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  • 算法原理可以参考:#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include #include #include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"#include "cxcore.hpp"using namespace std;...

    算法原理可以参考:

    #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED

    #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED

    #include

    #include

    #include "cv.h"

    #include "highgui.h"

    #include "cxmat.hpp"

    #include "cxcore.hpp"

    using namespace std;

    using namespace cv;

    void Show_Image(Mat&, const string &);

    #endif // PS_ALGORITHM_H_INCLUDED

    /*

    This program will generate

    "over exposure " effect.

    */

    #include "PS_Algorithm.h"

    #include

    using namespace std;

    using namespace cv;

    int main(void)

    {

    string Img_name("4.jpg");

    Mat Image_in;

    Image_in=imread(Img_name);

    // Show_Image(Image_in, Img_name);

    Mat Image_out(Image_in.size(), CV_32FC3);

    Image_in.convertTo(Image_out, CV_32FC3);

    int nrows=Image_in.rows;

    int ncols=Image_in.cols;

    cout<

    cout<

    Image_out=-1*Image_in+255;

    cv::min(Image_in, Image_out, Image_out);

    Show_Image(Image_out, "out.jpg");

    imwrite( "Out.jpg",Image_out);

    waitKey();

    cout<

    }

    #include "PS_Algorithm.h"

    #include

    #include

    using namespace std;

    using namespace cv;

    void Show_Image(Mat& Image, const string& str)

    {

    namedWindow(str.c_str(),CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    imshow(str.c_str(), Image);

    }

    原图:

    0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png

    效果图:

    0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png

    展开全文
  • 在本教程中,我们将学习使用OpenCV的Exposure Fusion。我们将使用C ++和Python共享代码。什么是曝光融合?曝光融合是一种将使用不同曝光设置拍摄的图像组合成一个看起来像色调映射的高动态范围(HDR)图像的方法。如果...

    在本教程中,我们将学习使用OpenCV的Exposure Fusion。我们将使用C ++和Python共享代码。

    什么是曝光融合?曝光融合是一种将使用不同曝光设置拍摄的图像组合成一个看起来像色调映射的高动态范围(HDR)图像的方法。

    如果您不了解HDR成像或想了解更多,请查看我们有关

    当我们使用相机拍摄照片时,每个颜色通道只有8位来表示场景的亮度。但是,理论上,我们周围世界的亮度可以从0(黑色)变化到几乎无限(直视太阳)。因此,傻瓜相机或移动相机会根据场景决定曝光设置,以便使用相机的动态范围(0-255值)来表示图像中最有趣的部分。例如,在许多相机中,人脸检测用于查找人脸,并设置了曝光度,以使人脸看起来明亮。

    这就引出了一个问题-我们可以在不同的曝光设置下拍摄多张照片,并捕获更大范围的场景亮度吗?答案是肯定的!使用

    HDR成像要求我们知道精确的曝光时间。HDR图像本身看起来很暗,看起来也不漂亮。HDR图像中的最小强度为0,但理论上没有最大值。因此,我们需要将其值映射在0到255之间,以便我们可以显示它。将HDR图像映射到常规的每通道8位彩色图像的过程称为“色调映射”。

    如您所见,组装HDR图像然后进行色调映射是一件麻烦的事。我们不能只使用多个图像并创建一个色调映射图像,而无需去HDR。事实证明,我们可以使用Exposure Fusion做到这一点。Download Guide​bigvisionllc.leadpages.net

    曝光融合如何工作?

