在OpenCV的detailEnhance函数中,sigma_s和sigma_r是两个参数,用于控制图像细节增强的程度。
detailEnhance函数通过调整这两个参数,可以增强图像的细节,并使其更加清晰和锐利。它在图像增强、图像处理、计算机视觉等领域有广泛的应用。
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模糊灰度图像,实际上是在平滑图像,减少图像的噪点。另外,模糊也是我们检测图像边缘的必要步骤。 模糊图像,可以使用OpenCV中的GaussianBlur()功能。...我在GaussianBlur()函数中输入的(25,25)是内核的大小。 由于我们使用高斯模糊,因此内核中像素值的分布遵循正态分布。核数越大,标准偏差将越大,因此模糊效果越强。...左:自适应阈值之前—右:自适应阈值之后 为了使图像看起来更清晰,我们可以使用OpenCV中的detailEnhance()函数。....bitwise_and(color, color, mask=edges) 如果仔细看,所有步骤都与“细节增强”过滤器中的步骤相似,但是这次不是使用detailEnhance() 函数,而是使用openCV...调用此函数时需要传递的参数与detailEnhance()相同,只多一个附加参数,即内核大小d。首先,我们指定图像源,然后是d,sigma_s和sigma_r值控制平滑效果,并保持边缘。
OpenCV是功能强大的计算机视觉库,具有强大的图像处理工具包。在本文中,我们将利用它来创建绘图和绘画,其中大多数将使用内置功能!让我们简短介绍一下,直接进入令人兴奋的实操环节。...import cv2 img = cv2.imread('img.jpg') res = cv2.stylization(img, sigma_s=60, sigma_r=0.6) # sigma_s控制邻域的大小...范围1-200 # sigma_r控制邻域内不同颜色的平均方式。较大的sigma_r导致恒定颜色的较大区域。...范围0-1 水彩效果 黑白和彩色铅笔素描 同样,只需一行代码,我们就可以得到灰度和彩色的出色草图。...=0.07, shade_factor=0.05) # sigma_s 和 sigma_r 在形式上是相同的。
点击下方卡片,关注“OpenCV与AI深度学习” 视觉/图像重磅干货,第一时间送达 导读 本文主要介绍在OpenCV中如何使用一行代码实现图像转灰色铅笔画、彩色铅笔画和卡通效果。...殊不知OpenCV的Photo模块中也提供了几个图像特效处理的方法,简单一行代码就可以实现图像转灰色铅笔画、彩色铅笔画和卡通画的效果。...sigma_s 取值范围0~200 sigma_r 取值范围0~1 shade_factor 取值范围0~0.1 sigma_s,sigma_r: 图像处理和计算机视觉中的大多数平滑滤波器(例如高斯滤波器或盒式滤波器...典型的平滑滤波器用像素的相邻像素的加权和替换像素的值。邻域越大,过滤后的图像看起来越平滑。邻域的大小与参数 sigma_s 成正比。...参数: src 输入8位三通道图像 dst 与输入图像相同的通道数和大小(卡通画结果图) sigma_s 取值范围0~200 sigma_r 取值范围0~1 代码演示与效果: C++: Mat src
来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 OpenCV是功能强大的计算机视觉库,具有强大的图像处理工具包。在本文中将利用它来创建绘图和绘画,其中大多数将使用内置功能!...目录 要求 油画效果 水彩效果 黑色和白色和彩色的铅笔素描 点画艺术 要求 油画效果需要使用OpenCV Contrib模块,而其他模块可以使用OpenCV的标准发行版执行。...import cv2 img = cv2.imread('img.jpg') res = cv2.stylization(img, sigma_s=60, sigma_r=0.6) # sigma_s...=0.07, shade_factor=0.05) # sigma_s and sigma_r are the same as in stylization...Range 0 - 0.1 黑白素描 彩色的素描 点画艺术 根据维基百科,点画艺术可以定义为: 点画法是一种绘画技术,在该技术中,将小而独特的颜色点应用到图案中以形成图像 要在Python中执行此操作
上在四张图,最左边的是原图,第二张是通过边缘检测加双边滤波生成的,第三张是OpenCV自带函数(风格化滤波器)stylization生成,最后一张也是OpenCV自带函数(素描滤波器)pencilSketch...从效果上来看,我倒是觉得使用stylization风格化的效果最好,但是相应的,生成的时间也最长。在Relase模式下,用时也是316毫秒。...02 stylization风格化 void stylization(InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s = 60, float sigma_r...= 0.45f); 参数: src:源图像 dst:生成的目标图像 sigma_s:参数范围为0-200 sigma_r:参数范围为0-1。...sigma_r = 0.07f, float shade_factor = 0.02f); 参数: src:源图像 dst1:生成的单通道图像,即黑白素描图 dst2:生成的和源图像相同的彩色素描图
