转轴为大拇指方向,则从指跟到指尖的方希为正方向. 0x02. gl.Scale 会改变法向量的值,从而会对颜色有影响.通过gl.Enable(OpenGL.GL_

上一篇介绍了球谐函数的一些原理和性质,本篇主要介绍如何实现球谐光照,将这种光照应用到实际的场景中去. 我们知道,球谐光照实际上就是将周围的环境光采样成几个系数,然后渲染的时候用这几个系数来对光照进行还原,这种过程可以看做是对周围环境光的简化,从而简化计算过程.因为如果按照采样的方法进行渲染,每次渲染的时候都得对周围环境采样,从而都会耗费大量的计算时间.所以球谐光照的实现可以分成两个部分,一是环境光贴图的采样和积分运算,生成球谐参数,二是利用球谐参数对模型进行渲染. 采样器 采样是从环境光上面采,

Oracle的任何一个新版本,总是会带来大量引人瞩目的新特性,但是往往在这些新特性引入之初,首先引起的是一些麻烦,因为对于新技术的不了解.因为对于旧环境的不适应,从Oracle产品到技术服务运维,总是要走过一个磨合的长期过程. 请注意:我们并不推荐大家盲目的关闭和摒弃Oracle的新特性,我们建议大家在遇到问题时,做出适合自己的调整. 就此盘点一下 Oracle 11g 中,那些新特性带来的新烦恼,如果有用户准备或者刚刚踏入这个新版本,则可以作为借鉴. 1 Adaptive direct pat

简述 Unity supports different Rendering Paths. You should choose which one you use depending on your game content and target platform / hardware. Different rendering paths have different performance characteristics that mostly affect Lights and Shadows

网格.多边形.顶点     绘制3D图形有许多方法,用的最多的是用网格绘制.一个网格由一个或多个多边形组成,这些多边形的顶点都是三维空间中的点,它们具有x.y.z三个坐标值.网格中通常采用三角形和四边形,这些基本面片可以围成网格,从而形成了模型.     图3-2中就是一个三维网格,黑色的线条就是四边形的边,这些四边形围出了一个人脸的形状.当然,这些黑色的线条在最终渲染的图形中是不可见的.网格的节点坐标仅仅表示了模型的外形,网格表面的颜色.光照用另外的属性表示,这些我们在后面会介绍.   图3-

本文是个人学习记录,学习建议看教程 https://learnopengl-cn.github.io/ 非常感谢原作者JoeyDeVries和多为中文翻译者提供的优质教程 的内容为插入注释,可以先跳过 前言 我们简要提到过该如何在OpenGL中使用颜色(Color),但是我们至今所接触到的都是很浅层的知识,现在我们要更深入地讨论什么是颜色,并且还会为学习光照(Lighting)创建一个场景 颜色 首先你要知道我们一直在使用有限的数值来模拟真实世界中无限的颜色,所以并不是所有现实世界中的颜色都可以

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% matlab彩色图像分离通道并合并成处理后的彩色图像(彩色变灰度再变彩色) % 白平衡算法(灰度世界法)消除RGB受光照影响 clear all; close all; %读入原始图像 srcImage = imread('7.jpg'); figure,imshow(srcImage); srcImageGray = rgb2gray(srcImage); figure,imshow(srcImageGray); %白平衡算法 R = srcImage(:,:,); G = srcImag

1 什么是hog特征 hog特征是histogram of gradient的缩写.我们观察图像时,信息更多来自目标边沿的突变.我们计算一块区域内的所有像素处的梯度信息,即突变的方向和大小,然后对360度进行划分,得到多个bin,统计该区域内的所有像素所在的bin,就得到了一个histogram.这就是hog特征. 2 hog特征的提取方法 2.1 将彩色图像转换为灰度图像 2.2 Gamma归一化 2.3 计算每幅图像的梯度 2.3.1 梯度分量的计算 水平模板:[-1,0,1],水平方向以水

前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强.图像去雾.彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解. Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词,是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟

简介 在图像采集过程中,由于光照环境或物体表面反光等原因会造成图像光照不均 .图像的光照不均会直接影响图像分析的结果.因此,对光照不均图像进行增强,消除光照的影响是光照不均图像处理中不可缺少的环节 .同态滤波是光照不均图像增强常用的方法.同态滤波增强是从图像的整体角度对光照不均进行修正,虽然可以很好地保持图像的原始面貌,但它没有充分考虑图像的空间局部特性,在增强图像某部分像素时,易导致另一部分像素过增强 .因此,局部同态滤波算法对图像的各个子图像分别进行同态滤波,并对局部同态滤波产生的块效应采用

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LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像素点的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息