在Python中使用OpenCV进行图像增强是一个常见的图像处理任务。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的图像处理函数,可以帮助我们实现各种图像增强技术。以下是一些常用的图像增强技术和相应的Python代码示例: 1. 对比度增强 对比度增强可以通过线性变换、直方图均...
defget_imghist(img):# 判断图像是否为三通道；if len(img.shape) == 3: img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 无 Mask，256个bins,取值范围为[0,255] hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255])return histdefcal_equalhist(img):if len(img.shape) == 3: im...
融合图像:最后,将经过反差保留处理的图像与原始图像进行融合。这样,原始图像中的低反差区域(如平滑过渡的色彩或亮度区域)会保持不变,而高反差区域(如边缘和细节)则会得到增强。 高反差保留的效果是使图像的细节更加突出,而不会显著改变图像的整体色调。这种技术在图像增强、锐化处理以及艺术效果制作中非常常用 代码如下...
1,线性变换 线性变换的原理是对所有像素值乘上一个扩张因子factor,像素值大的变得越大,像素值小的变得越小,从而达到图像增强的效果,这里利用 Numpy 的数组进行操作; 为输出像素值、为输入像素值;O(x,y)=I(x,y)∗factorO(x,y)为输出像素值、I(x,y)为输入像素值; 需要注意的是,像素值最大为255,因此...
目前较为常用的几个方法:伽马变换、线性变换、分段线性变换、直方图均衡化,对于图像对比度增强,都能取得不错的效果! 本文将对每种方法 简单介绍一下,并借助于 Python 、OpenCV 进行代码实现,提前说一下哈,下面处理的图像对象都是单通道灰度图,不是三通道彩色图!
简介:在计算机视觉中,图像增强是一个重要的预处理步骤,它可以改善图像的视觉效果或突出某些特征,使图像更适合于机器视觉系统进行分析和处理。在Python中,OpenCV库提供了丰富的图像增强方法。本文将介绍一些常用的图像增强技术,包括直方图均衡化、对比度增强、噪声去除和锐化等。
为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理,比如使用对比度增强的方法来处理图像,对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度,获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式,通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。 灰度直方图### ...
python opencv 图像加mask opencv图像增强python Opencv-Python数据增强 常见的数据增强操作有:按比例放大或缩小图片、旋转、平移、水平翻转、改变图像通道等。 1.按比例放大和缩小 扩展缩放只是改变图像的尺寸大小。OpenCV 提供的函数 cv2.resize()可以实现这个功能。图像的尺寸可以自己手动设置,也可以指定缩放因子。可以...
,像素值大的变得越大,像素值小的变得越小,从而达到图像增强的效果,这里利用 Numpy 的数组进行操作; 需要注意的是,像素值最大为255,因此在数组相乘之后需要进行数值截断操作,最终代码如下: def line_trans_img(img,coffient): if len(img.shape) == 3: ...