V通道置为255提升面部亮度

2024-09-01

【图像处理】使用OpenCV+Python进行图像处理入门教程（三）色彩空间

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第三章色彩空间. 3 色彩空间之前的介绍,大多是基于BGR色彩空间进行的,但针对不同的实际情况,研究人员提出了许多色彩空间,它们都有各自擅长处理的领域.所以,我们需要学习如何对不同色彩空间的图像进行转换映射. 3.1 色彩空间及类型转换函数 (一)色彩空间常见的色彩空间有GRAY色彩空间.HSV色彩空间.YCrCb色彩空间.CMYK色彩空间.XYZ色彩空间.YUV色彩空间等(颜色模型). 我们只展示出GRAY灰度模型转换为RGB颜色模型的方式:

6 JavaScript函数&内置构造&函数提升&函数对象&箭头函数&函数参数&参数的值传递与对象传递

JavaScript函数:使用关键字function定义,也可以使用内置的JavaScript函数构造器定义匿名函数: 函数表达式可以存储在变量中,并且该变量也可以作为函数使用. 实际上是匿名函数. <body> <p>函数存储在变量后,变量可作为函数使用:</p> <p id="demo"></p> <script> var x = function(a,b){return a+b; }; document.g

8个超好用的Python内置函数，提升效率必备（小白必看）

python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率. 这次来梳理下8个好用的python内置函数. 1.set() 当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了. obj = ['a','b','c','b','a'] print(set(obj)) # 输出:{'b', 'c', 'a'} set([iterable])用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的. 集合对象创建后,还能使用并集.交集.差集功能. A =

为GDI函数增加透明度处理

用户对客户端的UI的要求越来越高,采用alpha通道对前景背景做混合是提高UI质量的重要手段. UI开发离不开GDI,然后要用传统的GDI函数来处理alpha通道通常是一个恶梦:虽然有AlphaBlend这个API可以做alpha混合,但是前提必须是操作的DC中的位图有alpha通道的数据,问题的关键在于GDI函数在操作的地方会把原来的alpha通道清空. 使用GDI做alpha混合还要增加透明度关键要解决2个问题: 1.需要把内容画到一个临时位图上,同时保护好alpha通道. 2.在于把临时位

美团Java团队分享：如何实践支付通道自动化管理

随着支付业务量激增,支付团队不断壮大.为了满足日益增长的业务需求,大量的支付通道逐渐接入,但由于对接的各银行和第三方系统的稳定性参差不齐,支付通道故障时有发生,作为承接上下游的核心系统,要在一系列不稳定的系统之上建立一个可以给上游提供稳定服务的系统,仅依赖人工维护是远远不够的,所以建立一个完善的支付通道自动化管理系统势在必行.本文主要介绍美团点评技术团队支付通道自动化管理的演进之路. 初级阶段监控系统初级阶段故障处理流程图如下: 支付通道自动化管理的初级阶段持续时间是2014.06~2015

OpenCV分通道显示图片，灰度，融合，直方图,彩色直方图

代码有参考跟整合:没有一一列出出处 // split_rgb.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgpr

[转] 携程App网络服务通道治理和性能优化@2016

App网络服务的高可靠和低延迟对于无线业务稳定发展至关重要,过去两年来我们一直在持续优化App网络服务的性能,到今年Q2结束时基本完成了App网络服务通道治理和性能优化的阶段性目标,特此撰文总结其中的经验教训,为以后的工作打下基础. 携程App无线网络服务架构 2014年携程为无线服务开发了Mobile Gateway,有两种类型:TCP Gateway和HTTP Gateway. TCP Gateway设计用于App中Native业务网络服务,基于TCP协议之上设计了应用层协议,类似于RPC机

.NET C#生成随机颜色,可以控制亮度,生成暗色或者亮色基于YUV模式判断颜色明亮度

.NET C#生成随机颜色,可以控制亮度,生成暗色或者亮色基于YUV模式判断颜色明亮度随机颜色在日常开发中很常用到,有时候要控制颜色明亮度,比如在白色背景网页上的随机颜色,一般要求颜色稍微暗一些,如果生成太亮的颜色会造成阅读困难,再比如你想判断生成的背景色是暗色还是亮色,以决定前景色是白色还是黑色. 采用YUV颜色模式来进行判断会比较合理与直观. YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL),是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间.在现代彩色电视系统中,通常采

