何凯明博士的去雾文章和算法实现已经漫天飞了,我今天也就不啰里啰唆,直接给出自己python实现的完整版本,全部才60多行代码,简单易懂,并有简要注释,去雾效果也很不错. 在这个python版本中,计算量最大的就是最小值滤波,纯python写的,慢,可以进一步使用C优化,其他部分都是使用numpy和opencv的现成东东,效率还行. import cv2 import numpy as np def zmMinFilterGray(src, r=7): '''最小值滤波,r是滤波器半径''' ''

基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理:             参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

论文下载地址:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jiansun/papers/GuidedFilter_ECCV10.pdf 本文主要介绍导向滤波,但是在网上看这算法还能去雾,不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的,希望过来人指点迷津,这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像的部分代码,希望与大家共同交流. 论文主要如下: Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Remov

[问题] 在折腾: [已解决]Sublime Text 2中运行Python程序出错:The system cannot find the file specified 的过程中,虽然解决了找不到python.exe的问题,但是又出现下面这个错误: Demo print in Sublime Text 2Traceback (most recent call last): Now in sublime text 2, please input parameter:   File "D:\tmp\

很多人都认为retinex和暗通道去雾是八杆子都打不着的增强算法.的确,二者的理论.计算方法都完全迥异,本人直接从二者的公式入手来简单说明一下,有些部分全凭臆想,不对之处大家一起讨论. 首先,为描述方便,后面所有的图像都是归一化到[0,1]的浮点数图像. Retinex的公式就是: J=I/L                                                                                         (1) 其中,J是所求的图像

以最简单的4 x 5三通道图像为例,其在内存中Mat类型的数据组织形式如下: 每一行的每一列像素的三个通道数据组成一个一维数组,一行像素组成一个二维数组,整幅图像组成一个三维数组,即: Mat.data[4, 5, 3] = [ [[B0, G0, R0],[B1, G1, R1],[B2, G2, R2],[B3, G3, R3],[B4, G4, R4]], [[B5, G5, R5],[B6, G6, R6],[B7, G7, R7],[B8, G8, R8],[B9, G9, R9]],

在我博文的一系列的文章,有不少算法都于去雾有关,比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果.局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力,而最直接的就是<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他 一文,描述了暗通道去雾这一state-of-the-art algorithms的过程和实现,虽几经优化,对于常用的视频1024*768大小的图片,算法

一:由简至美的最佳论文(作者:何恺明  视觉计算组) [视觉机器人:个人感觉学习他的经典算法固然很重要,但是他的解决问题的思路也是非常值得我们学习的] 那是2009年4月24日的早上,我收到了一封不同寻常的email.发信人是CVPR 2009的主席们,他们说我的文章获得了CVPR 2009的最佳论文奖(Best Paper Award).我反复阅读这封邮件以确认我没有理解错误.这真是一件令人难以置信的事情. 北京灰霾照片的去雾结果 CVPR的中文名是计算机视觉与模式识别会议,是计算机视觉领域最

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

Python猫注:Python 语言诞生 30 年了,如今的发展势头可谓如火如荼,这很大程度上得益于其易学易用的优秀设计,而不可否认的是,Python 从其它语言中偷师了不少.本文作者是一名资深的核心开发者,他广博的视野和精准的认识,让我对 Python 的设计了解得更为全面,同时,他"利用自豪感而非恐惧感"的说法,传达出来的是"专注于自我的进步,不嫉妒他人的成功"的原则,对我也很有帮助.原文写于 2015 年,躺在我的收藏夹里很久很久了,如今顺利翻译掉,这是一件能

Python 有很多优雅有趣的代码写法,同时还很简短,以至于当我刚开始接触这个编程语言的时候,就爱不释手.而前几天的编程语言榜单中 Python 也超越了 Java 成为了第一,挺替 Python 开心的. Python 到底有多有趣呢?一行代码告诉你! 1)画爱心 print(''.join([''.join([('sergiojune'[(x-y)%10]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3 这个可谓是表白神器,每逢过节

(一)高斯低通滤波去噪 高斯低通滤波器(Gaussian Low Pass Filter)是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器.又由于高斯函数是正态分布的密度函数.因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布(Normal distribution)的噪声非常有效.一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的表达形式分别如下: 公式中,为标准差,由于图像通常是二维信号,因此图像去噪通常使用二维高斯函数作为传递函数,而高斯函数具有可分离的特性,因此可以先对行进行高斯滤波,再对列进行高

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面

if __name__== "__main__" 的意思(作用)python代码复用 转自:大步's Blog  http://www.dabu.info/if-__-name__-__main__-mean-function-python-code-reuse.html 有人在学习python脚本时会发现有的脚本下面有几行代码;   1 2 if __name__== "__main__": main() 不明白其中的意思,其实这就是方便我们代码复用的,我们可以在

老板叫我帮他测一个命令在windows下消耗的时间,因为没有装windows那个啥工具包,没有timeit那个命令,于是想自己写一个,原理很简单: REM timeit.bat echo %TIME% call %* echo %TIME% 然后两个时间减一下就可以了,但是总是自己去减始终不方便,最好能直接算好打印出来. 因为涉及到时间格式的解析,时间的运算,在batch下比较困难,自然就想到了python或者perl脚本,这里首先想到的是python的-c参数: REM timeit.bat

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

转载自http://www.douban.com/note/134971609/ Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同程序员编写的 Python 代码可以保持最大程度的相似风格.这样就易于阅读,易于在程序员之间交流.1. 命名风格 总体原则,新编代码必须按下面命名风格进行,现有库的编码尽量保持风格. 尽量以免单独使用小写字母'l',大写字母'O',以及大写字母'I'等容易混淆的字母. 模块命名尽量短小,使用全

同样的我们需要安装jython,具体的步骤如下: 1. 去 http://sourceforge.net/projects/jython/ 下载最新的jython相关的jar包. 2. 下载下来的jar包其实既是使用的时候需要引入的jar包,也是安装就jython的jar包.具体安装细节参照:https://wiki.python.org/jython/InstallationInstructions#jython-2-7-0 其实直接使用: java -jar jython_installer