线性灰度映射变亮增强图像对比度

2024-11-05

通过灰度线性映射增强图像对比度实现PS中的色阶

通过灰度线性映射增强图像对比度 Halcon中如何通过灰度线性映射增强图片对比度呢?不急,我先讲点其他的. 如果你用过Photoshop,那么想必对增强图像的对比度很熟悉.在Photoshop中,我们对下面这张图执行“色阶”调整: 执行“色阶”调整:可以观察到图片的对比度明显增强.(白的更白,黑的更黑了) 它的原理是这样的:将原图中灰度值小于55的点全部强制置为0,将灰度值高于140的点强制置为255,并且将55~140之间的色阶强行拓宽均匀映射到0~255之间,其效果是图像对比度增强了.如下图

深入学习OpenCV中图像灰度化原理，图像相似度的算法

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

opencv 3 core组件进阶(2 ROI区域图像叠加&图像混合；分离颜色通道、多通道图像混合；图像对比度，亮度值调整）

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

PS图层混合算法之二（线性加深，线性减淡，变亮，变暗）

线性加深模式: 查看每个通道的颜色信息,通过降低"亮度"使底色的颜色变暗来反映绘图色,和白色混合没变化. Linear Burn 线形加深 C=A+B-1 如果上下层的像素值之和小于255,输出结果将会是纯黑色.如果将上层反相,结果将是纯粹的数学减. 线性减淡模式: 查看每个通道的颜色信息,通过增加"亮度"使底色的颜色变亮来反映绘图色,和黑色混合没变化. Linear Dodge 线性减淡 C=A+B 将上下层的色彩值相加.结果将更亮. 变亮模式: 查看每个通道的颜

学习 opencv---(5) 创建Trackbar(活动条) &图像对比度，亮度值调整

学习如何在opencv 中用trackbar 函数创建和使用轨迹条,以及图像对比度,亮度值的动态调整一.OpenCV中轨迹条(Trackbar)的创建和使用 [1]创建轨迹条-----createTrackbar 函数详解 createTrackbar这个函数我们以后会经常用到,它创建一个可以调整的轨迹条,并将轨迹条附加到指定的窗口上,使用起来方便,首先,它往往会和一个回调函数配合起来使用,先看它的函数原型: ,); 第一个参数,const string&类型的trackbarname,表

如何使用C#去灰度化一幅图像

灰度化一幅图像就是将图像的色彩信息全部丢掉,将24位的位图信息,用8位来表示,灰度图共有256级灰度等级,也就是将24位位图的一点如(255,255,255)转换成255,所以R,G,B三个值所乘的系数和为1用伪语句可以表示如下 public bitmap GrayScal(bitmap orgbmp){ 建立一个与原图片等大的8位的图片取出原图像中的每一个点新图像的点=原图像点的红色量*系数1+绿色量*系数2+黄色量*系统3 返回新图像} Code/// <summ

opencv ，亮度调整【【OpenCV入门教程之六】创建Trackbar & 图像对比度、亮度值调整

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533 [OpenCV入门教程之六] 创建Trackbar & 图像对比度.亮度值调整标签: opencvvs2010c++图像处理 2014-03-18 21:43 43189人阅读评论(99) 收藏举报分类: [OpenCV](18) 目录(?)[+] 本系列文章由@浅墨_毛星云出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_

opencv3.2.0图像对比度与亮度调整

##名称:图像对象度与对比度调整(由轨迹条分别控制对比度和亮度值) ##平台:QT5.7.1+opencv3.2.0 ##时间:2017年12月13日 /***********建立QT控制台程序************/ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgpr

图像对比度调整的simulink仿真总结

图像对比度调整可以由一个模块contrast adjustment 完成,参数有输入范围和输出范围,计算过程由以下公式决定解释一下,当input<=low_in的时候输出的值是low_out+low_out;当low_in<input<high_in的时候输出的是low_out+;当input>high_in的时候输出的是low_out+high_out; 根据这个原理,做出了自己的simulink模块,如下我用的图片是640*1024的,所以采样之后首先reshape成1维的