    下面介绍了应用曝光融合的步骤

    步骤1:以不同的曝光度拍摄多张图像

    首先,我们需要在不移动相机的情况下捕获同一场景的一系列图像。如上所示,序列中的图像具有变化的曝光。这是通过更改相机的快门速度来实现的。通常,我们会选择曝光不足的图像,曝光过度的图像以及正确曝光的图像。

    在“正确”曝光的图像中,选择快门速度(由相机或由摄影师自动选择),以便使用每通道8位动态范围表示图像中最有趣的部分。太暗的区域将被裁剪为0,太亮的区域将被饱和为255。

    在曝光不足的图像中,快门速度较快,图像较暗。因此,图像的8位用于捕获亮区域,而暗区域被裁剪为0。

    在曝光过度的图像中,快门速度很慢,因此传感器会捕获更多的光,因此图像明亮。传感器的8位用于捕获暗区的强度,而亮区饱和到255。

    大多数单反相机具有一项称为自动包围曝光(AEB)的功能,该功能使我们只需按一下按钮就可以在不同的曝光下拍摄多张照片。如果您使用的是iPhone,则可以使用此

    捕获这些图像后,我们可以使用下面的代码读取它们。

    C++

    void readImages(vector &images)

    {

    int numImages = 16;

    static const char* filenames[] =

    {

    "images/memorial0061.jpg",

    "images/memorial0062.jpg",

    "images/memorial0063.jpg",

    "images/memorial0064.jpg",

    "images/memorial0065.jpg",

    "images/memorial0066.jpg",

    "images/memorial0067.jpg",

    "images/memorial0068.jpg",

    "images/memorial0069.jpg",

    "images/memorial0070.jpg",

    "images/memorial0071.jpg",

    "images/memorial0072.jpg",

    "images/memorial0073.jpg",

    "images/memorial0074.jpg",

    "images/memorial0075.jpg",

    "images/memorial0076.jpg"

    };

    for(int i=0; i < numImages; i++)

    {

    Mat im = imread(filenames[i]);

    images.push_back(im);

    }

    }

    Python

    def readImagesAndTimes():

    filenames = [

    "images/memorial0061.jpg",

    "images/memorial0062.jpg",

    "images/memorial0063.jpg",

    "images/memorial0064.jpg",

    "images/memorial0065.jpg",

    "images/memorial0066.jpg",

    "images/memorial0067.jpg",

    "images/memorial0068.jpg",

    "images/memorial0069.jpg",

    "images/memorial0070.jpg",

    "images/memorial0071.jpg",

    "images/memorial0072.jpg",

    "images/memorial0073.jpg",

    "images/memorial0074.jpg",

    "images/memorial0075.jpg",

    "images/memorial0076.jpg"

    ]

    images = []

    for filename in filenames:

    im = cv2.imread(filename)

    images.append(im)

    return images

    步骤2:对齐图片

    即使使用三脚架获取了序列中的图像,也需要对齐,因为即使轻微的相机晃动也会降低最终图像的质量。OpenCV提供了一种使用对齐这些图像的简便方法AlignMTB。该算法将所有图像转换为中值阈值位图(MTB)。通过将值1分配给比中值亮度更亮的像素,将值赋给0,否则为0来计算图像的MTB。MTB 不会改变曝光时间。因此,无需我们指定曝光时间即可对准MTB。

    使用以下代码行执行基于MTB的对齐。

    C++

    // Align input imagesPtr alignMTB = createAlignMTB();

    alignMTB->process(images, images);

    Python

    # Align input images

    alignMTB = cv2.createAlignMTB()

    alignMTB.process(images, images)

    合并图像

    具有不同曝光量的图像会捕获不同范围的场景亮度。根据Tom Mertens,Jan Kautz和Frank Van Reeth 题为“曝光融合通过仅在多重曝光图像序列中保留“最佳”部分来计算所需图像。

