随笔分类 - CV & Image Processing
摘要：代码如下： clear; img = imread('C:\\Users\\admin\\Desktop\\original_img3\\testimg\\messi.jpg'); subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('messi'); subplot(2, 2
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摘要：用OpenCV和matplotlib实现多图排列，代码如下： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('C:\\Users\\admin\\Desktop\\original_img3\\testimg\\lena_30
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摘要：如果某一幅图像的直方图覆盖了灰度级很宽的范围，分布均匀，则该图像具有高对比度、多变的灰度色调且动态范围大，如下图所示[1]。 直方图均衡可以使得图像的直方图分布均匀化，拉大灰度间隔，有利于图像的分析和识别。为说明直方图均衡原理，我们假设某一图像有8个灰度级，其原始直方图如下： 我们通过如下的表格来说
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摘要：1. 辐射度(radiance)指单位投影面积、单位投影角上的投影通量，常用L表示，单位是W/(m2.Sr)，其理解可以参考下图[1] 2. 辐照度(irradiance)指单位面积接收到的辐射通量，常用E表示，单位是W/m2。也有人这样认为：irradiance被定义为每单位面积上落下的光的功率；
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摘要：gamma校正可使得图像看起来更符合人眼的特性。gamma校正公式常写为Out= Ingamma或者Out= In1/gamma形式，式中，In表示Input image, Out 表示Output image。本文采用第一种形式。gamma校正前后图像的亮度对比如下图所示。本文分别用opencv-
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摘要：相机拍摄物体的大致过程为：物体反射（或照射）的光线经过镜头，到达图像传感器，图像传感器把光信号转换为电信号，然后模数转换器件把电荷信号转换成数字信号，数字信号经过放大电路进入微处理器，数字信号经过ISP运算处理之后传输到存储器中存储为图像。 示意图如下： 1. 图像传感器 图像传感器是相机的主要组件
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摘要：直方图匹配本质上是让两幅图像的累积直方图尽量相似，累积直方图相似了，直方图也就相似了。 把原图像img的直方图匹配到参考图像ref的直方图，包括以下几个步骤： 1. 求出原图像img的累积直方图img_accu； 2. 求出参考图像ref的累积直方图ref_accu； 3. 灰度级g在img_acc
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