Win8Metro(C#)数字图像处理--2.6图像对比度调整

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.6图像对比度调整 2.6图像对比度调整函数 [函数名称] 图像对比度调整函数ContrastAdjustProcess(WriteableBitmap src, doublecontrastValue) [函数代码] ///<summary> /// Contrast adjust process. ///</summary> ///<param name=&qu

跟我学Python图像处理丨基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算

摘要:本篇文章结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算>,作者: eastmount. 本篇文章继续深入,结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 一.图像顶帽运算图像顶帽运算(top-hat transformation)又称为图像礼帽运算,它是用原始图像减去图像开运算后的结果,常用于解决由于光照不

opencv学习笔记-图像对比度、亮度调节

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. 一.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,执行运算 new_

html 图像映射（一个图像多个连接）

以前就见过那种导航地图,点击地图的不同省份分别跳到不同的连接,现在用html实现一下,简单的. 图像映射是指一个图像可以建立多个连接,就是在图像上面定义多个区域,每个区域连接到不同的地址. 效果如图:(可以直接分别点击四个人物头像试试!) 点击索隆,跳到索隆. 点击索隆,跳到索隆. <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loos

UFLDL教程笔记及练习答案五（自编码线性解码器与处理大型图像**卷积与池化）

自己主动编码线性解码器自己主动编码线性解码器主要是考虑到稀疏自己主动编码器最后一层输出假设用sigmoid函数.因为稀疏自己主动编码器学习是的输出等于输入.simoid函数的值域在[0,1]之间,这就要求输入也必须在[0,1]之间.这是对输入特征的隐藏限制.为了解除这一限制,我们能够使最后一层用线性函数及a = z 习题答案: SparseAutoEncoderLinerCost.m function [cost,grad,features] = sparseAutoencoderLinear

python全局灰度线性变换——自由设定图像灰度范围

全局线性变换的公式是s = (r-a)*(d-c)/(b-a)+c,其中a.b是原图片的灰度最小值和最大值,c.d是变换后的灰度值的最小值和最大值.r是当前像素点的灰度值,s是当前像素点变换后的灰度值.该公式可自己画出一个坐标,利用相似三角形性质可轻易得出.所以只要我们得到一个图片的灰度范围,我们就可以自由变换到指定的灰度范围,这种灰度变换也是图像增强的一部分.下面的示例能清晰看出变换后的效果.除了图片的直观显示,我们还可以画出其变换前后的直方图来看出其差异. 代码如下: import cv2

《zw版·delphi与halcon系列原创教程》zw版_THOperatorSetX控件函数列表 v11中文增强版

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

13、OpenCV实现图像的空间滤波——图像平滑

1.空间滤波基础概念 1.空间滤波基础空间滤波一词中滤波取自数字信号处理,指接受或拒绝一定的频率成分,但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的,故而也称为滤波.空间滤波主要直接基于领域(空间域)对图像中的像素执行计算,用滤波器(也成为空间掩膜.核.模板和窗口)直接作用于图像本身完成类似的平滑. 2.空间滤波机理对空间域中的每一点(x,y),重复如下操作: 对预先定义的以(x,y)为中心的领域内的像素进行预定义运算. 将(1)中运算的结果作为(x,y)点新的响应. 上

opencv python：图像直方图 histogram

直接用matplotlib画出直方图 def plot_demo(image): plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) # image.ravel()将图像展开,256为bins数量,[0, 256]为范围 plt.show() 图像直方图 def image_hist(image): color = ('blue', 'green', 'red') for i, color in enumerate(color): # 计算出直方图,calcHist(i

图像增强 | CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化

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: [

【图像增强】CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化

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

线性灰度映射 变亮增强图像对比度

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