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【OpenCV入门之十】如何计算图像直方图

直方图概念 ? 上述直方图概念是基于图像像素值,其实对图像梯度、每个像素的角度、等一切图像的属性值,我们都可以建立直方图。这个才是直方图的概念真正意义,不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的。...直方图最常见的几个属性: dims:要收集数据的参数数量。 在我们的示例中,dims = 1,因为我们只计算每个像素的强度值(在灰度图像中)。 bin:它是每个暗淡的细分数量。...在R、G、B平面中分离源图像,把多通道图像分为多个单通道图像。使用OpenCV函数cv::split。...0.133,0.307,0.947} NORM_MINMAX运算得到 dst={0,0.377,1} P = Ak / (max(Ai)-min(Ai)) Ak等于最大最小Ai时,按此公式计算...最后,我们显示直方图并等待用户退出: imshow("histImage", histImage); waitKey(0); return 0; } 运行结果 ?

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DeepNude已迅速下线,来看看涉及的图像修复技术

据发布者表示,研发团队是个很小的团队,相关技术显然也还很不成熟,多数照片(尤其是低分辨率照片)经过DeepNude处理后,得出的图像会有人工痕迹;而输入卡通人物照片,得出的图像是完全扭曲的,大多数图像和低分辨率图像会产生一些视觉伪像...本周,一个名为“研究DeepNude使用的图像生成和图像修复相关的技术和论文“的GitHub升至一周热榜,获得了不少星标。...Image Inpainting图像修复 论文: NVIDIA 2018 paper Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions...我们可以使用GAN直接从随机值生成图像或从文本生成图像。 1....当前最优的文本到图像生成模型可以基于单句描述生成逼真的鸟类图像。然而,文本到图像生成器远远不止仅对一个句子生成单个图像。给定一个多句段落,生成一系列图像,每个图像对应一个句子,完整地可视化整个故事。

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    英伟达教你用深度学习做图像修复,确定试一下?

    图像修补就是深度学习的一个应用。通过建立一个图像修补模型,自动填充图像不规则的空隙内容,这些填补是基于图像语义上的预测,使其与原有图像可以完美融合,而不必借助任何后期操作。...图像修补可以应用在很多场合,例如擦除图像不需要的内容并填补图像合理的内容。 图像修补中使用了许多不同的方法,但是没有一种方法使用深度学习方法,并且这些方法有一些限制。...最主要的延伸是掩模自更新步骤,去掉了所有掩模,这样部分卷积就可以再非掩模值上运算。以下是本文的主要创新点: 1. 用带有自动掩模更新的部分卷积运算来进行图像修补,达到目前以来的最好效果。 2....图 1:在图像修复中使用的架构,所有的卷积层都被部分的卷积层取代 ReLU 被用于编码阶段,角度为 0.2 的 LeakyReLU 则被用于所有解码层之间。编码器包括 8 个步幅为 2 的部分卷积层。...最后部分卷积层的输入将包含原始输入图像、孔和原始掩码的连接。 损失函数 损失函数的目标是每个像素精度和构成的重建,即预测的孔值如何平滑地过渡到周围的环境中。

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    为什么我的 Mac 运行缓慢以及如何使用CleanMyMac X修复

    如果您发现 Mac 变热,请先尝试避免阳光直射并正确清洁。然后继续尝试这些修复。...快速修复:从 Mac 中移除恶意软件 不过,好消息是查找和删除恶意软件并不太复杂,尽管这可能很耗时。要了解更多信息,请查看这篇关于 如何从 Mac 中删除病毒和恶意软件的文章。...在“存储”选项卡下,您会看到一些有关如何优化存储的建议。 快速修复:管理您的文件和数据 将文件和数据传输到 iCloud 以节省 Mac 上的一些空间。...的卸载程序模块显示您有多少应用程序,并方便地将所有剩余应用程序收集在一个选项卡中。 CMMX 卸载程序模块中的残留物 删除不需要的应用程序或退出它们以减少 CPU 浪费。...关于如何修复 Mac 运行缓慢的最终想法 因此,我们已经了解了加速慢速 Mac 的主要方法。它们都归结为一个简单的想法——给你的 Mac 一些喘息的空间。

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    AI老照片修复前沿模型来了!阿里妈妈开源了一个超强的 AI 图像修复模型:FLUX-Controlnet-Inpainting

    结合了 FLUX.1-dev 和 ControlNet 的优势,能够以更高质量完成图像修复,还可以根据用户的指令调整图像风格,从而在修复过程中保留创意灵活性。...适用于从日常图像修复到高级艺术风格转换等多个场景需求。目前处于alpha测试阶段。...• 风格化转换能力:除了修复图像的细节问题,模型还具备在修复过程中灵活改变图像风格的能力。例如将现代风格转换为经典艺术风格,或根据用户指令进行创意变化。...房间元素替换:空调替换 输入图像 |蒙版图像 |SDXL 修复 |最终效果 适用场景 • 老旧照片修复:让泛黄或破损的老照片焕然一新。...• 艺术作品修复:帮助美术工作者在数字作品中修复细节,并轻松改变画风。 • 图像风格转换:不仅可以修复,还可以根据描述改变风格,如将现代照片转化为复古风格。