    作者提出了三种质量衡量标准曝光良好:如果序列中图像中的像素接近零或接近255,则不应使用该图像来查找最终像素值。值接近中间强度(128)的像素是优选的。

    对比度:高对比度通常表示高质量。因此,对特定像素的对比度值较高的图像,将赋予该像素较高的权重。

    饱和度:类似地,更多的饱和度颜色较少被冲洗掉,代表更高质量的像素。因此,对特定像素的饱和度较高的图像赋予该像素较高的权重。

    使用这三个质量度量来创建权重图

    ,该权重图表示

    图像在位置的像素最终强度中的贡献

    。对权重图

    进行归一化,以便对于任何像素

    ,所有图像的贡献总计为1。

    使用权重图使用以下公式组合图像很诱人

    其中,

    是原始图像,

    是输出图像。问题在于,由于像素是从不同曝光量的图像中

    获取的,因此使用上述公式获得的输出图像将显示很多接缝。该论文的作者使用拉普拉斯金字塔混合图像。我们将在以后的文章中详细介绍这种技术。您还可能有兴趣在检查出的所谓影像拼接技术

    幸运的是,使用OpenCV,此合并仅是使用MergeMertens该类的两行代码。请注意,该名称以

    C++

    Mat exposureFusion;

    Ptr mergeMertens = createMergeMertens();

    mergeMertens->process(images, exposureFusion);

    Python

    mergeMertens = cv2.createMergeMertens()

    exposureFusion = mergeMertens.process(images)

    结果

    结果之一在本文中被分享为特征图片。请注意,在输入图像中,我们获得了曝光过度图像中光线昏暗区域和曝光不足图像中光线明亮区域中的细节。但是,在合并的输出图像中,所有像素在图像的每个部分都被很好地照亮了。

    我们还可以在之前的文章中看到这种效果对用于

    曝光融合与HDR

    如您在本文中所见,Exposure Fusion使我们无需显式计算HDR图像即可获得类似于HDR +色调映射的效果。因此,我们不需要知道每个图像的曝光时间,但是我们可以获得非常合理的结果。

    那么,为什么还要烦恼HDR?好吧,在许多情况下,Exposure Fusion产生的输出可能并不符合您的喜好。没有旋钮可以调整以使其与众不同或更好。另一方面,HDR图像捕获场景的原始亮度。如果您不喜欢色调映射的HDR图像,请尝试使用其他色调映射算法。

    总之,Exposure Fusion代表了一种权衡。我们在权衡灵活性的同时,还追求速度和不严格的要求(例如,不需要曝光时间)。

    作者介绍:

    萨蒂亚·马利克(SATYA MALLICK)我是一位热爱计算机视觉和机器学习的企业家。我在该领域有十几年的经验(和博士学位)。我是TAAZ Inc的共同创始人,在这里,我们的计算机视觉和机器学习算法的可伸缩性,鲁棒性已受到超过1亿尝试过我们产品的用户的严格测试。

    参考资料

    展开全文
  • 曝光过度问题处理 对于曝光过度问题,可以通过计算当前图像的反相(255-image),然后取当前图像和反相图像的较小者为当前像素位置的值。 高反差保留 将图像中颜色、明暗反差较大两部分的交界处保留下来。高反差保留 ...

    图像增强(Image Enhancement),其目的是要改善图像的视觉效果。

    自动色阶

    作用:自动调整图像中的黑白场。

    原理:剪切每个通道中的阴影和高光部分,并将每个颜色通道中最亮或最暗的像素映射到纯白或纯黑;中间像素按比例重新分配分布。

    运用:会增强图像中的对比度,因数像素值会增大。

    特点:单独调整每个颜色通道,有可能会移去颜色或引入色痕。在像素平衡分布且需要以简单方式增加对比度的特定图像中,提供较好的效果。

    自动对比度

    作用:自动调整图像的对比度。

    原理:剪切图像中的阴影和高光值,再将图像中的剩余部分的最亮和最暗像素映射到纯白或纯黑;中间像素按比例重新分配分布。

    效果:会使高光看上去更亮,阴影看上去更暗。

    特点:不会单独调整各个颜色通道,不会引入或消除色痕。

    默认值情况:剪切白色/黑色像素的0.5%;也就是说忽略两个极端像素的0.5%

    (可使用【色阶】或【曲线】对话框中的“自动颜色校正”选项来更改这个默认设置)

