问题 如何调整彩色图像的饱和度和亮度 解决思路 详细步骤: 将RGB图像值归一化到[0, 1] 然后使用函数cvtColor进行色彩空间的转换 接下来可以根据处理灰度图像对比度增强伽马变换或者线性变换调整饱和度和亮度分量 最后转换到RGB色彩空间 代码 # !/usr/bin/env python # -*-encoding: utf-8-*- # author:LiYanwei # version:0.1 import numpy as np import cv2 def main(): #

ACE(Automatic Color Enhancement),自动色彩增强算法,是一种对于彩色图像增强十分行之有效的方法.它的改进算法以及快速实现在文章Automatic Color Enhancement (ACE) and its Fast Implementation,2012中提出. 在NxN的图像上,ACE算法的算法复杂度为O(N^4),文章提出的新的ACE算法采取了两种近似的方法,一是采用多项式函数逼近坡度函数(Slope function)降低卷积计算量,二是采用不同程度的插值

灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像. 彩色图像增加了色彩信息,可以通过不同的色彩值来分割图像,常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割! 笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域.先看看OpenCV的文档: C++: void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst) C: void cvInRangeS(const CvArr* sr

简介 在图像采集过程中,由于光照环境或物体表面反光等原因会造成图像光照不均 .图像的光照不均会直接影响图像分析的结果.因此,对光照不均图像进行增强,消除光照的影响是光照不均图像处理中不可缺少的环节 .同态滤波是光照不均图像增强常用的方法.同态滤波增强是从图像的整体角度对光照不均进行修正,虽然可以很好地保持图像的原始面貌,但它没有充分考虑图像的空间局部特性,在增强图像某部分像素时,易导致另一部分像素过增强 .因此,局部同态滤波算法对图像的各个子图像分别进行同态滤波,并对局部同态滤波产生的块效应采用

从昨天折腾到今天.再折腾下去我都要上主楼了  大致和灰度图均衡是一样的,主要是不能像平滑什么的直接对R,G,B三个分量进行.这样出来的图像时没法看的.因此我们要对亮度进行均衡.而HSI彩色空间中的分量I代表图像的亮度,和图像的彩色信息无关,所以它是我们perfect的折腾对象. 一.首先,就是把图像从RGB空间转换到HSI空间.原理我就很懒的截图了: (引自<数字图像处理第三版>(中文版)P280) 实现代码如下: void RGBtoHSI(float r,float g,float b,f

图像增强的目的:改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理.通过图像增强,可以减少图像噪声,提高目标与背景的对比度,也可以增强或抑制图像中的某些细节.  --------------------------------------------------------------------------------------------------- 灰度变换:把原图像的像素灰度经过某个函数变换成新图像的灰度.可分为直线灰度变换法和直方图修正法. 直线灰度变换法:线性.分段线性.非线性

#include "XYZ.h" void readPFM(Mat_<float> &disp, float &scale, string path) { //关于将Mat见我的另外一篇博客: ifstream in(path, ios_base::binary); int cols; int rows; ]; , '\n'); in.get();//文件头 , ' '); in.get(); cols = atoi(tmp);//列数 , '\n'); i

直接上代码: #include <Windows.h> #include <iostream>// for stand I/O #include <string> // for strings #include <iomanip> // for controlling float print precision #include <sstream> // string to number conversion #include <cmath

前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强.图像去雾.彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解. Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词,是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟

色彩增强不同于彩色图像增强,图像增强的一般处理方式为直方图均衡化等,目的是为了增强图像局部以及整体对比度.而色彩增强的目的是为了使的原有的不饱和的色彩信息变得饱和.丰富起来.对应于Photoshop里面的“色相/饱和度”调节选项里面对饱和度的操作.色彩增强的过程,并不改变原有彩色图像的颜色以及亮度信息. 在我的色彩增强算法模块里面,始终只针对色彩饱和度(Saturation)信息做研究,调整.这样的话,那就不得不介绍HSV颜色空间了,H代表Hue(色彩),S代表Saturation(饱和度),V

2014-03-17  14:37:04 周一 在设计过程中参考论文<一种改进的视频画质增强算法及VLSI设计>电子学报 在YUV色彩空间对输入图像的信息进行判断分类和对比度调整,然后对调整后的图像在RGB色彩空间下进行动态范围调整,并在HSV色彩空间下进行必要的亮度修正和饱和度补偿.涉及硬件电路和可实现性. 1.YUV空间:在YUV格式中对Y分量进行直方图统计,判断该图像属于偏暗.正常.偏亮三种情况中哪一种,然后用对应的对比度调整函数进行调整.详细可以参考<Dynamic Gamma.

===================================================== 最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例系列文章列表: 最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例(YUV转RGB) 最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例附件:测试图片生成工具 ===================================================== 本文记录一个自己写的简单的测试图片生成工具:simplest_pic

在TensorFlow热起来之前,很多人学习python的原因是因为想写爬虫.的确,有着丰富第三方库的python很适合干这种工作. Scrapy是一个易学易用的爬虫框架,尽管因为互联网多变的复杂性仍然有很多爬虫需要自己编写大量的代码,但能够有一个相对全面均衡的基础框架,工作还是会少许多. 框架安装 不好意思用别人网站作为被爬取的例子,下面从头开始,以本站为例,开始一个简单的爬虫之旅. 因为习惯原因,本文均以python2作为工作环境. scrapy框架的安装非常简单,只要一行命令,前提是你已经

一,引言 YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL).YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后兼容老式黑白电视.与RGB视频信号传输相比,它最大的优点在于只需占用极少的带宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输). "Y"表示明亮度(Lumina nce或Luma),也就是灰阶值:是个基带信号.而"U"和"V"表示的则是色度(Chrominance或Chroma),作用是描述影像色彩及饱和度,用于指定像素

彩色图像的直方图均衡化 - YangYudong2014的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/yangyudong2014/article/details/40515035 matlab进阶摸索篇——彩色图直方图均衡化 - Rachel Zhang的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/6667504 用matlab_实现基于直方图均衡化的彩色图像增强 - 成人教育 - 道客巴巴 h

以下这些实验中的代码全部是我自己编写调试通过的,到此,最后进行一下汇总. 数字图像处理实验(1):PROJECT 02-01, Image Printing Program Based on Halftoning (基于半色调技术的图像打印技术) 链接:http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/70340458 数字图像处理实验(2):PROJECT 02-02, Reducing the Number of Gray Levels in a

http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 1. 基于直方图均衡化的图像增强   直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的.对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节.   彩色图像的直方图均衡化实现: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/

meanShfit均值漂移算法是一种通用的聚类算法,它的基本原理是:对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本的质心,即密度最大处的点,再以该点为中心继续执行上述迭代过程,直至最终收敛. 可以利用均值偏移算法的这个特性,实现彩色图像分割,Opencv中对应的函数是pyrMeanShiftFiltering.这个函数严格来说并不是图像的分割,而是图像在色彩层面的平滑滤波,它可以中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的颜色区域,所以

  公式: 两个参数 \alpha > 0 和 \beta 一般称作 增益 和 偏置 参数.我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 .   #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<thread> #include<vector> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/contrib/contrib.

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

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_