分颜色通道SR的相关论文

1.SRCNN-译文.doc https://max.book118.com/html/2017/0628/118607667.shtm 见SRCNN翻译:彩色通道的实验 - wangxujin666的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/wangxujin666/article/details/82963187 结论:RGB通道联合训练效果最好:YCbCr通道下,Cb.Cr通道对性能提升基本无帮助,只基于Y通道的训练效果更好. Y pre-train:首先,保证Y

canvas-修改图片亮度

canvas操作-修改图片亮度目录 canvas操作-修改图片亮度图片亮度的概念下面用ps截图举一个例子: 调整图片亮度的方案实现方案一从RGB到HSV的转换转换的公式 javascript实现代码从HSV到RGB的转换转换的公式 javascript实现代码实现亮度的调整图片亮度的概念我们一般对图片的概念就是又很多像素点构成的一幅图片,一个像素点由RGBA四个值表示. R:红色 G:绿色 B:蓝色 A:透明度不过RGBA并不能直观的表现出像素点的亮度,它比较适合机器理解

机器学习进阶-图片基本处理-ROI区域 1.img[0:200, 0:200]截取图片 2.cv2.split(对图片的颜色通道进行拆分) 3. cv2.merge(将颜色通道进行合并) 4 cur_img[:, :, 0] = 0 使得b通道的颜色数值为0

1. 截取图片的部分区域img[0:200, 0:200], 读入的图片是ndarray格式 2. b, g, r = cv2.split(img) # 对图片的颜色通道进行拆分 3.img = cv2.merge((b, g, r)) #对图片的颜色通道进行合并 4. 对其他通道置零,只显示单个通道 cur_img[:, :, 0] = 0, cur_img[:, :, 1] = 0 代码: 只显示部分区域 import cv2 # 定义显示函数 def cv_show(name, img

Day3 - Python基础3 函数基本、递归函数、内置函数

本节内容 1. 函数基本语法及特性 2. 参数与局部变量 2.2. 函数变量作用域 3. 返回值嵌套函数 4.递归 5.匿名函数 6.函数式编程介绍 7.高阶函数 8.内置函数 1. 函数基本语法及特性函数是什么? 函数的英文 function()功能的意思.(即一般一个函数实现一个功能) 函数的作用: 1.减少重复代码 2.方便修改,更易扩展 3.保持代码的一致性函数语法定义: def 函数名(形参): ... 函数体 ... 返回值函数名(实参) ---------我是分割线----

OpenCV 学习笔记（8）彩色图像RGB通道的分离、合并与显示

https://blog.csdn.net/ZYTTAE/article/details/42234989 由于算法的需要,需要把彩色图像的R.G.B值分离出来,OpenCV中正好有split() 和 merge() 函数可以实现. 一.对单独彩色图片的RGB通道分离: #include <iostream> #include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace std; using namespace

OpenCV入门学习笔记

OpenCV入门学习笔记参照OpenCV中文论坛相关文档(http://www.opencv.org.cn/) 一.简介 OpenCV(Open Source Computer Vision),开源计算机视觉库提供了很多函数,实现了很多计算机视觉算法,算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖学习OpenCV所需要的基本知识 C/C++编程基础(编程能力) 了解算法原理(理论基础知识) 提升理论基础知识,所要了解的课程数字图像处理计算机视觉模式识别 OpenCV知识一个算法库,我们并

EasyPR--开发详解

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

Deep Learning-Based Video Coding: A Review and A Case Study

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们

EasyPR--开发详解（5）颜色定位与偏斜扭转

本篇文章介绍EasyPR里新的定位功能:颜色定位与偏斜扭正.希望这篇文档可以帮助开发者与使用者更好的理解EasyPR的设计思想. 让我们先看一下示例图片,这幅图片中的车牌通过颜色的定位法进行定位并从偏斜的视角中扭正为正视角(请看右图的左上角). 图1 新版本的定位效果下面内容会对这两个特性的实现过程展开具体的介绍.首先介绍颜色定位的原理,然后是偏斜扭正的实现细节. 由于本文较长,为方便读者,以下是本文的目录: 一.颜色定位 1.1起源 1.2方法 1.3不足与改善二.偏斜扭正 2.1分析 2

【OpenCV十六新手教程】OpenCV角检测Harris角点检测

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_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨) 微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope

SSE图像算法优化系列二十：一种快速简单而又有效的低照度图像恢复算法。

又有很久没有动笔了,主要是最近没研究什么东西,而且现在主流的趋势都是研究深度学习去了,但自己没这方面的需求,同时也就很少有动力再去看传统算法,今天一个人在家,还是抽空分享一个简单的算法吧. 前段日子在看水下图像处理方面的资料时,在github搜到一个链接,里面居然有好几篇文章附带的代码,除了水下图像的文章外,我看到了一篇<Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images >的文章,也还不算老,

[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理部分 IV (五）

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点

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