    运用:可改进许多摄影或连续色调图像的外观,但无法改变单调颜色的图像属性。

    自动颜色

    原理:能过搜索图像来标识阴影、中间调、高光,从而校正图像的对比度和颜色。

    默认值情况:使用“RGB128灰色(中度灰色)”这一目标颜色来中和中间调,并将阴影和高光剪切0.5%

    (可使用【色阶】或【曲线】对话框中的“自动颜色校正”选项来更改这个默认设置)

    自动色彩均衡

    (IPOL 2012) Automatic Color Enhancement (ACE) and its Fast Implementation

    http://demo.ipol.im/demo/g_ace/

    自动白平衡

    (ISCS 2005) A Novel Automatic White Balance Method For Digital Still Cameras

    直方图均衡化

    直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。

    拉普拉斯算子

    使用中心为5的8邻域拉普拉斯算子与图像卷积可以达到锐化增强图像的目的

    1

    2Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0, 0, 5, 0, 0, -1, 0);

    filter2D(image, imageEnhance, CV_8UC3, kernel);

    对数Log变换

    对数变换可以将图像的低灰度值部分扩展,显示出低灰度部分更多的细节,将其高灰度值部分压缩,减少高灰度值部分的细节,从而达到强调图像低灰度部分的目的。

    伽马变换

    伽马变换主要用于图像的校正,将灰度过高或者灰度过低的图片进行修正,增强对比度。

    指数图像

    指数变换的作用是扩展图像的高灰度级、压缩低灰度级,可用于亮度过高的图像。

    曝光过度问题处理

    对于曝光过度问题,可以通过计算当前图像的反相(255-image),然后取当前图像和反相图像的较小者为当前像素位置的值。

    高反差保留

    将图像中颜色、明暗反差较大两部分的交界处保留下来。高反差保留 = 原图 - 高斯模糊图

    偏色

    (CVPR 2019) When Color Constancy Goes Wrong: Correcting Improperly White-Balanced Images

    http://130.63.97.192/WB_for_srgb_rendered_images/demo.html

    效果不佳

    (CVPR 2018) Improving Color Reproduction Accuracy on Cameras

    https://karaimer.github.io/camera-color/

    Matlab 代码

    (SIGGRAPH 2018) Exposure: A White-Box Photo Post-Processing Framework

    https://github.com/yuanming-hu/exposure

    效果偏暗

    (CVPR 2017) Fast Fourier Color Constancy

    https://github.com/google/ffcc

    Matlab Toolbox

    (CVPR 2017) FC4: Fully Convolutional Color Constancy with Confidence-weighted Pooling

    https://github.com/yuanming-hu/fc4

    论文 Exposure 一作的旧工作

    低光图像增强

    EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision

    https://github.com/TAMU-VITA/EnlightenGAN

    (CVPR 2019) Underexposed Photo Enhancement Using Deep Illumination Estimation

    https://github.com/wangruixing/DeepUPE

    (BMVC 2018) MBLLEN: Low-light Image/Video Enhancement Using CNNs

    (BMVC 2018) Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement

    https://github.com/weichen582/RetinexNet

    (Pattern Recognition Letters 2018) LightenNet: A Convolutional Neural Network for weakly illuminated image enhancement

    https://github.com/Li-Chongyi/Low-Light-Codes

    LLNet: A Deep Autoencoder Approach to Natural Low-light Image Enhancement

    高动态图像增强

    (CVPR 2018 spotlight) Deep Photo Enhancer: Unpaired Learning for Image Enhancement from Photographs with GANs

    https://github.com/nothinglo/Deep-Photo-Enhancer

    (SIGGRAPH 2017) Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement

    https://groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/

    颜色滤镜

    颜色滤镜即调色滤镜,也是最常见的滤镜,任何通过调节图像像素值的亮度、对比度、饱和度、色相等等方法,得到的不同于原图像颜色的效果,都统称为颜色滤镜。

    LUT是Look Up Table的缩写,俗称为颜色查找表。颜色查找表有1D LUT、2D LUT、3D LUT三种。

    未归类

    (AAAI 2019) Fully Convolutional Network with Multi-Step Reinforcement Learning for Image Processing

    https://github.com/rfuruta/pixelRL

    展开全文
  • 这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆...