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    如何在AI Studio数据可视化图像显示汉字

    查看已有字体 在开始解决问题之前,先对当前我们使用的虚拟操作系统以及已有字体有所了解。 当前的操作系统 !...,会发现,的确没有支持汉字显示的字体,所以,前面可视化结果中不能显示汉字是很正常的。...按照在本地计算机上设置汉字显示的思维方法,将支持汉字显示的字体放到上述目录中,并修改相应的配置文件matplotlibrc,是否可以?如果读者有兴趣,可以尝试。这里只说明结果:无法解决本文的问题。...第一种方法 这是一种非常灵活的方法,可以根据需要对所绘制图像设置不同的字体。...['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号

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    树莓派计算机视觉编程:6~10

    我们将在本书的后面部分学习有关此概念的更多信息,并演示如何使用直方图图像直方图。 双峰直方图通常意味着图像具有背景和前景。大津的二值化最适合此类图像。...除了具有双峰直方图图像外,建议使用此方法,因为它会产生不正确的结果。 此方法始终与其他阈值方法结合使用。...灰色或彩色图像的强度值在 X 轴上始终介于 0 到 255 之间。 Y 轴显示像素数。 对于灰度图像,将为完整图像计算直方图,而对于彩色图像,我们将分别计算颜色通道的直方图。...首先,显示原始图像,然后将所有颜色通道的直方图可视化: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YHGjae6d-1681873189320)(https://gitcode.net...总结 在本章中,我们通常学习并演示了直方图的概念,并了解了如何从简单的一维数组创建简单的直方图。 然后,我们看到了如何可视化灰度和彩色图像直方图。 我们还演示了如何使用图像轮廓。

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    GANs的首次落地应用:为患者制作最合适的假牙

    受第二种方法的启发,我们用数据驱动的深度学习方法,将牙齿修复任务看作是有条件的图像预测问题。...我们将3D扫描看作一张2D的深度图像,需要修复的牙齿的深度图像当做输入条件,而经过专业人员设计的填补图像就是标准的输出结果。...然而,想要达到上述目的,技术人员除了试错法,没有其他更好地解决方法,即如何在牙齿表面设计自然的凹槽、如何设计合适的连接点从而能让牙齿自如地咬合咀嚼。...条件生成对抗模型/pix2pix模型 最近提出的pix2pix模型在图像图像的转化中前景非常广阔。的思想就是用有条件的生成对抗网络帮助调整生成器,从而产出看起来真实的结果。...图三显示了牙冠的预测结果3D效果图,图像表明我们生成的牙冠与标准结果相似度很高。 ? 图三 然而,我们考虑到咬合与咀嚼,所以模型生成了更加复杂的表面。

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    【python opencv】直方图查找、绘制和分析

    那么直方图是什么?您可以将直方图视为图形或绘图,从而可以总体了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值(总是从0到255的范围),在Y轴上具有图像中相应像素数的图。 这只是理解图像的另一种方式。...您可以看到图像及其直方图。(请记住,此直方图是针对灰度图像而非彩色图像绘制的)。直方图的左侧区域显示图像中较暗像素的数量,而右侧区域则显示明亮像素的数量。...从直方图中,您可以看到暗区域多于亮区域,而中间调的数量(中间值的像素值,例如127附近)则非常少。 寻找直方图 现在我们有了一个关于直方图的想法,我们可以研究如何找到。...应该放在方括号中,即“ [img]”。 channels:也以方括号给出。它是我们计算直方图的通道的索引。例如,如果输入为灰度图像,则其值为[0]。...但是,如果要查找图像特定区域的直方图,则必须为此创建一个掩码图像并将其作为掩码。(我将在后面显示一个示例。) histSize:这表示我们的BIN计数。需要放在方括号中。

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    【踩坑】修复报错 recursion is detected during loading of “cv2“ binary extensions

    OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,包含了超过2500个优化的算法和工具,可以用于图像处理、模式识别、计算机视觉和机器学习等领域...CV2库提供了很多函数和方法,可以方便地对图像和视频进行处理和分析。使用CV2库,可以进行图像的读取、显示、转换、编辑、保存等操作,也可以进行视频的读取、显示、编辑、保存等操作。...CV2库还提供了一些常用的图片处理和计算机视觉算法,如图像滤波、边缘检测、直方图均衡化、人脸识别等。...报错如下: 修复方法一: pip install pyinstaller==5.9 修复方法二: pip install opencv-python==4.5.3.56

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    OpenCV系列之直方图-2:直方图均衡 | 二十七

