如果你的照片看上去灰蒙蒙的,缺少生机,那么hsv拉伸也许可以帮你的忙.hsv拉伸是一种可以提高图像鲜艳程度的图像增强方法,它能够让图像的颜色更加鲜活.艳丽,而且它的处理结果看上去很自然,比如源图中较暗的红色会变的鲜红,而不会像拉伸对比度那样把图像弄的难看失真,暗红色变的发紫发黑. 来个例子:     其基本原理如下: 1. 将源图像的(rgb)颜色空间映射到(hsv ),什么是HSV? 2. 对图像的s和v通道进行一次min-max normalize,h通道不变 所谓min-max norma

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张 灰度图片中有10000个像素点,它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对 应的就是CV_8 2--S|U|F--S--代表---sig

直方图简介:图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素.还不明白?就是统计一幅图某个亮度像素数量.比如对于灰度值12,一幅图里面有2000 个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推.参考:https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/52605308 一.安装matplotlib 要画直方图必须要安装matplotlib库,Matplotlib 是一个

Dense 是一款 jQuery 插件,它提供一个简单的方法为设备提供精密像素比的图像,为你的网站带来视网膜支持,清除模糊,图像更清晰.通过简单地包括 jQuery 插件的页面上,就能实现响应式的视网膜(Rtina)图像支持. 您可能感兴趣的相关文章 Web 开发中很实用的10个效果[附源码下载] 精心挑选的优秀jQuery Ajax分页插件和教程 12款经典的白富美型 jQuery 图片轮播插件 让网站动起来!12款优秀的 jQuery 动画插件 精心挑选的美轮美奂的 jQuery 图片特效插

TensorFlow支持JPG.PNG图像格式,RGB.RGBA颜色空间.图像用与图像尺寸相同(height*width*chnanel)张量表示.通道表示为包含每个通道颜色数量标量秩1张量.图像所有像素存在磁盘文件,需要被加载到内存. 图像加载与二进制文件相同.图像需要解码.输入生成器(tf.train.string_input_producer)找到所需文件,加载到队列.tf.WholeFileReader加载完整图像文件到内存,WholeFileReader.read读取图像,tf.ima

图像直方图使用到:python-opencv.matplotlib.numpy def plot_demo(image): print(len(image.ravel())) #统计image3通道的像素个数 # numpy的ravel函数功能是将多维数组降为一维数组image.ravel() = 高像素320*宽像素240*通道数3 = 230400 """ hist函数原型:hist(x, bins=None, range=None, density=None, weig

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; //输入图像 Mat img; //灰度值归一化 Mat bgr; //HSV图像 Mat hsv; //色相 string windowName = "src"; //输出图像的显示窗口 string dstName = "ds

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/274 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

OpenCV(三) 之 基本数据结构 CvMat和 IplImage CvMat IplImage OpenCv中基本的数据类型 类型 参数 表示 CvPoint int x,y 像素点 CvPoint2D32f float x,y 平面点 CvPoint3D32f float x,y,z 空间点 CvSize int width,height 图像大小 CvSize2D32f float x, y 区域大小 CvSize3D32f float x,y,z 立方体大小 CvRect int x,

传送门: 识别快递单号(1) - 图像处理   转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/zaiyuzhong/p/load-image-to-canvas.html 上篇说到我突然想到了一个问题: 这些代码究竟运行在什么位置, 手机端还是服务器? 又如何获取图片? 1. 手机端: 现在的浏览器还不支持javascript调用后置摄像头(Chrome可以调用前置摄像头), 需要开发一个App, 那么可以在拍照时确定条码的位置(像所有的扫码软件一样), 然后把这条线发送到服务

这是自定义View的第一篇文章,通过制作简单的自定义View来了解自定义View的流程. 自定义View是Android学习和开发中必不可少的一部分.通过自定义View我们可以制作丰富绚丽的控件,自定义View主要有三种方式,具体如下: 继承已有的View,来扩展我们的View 组合多个View来实现一个复合的View 完全重写View,来实现制作全新的控件 这里,我们讲第三种方法来了解自定义View的流程. 自定义View主要依赖的方法 自定义VIew中,我们主要重写onMeasure,onD

IplImage 结构解读: typedef struct _IplImage { int nSize;                              /* IplImage大小,等于width*height  */ int ID;                                    /* 版本 (=0)*/ int nChannels;                    /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaCha

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

typedef struct _IplImage { int nSize;                             /* IplImage大小 */ int ID;                                 /* 版本 (=0)*/ int nChannels;                      /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel;                  /* 被OpenCV

http://blog.csdn.net/welcome_xu/article/details/7650680 IplImage结构详细分析   IplImage 结构解读: typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条

ppm图片有2种格式, ASCII格式和binary格式. (1)ppm头部分 由三部分组成,这三部分由回车或换行分割,但PPM的标准中是要求空格. 第一行通常是P3或P6,说明是PPM格式: 第二行是图象的宽度和高度,用ASCII来表示: 第三行是描述像素的最大颜色组成,这里允许描述超过一个字节(0-255)的颜色值. 另外可以在上面个部分的后面用#来追加注释,注释行是从#到该行末. (2) 图像数据部分 对于ASCII格式,就是按照RGB的顺序排列,以ASCII存储,并且,RGB中间用空格隔

安装opencv功能包: $ sudo apt-get install ros-indigo-version-opencv libopencv-dev python-opencv  检测指示线: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import rospy from sensor_msgs.msg import Image import cv2, cv_bridge import numpy from geometry_msgs.msg import Twi

一.简介 HSV颜色空间(hue色调,saturation饱和度,value亮度) 二.HSV滑动条 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat srcImg, hsv_img; ,s_min = ,v_min = ; ,s_max = ,v_max = ; void onChange(int, void* param) { Sc

1. Canvas Canvas Component 是UI布局和渲染的抽象空間,所有的UI都必須在此元素之下(子物件),简单来说 Canvas 就是渲染 UI 的組件. 2. Render Mode UI渲染的方式,有以下三種: Screen Space – Overlay:屏幕空間 – 覆盖 Screen Space – Camera:屏幕空间– 摄像机 World Space:世界坐标空间 1).Screen Space – Overlay 在此模式下不会参照到Camera,UI直接显示在