    直方图均衡化

    想象一下,如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢?例如,如果一幅图片整体很亮,那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下,这种操作会改善图像的对比度。

    直方图均衡.jpg

    这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。

    这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作,如果已知均衡化函数,那么就可以恢复原始的直方图,并且计算量也不大。这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择,它可能会增加背景噪声的对比度并且降低有用信号的对比度。

    我们先来看看相应的直方图和累积直方图,然后使用 OpenCV 进行直方图均衡化。

    def img_show(name,image):

    """matplotlib图像显示函数

    name:字符串,图像标题

    img:numpy.ndarray,图像

    """

    if len(image.shape) == 3:

    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)

    plt.imshow(image,'gray')

    plt.xticks([])

    plt.yticks([])

    plt.xlabel(name,fontproperties='FangSong',fontsize=12)

    if __name__=="__main__":

    img = cv2.imread("data/Unequalized.jpg",0)

    hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])

    #print(hist)

    #查看累积直方图

    cdf = hist.cumsum()

    cdf_normalized = cdf*hist.max() / cdf.max()

    #print(cdf_normalized)

    #均衡化

    equ = cv2.equalizeHist(img)

    hist1,bins1 = np.histogram(equ.flatten(),256,[0,256])

    #print(hist)

    #查看均衡化后的累积直方图

    cdf1 = hist1.cumsum()

    cdf_normalized1 = cdf1*hist1.max() / cdf1.max()

    #显示图像结果

    plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)

    plt.subplot(221)

    img_show('原图',img)

    plt.subplot(222)

    img_show('均衡化后',equ)

    plt.subplot(223)

    plt.plot(cdf_normalized,color='b')

    plt.hist(img.flatten(),256,[0,256],color='r')

    plt.xlabel('相应的直方图(红)和累积直方图(蓝)',fontproperties='FangSong',fontsize=15)

    plt.xlim([0,256])

    plt.legend(('cdf','historgram'),loc = 'upper left')

    plt.subplot(224)

    plt.plot(cdf_normalized1,color='b')

    plt.hist(equ.flatten(),256,[0,256],color='r')

    plt.xlabel('均衡化相应的直方图(红)和累积直方图(蓝)',fontproperties='FangSong',fontsize=15)

    plt.xlim([0,256])

    plt.legend(('cdf','historgram'),loc = 'upper left')

    plt.show()

    直方图均衡化.png

    我们可以看出来直方图大部分在灰度值较高的部分,而且分布很集中。而我们希望直方图的分布比较分散,能够涵盖整个 x 轴。所以,我们就需要一个变换函数帮助我们把现在的直方图映射到一个广泛分布的直方图中,这就是直方图均衡化。

    **限制对比度自适应性直方图均衡化 CLAHE **

    在上边做的直方图均衡化会改变整个图像的对比度,但是在很多情况下,这样做的效果并不好。的确在进行完直方图均衡化之后,图片背景的对比度被改变了。但是你再对比一下两幅图像中雕像的面图,由于太亮我们丢失了很多信息。

    直方图均衡化.png

    原理:

    为了解决这个问题,我们需要使用自适应的直方图均衡化CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)。这种情况下,整幅图像会被分成很多小块,这些小块被称为“tiles”(在 OpenCV 中 tileGridSize默认是 8x8),然后再对每一个小块分别进行直方图均衡化(跟前面类似)。所以在每一个的区域中,直方图会集中在某一个小的区域中(除非有噪声干扰)。如果有噪声的话,噪声会被放大。为了避免这种情况的出现,要使用对比度限制。