    理论 考虑这样一个图像的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如,较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。...的输入只是灰度图像,输出是我们的直方图均衡图像。...CLAHE(对比度受限的自适应直方图均衡) 我们刚刚看到的第一个直方图均衡化考虑了图像的整体对比度。在许多情况下,这不是一个好主意。例如,下图显示了输入图像及其在全局直方图均衡后的结果。 ?...这是因为直方图不像我们在前面的案例中所看到的那样局限于特定区域(尝试绘制输入图像直方图,您将获得更多的直觉)。 因此,为了解决这个问题,使用了自适应直方图均衡。...下面的代码片段显示如何在OpenCV中应用CLAHE: import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('tsukuba_l.png',0) #

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    opencv(4.5.3)-python(二十四)--直方图均衡化

    的输入是灰度图像,输出是我们的直方图均衡化图像。 下面是一个简单的代码片段,显示了它在我们使用的同一图像上的用法。...CLAHE(对比度有限的自适应直方图均衡) 我们刚才看到的第一个直方图均衡,考虑了图像的整体对比度。在许多情况下,这并不是一个好主意。例如,下面的图片显示了一张输入图片和全局直方图均衡化后的结果。...这是因为直方图并不像我们在以前的案例中看到的那样被限制在一个特定的区域内(试着绘制输入图像直方图,你会得到更多的直观感受)。 因此,为了解决这个问题,采用了自适应直方图均衡化。...下面的代码片段显示如何在OpenCV中应用CLAHE。...如何用opencv均衡图像的对比度和亮度?

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    opencv(4.5.3)-python(二十五)--二维直方图

    OpenCV中的二维直方图 非常简单,使用同一个函数cv.calcHist()来计算。对于颜色直方图,我们需要将图像从BGR转换为HSV。(记住,对于一维直方图,我们从BGR转换为灰度)。)...所以我们可以像平时那样,用cv.imshow()函数来显示它们。这将是一个灰度图像,除非你知道不同颜色的色相值,否则它不会让人知道有哪些颜色。...你可以用任何图像编辑工具如GIMP来验证。...如果你运行该代码,你可以看到直方图显示了相应的颜色。或者简单地说,输出了一个彩色编码的直方图的效果非常好(尽管你需要额外增加一堆行)。 在那段代码中,作者用HSV创建了一个颜色图。...得到的直方图图像与这个颜色图相乘。他还使用了一些预处理步骤来去除孤立的小像素,从而得到了一个好的直方图。 我把留给读者,让他们去运行这段代码,分析,思考。下面是该代码对上述相同图像的输出。

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    基于matlab直方图均衡,matlab 直方图均衡实验报告.pdf「建议收藏」

    将打开的图像,采用直方图均衡对原始图像进行灰度级转换,并绘出其 灰度直方图。...特色来决定的,读入数组时是 行 列。...四 实验结果及分析: 灰度直方图统计: 原始图像与均衡后图像灰度直方图 (以LENA 女孩图像为例) 图3 原始图像直方图 图4 图像均衡后直方图 不同亮度图像直方图均衡效果显示 1....LENA 图像 1 ()正常 图5LENA 正常 原始及均衡后图像显示 2 ()高亮度 图6LENA 高光 原始及均衡后图像显示 3 ()偏暗 图7LENA 偏暗 原始 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    opencv(4.5.3)-python(二十三)--直方图的寻找、绘制、分析

    只是理解图像的另一种方式。通过观察图像直方图,你可以获得关于该图像的对比度、亮度、灰度分布等的直觉。今天,几乎所有的图像处理工具都提供直方图的功能。...你可以看到这个图像和它的直方图(这个直方图是为灰度图像绘制的,不是彩色图像)。直方图的左边区域显示图像中较暗像素的数量,右边区域显示较亮像素的数量。...从直方图中,你可以看到暗色区域比亮色区域多,中间色调(中间范围的像素值,例如127左右)的数量非常少。 寻找直方图 现在我们对什么是直方图有了一个概念,我们可以研究如何找到。...那么,让我们从一个图像开始。简单地在灰度模式下加载一个图像,然后找到直方图。...在直方图图中,蓝线显示的是完整图像直方图,而绿线显示的是被遮蔽区域的直方图。 其他资源 • 彩色剑桥

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    基于OpenCV的直方图匹配

    如何图像生成直方图如何使直方图相等,最后如何图像直方图修改为与其他直方图相似。 01. 什么是图像直方图? 在开始定义直方图之前,为简单起见我们先使用灰度图像,稍后再解释彩色图像的处理过程。...图像直方图表示图像的像素分布情况。换言之,图像直方图显示具有特定像素值的图像点数量。例如,假设正常图像的像素强度在0到255之间变化。...图1:生成图像直方图的过程 02. 如何生成图像直方图? 在python中,我们可以使用以下两个函数来创建然后显示图像直方图。...为了便于使用,如果generate_histogram函数的输入图像是彩色图像,我们首先将其转换为灰度图像(请参见第6行)。 03. 如何均衡图像直方图直方图均衡化通常用于增强图像的对比度。...然后,我们需要根据该值映射A的每个像素的均衡直方图求B的值。因此,例如,对于A中强度级别为0的像素,A均衡直方图的对应值为4。现在,我们看一下B均衡直方图并找到强度值对应于4,即0。

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