    CLAHE中,每一个像素邻域都要进行对比度限制,从而得到对应的变换函数,被用来降低AHE中噪声的增强,这主要是通过限制AHE中的对比度增强来实现的。像素周围邻域噪声的增强主要是由变换函数的斜率造成的,由于像素邻域的噪声与邻域的CDF成正比,因此也与邻域直方图在该中心像素位置的值成正比,CLAHE之所以能够限制对比度,是因为它在计算邻域的CDF之前在指定阈值处对直方图进行了修剪,如下图所示,这一做法不仅限制了CDF的斜率,也限制了变换函数的斜率,其中对直方图进行切割所使用的阈值,被称作修剪限制度(clip limit),这个参数不仅依赖于直方图的归一化,而且依赖于像素邻域的size大小,通常设为3到4之间。

    cliplimit.jpg

    对于每个小块来说,如果直方图中的 bin 超过对比度的上限的话,就把其中的像素点均匀分散到其他 bins 中,然后在进行直方图均衡化。最后,为了去除每一个小块之间“人造的”(由于算法造成)边界,再使用双线性差值,与原图做图层滤色混合操作(可选)。

    实现:

    def img_show(name,image):

    """matplotlib图像显示函数

    name:字符串,图像标题

    img:numpy.ndarray,图像

    """

    if len(image.shape) == 3:

    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)

    plt.imshow(image,'gray')

    plt.xticks([])

    plt.yticks([])

    plt.xlabel(name,fontproperties='FangSong',fontsize=12)

    if __name__=="__main__":

    img = cv2.imread("data/tsukuba_l.jpg",0)

    hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])

    #print(hist)

    #查看累积直方图

    cdf = hist.cumsum()

    cdf_normalized = cdf*hist.max() / cdf.max()

    #print(cdf_normalized)

    #均衡化

    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit =2.0,tileGridSize=(8,8))

    equ = clahe.apply(img)

    hist1,bins1 = np.histogram(equ.flatten(),256,[0,256])

    #print(hist)

    #查看均衡化后的累积直方图

    cdf1 = hist1.cumsum()

    cdf_normalized1 = cdf1*hist1.max() / cdf1.max()

    #显示图像结果

    plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)

    plt.subplot(221)

    img_show('原图',img)

    plt.subplot(222)

    img_show('自适应均衡化',equ)

    plt.subplot(223)

    plt.plot(cdf_normalized,color='b')

    plt.hist(img.flatten(),256,[0,256],color='r')

    plt.xlabel('相应的直方图(红)和累积直方图(蓝)',fontproperties='FangSong',fontsize=15)

    plt.xlim([0,256])

    plt.legend(('cdf','historgram'),loc = 'upper left')

    plt.subplot(224)

    plt.plot(cdf_normalized1,color='b')

    plt.hist(equ.flatten(),256,[0,256],color='r')

    plt.xlabel('自适应均衡化直方图',fontproperties='FangSong',fontsize=15)

    plt.xlim([0,256])

    plt.legend(('cdf','historgram'),loc = 'upper left')

    plt.show()

    自适应均衡化.png

    参考文献:

    网址:直方图均衡化

    Adaptive_histogram_equalization

    书籍:《数字图像处理》《OpenCV-Python 中文教程》

    展开全文
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  • 曝光过度滤镜可以模拟出传统摄影术中,在暗房显影过程中短暂增加光线强度而产生的过度曝光效果。 原理: 像素值取原图像和反色图像中较小的值。 代码: #include <iostream> #include <opencv2/core/...
  • OpenCV——PS 滤镜, 曝光过度

    千次阅读 2014-11-24 15:07:33
    PS 滤镜,曝光过度 #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp" ...
  • OpenCV系列教程》 《深度学习-如何提高数据集质量》 项目位置:OpenCV-Sample 代码位置:39-equalizeHist.py 图像直方图讲解 如果用一句话来表示的话,那就统计每个像素点数值出现的次数,如下图: 这里是一张...
  • openCV学习记录:滤镜:霓虹&曝光

    千次阅读 2016-02-01 02:01:18
    霓虹是用来描绘出图像的轮廓,勾画颜色变化的边缘,加强其过度效果,使图像产生轮廓发光的效果。主要原理是:将当前像素与其同列正下方和右方的像素的RGB分量分别做梯度运算(差的平方和的平方根),运算结果作为...
  • DHR OpenCV

    2019-03-27 10:10:36
    3、曝光过度的图像:此图像比正确曝光的图像亮。 目标是拍摄非常黑暗的图像部分。 但是,如果场景的动态范围很大,我们可以拍摄三张以上的图片来组成HDR图像。 在本教程中,我们将使用曝光时间为1/3...
  • Opencv 学习---8种常用图像增强算法

    万次阅读 多人点赞 2018-07-21 17:12:52
    这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆...
  • 图像白化(whitening)可用于对过度曝光或低曝光的图片进行处理,处理的方式就是改变图像的平均像素值为 0 ,改变图像的方差为单位方差 1。我们需要先计算原图像的均值和方差,然后对原图像的每个像素值做变换。假设...
  • 7.python使用全局直方图均衡化方法,将曝光过度和欠曝光两图,进行最佳调整。 #coding:utf8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("欠曝光.png",1) #>0是返回3通道 =0 灰度图 <0 是返回含a...
  • opencv2_图像处理._去雾_均衡_镜头畸变_过度曝光、曲线调整、亮度饱和度增强等等绝对有用,没有我吃屎
  • 直方图均衡化是利用图像直方图对图像对比度进行调整的方法,这种方法对曝光不足或者曝光过度的图片都非常有用,这倒是让我想起了Matlab R2018版本中的imbinarize函数,该函数可以对曝光不均匀的图像准确筛选出前景...
  • 目标 在本章中,我们将 了解如何根据曝光顺序生成和显示HDR图像。 使用曝光融合来合并曝光序列。...当我们拍摄现实世界的照片时,明亮的区域可能会曝光过度,而黑暗的区域可能会曝光不足,因此...
  • 当我们拍摄现实世界场景的照片时,明亮区域可能会曝光过度,而暗区域可能会曝光不足,因此我们无法使用单次曝光捕获所有细节。 HDR成像适用于每通道使用8位以上(通常为32位浮点值)的图像,从而允许更宽的动态范围...
  • 这种方法通常用来增加图像的全局...这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势...
  • 对于一些过度曝光的图像,实质上是图像的亮度值分布集中在某一个区域,导致图像的对比度过低。为了解决这个问题,引出了直方图均衡化这个技术,将亮度值分布很集中的直方图的亮度范围拉大至整一个亮度区域(如8位...
  • 下载一曝光不足和一曝光过度的彩色图片,对彩色图片进行直方图均衡化,并保存和展示。原理简述直方图概念 直方图(Histogram)又称质量分布图、柱状图,是一种统计报告图,也是表示资料变化情况的一种主要工具。...
  • 一、概念1. 定义灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个...2. 灰度线性变换线性变换在曝光度不足或过度的情况下,图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。这时在显示器上看到的将是一个...
  • 一、概念1. 定义灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个...2. 灰度线性变换线性变换在曝光度不足或过度的情况下,图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。这时在显示器上看到的将是一个...
  • python+cv2实现自动gamma校正(自动!)

    千次阅读 多人点赞 2019-07-22 15:27:50
    找了很久的资料,关于python的gamma校正很多,找不到自动的方法,也可能是自己过于菜 通过C版本的OPENCV的自动gamma校正找到了相关算法: gamma值计算: gamma_val = math.log10...(曝光过度的,可能产生部分失...

空空如也

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