滤波作用 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪 声(包括高斯噪声、椒盐、噪声、随机噪声等)进行抑制,是图像预 处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到到后续图 像处理和分析的有效性和可靠性...线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的 各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板 由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度个...double sigmaX:表示高斯函数在 X 方向的偏差。...double sigmaY = 0:高斯核标准偏差在 Y 方向;如果 sigmaY 是零, 它 的 值 将 会 和 sigmaX 一 样 , 如 果 两 个 0, 他 们 从 ksize.width 和...双边 滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差 sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函 数,所以在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这样就保证了边缘 附近像素值的保存。
=50,sigma_r=0.4) output=np.zeros(grayImage.shape) output=cv2.bitwise_and(edgePreservingImage,edgePreservingImage...,mask=edgeImage) cv2.imshow("dim",output) cartoon_image1,cartoon_image2=cv2.pencilSketch(image,sigma_s...=60,sigma_r=0.03,shade_factor=0.02) cv2.imshow("result1",cartoon_image1) cv2.imshow("result2",cartoon_image2...) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法:彩铅风格图像是一种综合了素描和色彩之间的绘画形式。...首先找到图像的边缘并使用双边滤波器和位操作符制作图像,接着用一个边缘保持滤波器来模糊图像并在边缘上加入一个阈值,然后运用风格化的手法,最后创建彩色和黑白的铅笔素描草图形象。
因为下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用的符号,我们建议程序员避免用下划线作为变量名的开始。一般来讲,变量名_xxx被看作是“私有 的”,在模块或类外不可以使用。...私有变量 : 小写和一个前导下划线_private_valuePython 中不存在私有变量一说,若是遇到需要保护的变量,使用小写和一个前导下划线。...但这只是程序员之间的一个约定,用于警告说明这是一个私有变量,外部类不要去访问它。但实际上,外部类还是可以访问到这个变量。...断言应该用于避免函数不被毫无意义的调用。5.2 不要滥用 *args 和 **kwargs *args 和 **kwargs 参数可能会破坏函数的健壮性。...这样就可以在不动水平游标的情况下,方便的查看代码。一个函数 : 不要超过 30 行代码, 即可显示在一个屏幕类,可以不使用垂直游标即可看到整个函数。
,150,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片 edgePreservingImage=cv2.edgePreservingFilter(image,flags=2,sigma_s...=50,sigma_r=0.4)#模糊图像 output=np.zeros(grayImage.shape) output=cv2.bitwise_and(edgePreservingImage,edgePreservingImage...,mask=edgeImage)#与运算 cv2.imshow("dim", output) cartoon_image=cv2.stylization(image,sigma_s=150,sigma_r...,并使用双边滤波器和位操作符制作图像,接着用一个边缘保持滤波器来模糊图像,并在边缘上加入一个阈值,最后运用风格化的手法,创造出形象的复古效果。...基于纹理合成的图像艺术风格学习. 武汉大学学报:工学版, 36(3), 5.
设置 TensorBoard 回调 在TensorFlow中,你需要通过TensorBoard回调来记录数据,以便后续在TensorBoard中查看。.../logs 这将启动一个本地服务器,默认端口为6006(可以通过--port参数修改),你可以在浏览器中访问 http://localhost:6006(或者相应的端口)来查看TensorBoard...图像滤波: 提供了一系列的图像滤波器,如高斯滤波、中值滤波等,用于平滑图像或去除噪声。 图像合成和处理: 允许用户在图像上绘制文本、图形和其他图像,进行复杂的图像合成和处理操作。...pytorch中较为重要的两个函数 dir(): 能 让 我 们 知 道 工 具 箱 以 及 工 具 箱 (pytorch包)中 的 分 隔 区 有 什 么 东 西 。...(相当于说明书) 当你引入一个新模块时,你可以先用dir()查看模块中的内容,然后使用help()来深入了解特定函数或类的用法和功能。
HOG特征矢量中 对于上面两个步骤,不要忘记标准化您的功能,并随机选择一个用于训练和测试的选项 实施滑动窗口技术,并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆 在视频流上运行流水线(从test_video.mp4...OpenCV的cv2.resize()是一个方便的缩小图像分辨率的函数。...首先加载图像,然后提取归一化的特征,并在2个数据集中训练(80%)和测试(20%)中的混洗和分裂。在使用StandardScaler()训练分类器之前,将特征缩放到零均值和单位方差。...训练好的线性支持向量机分类器在测试数据集上的准确性相当高〜0.989 滑动窗口搜索 我决定使用重叠的滑动窗口搜索来搜索图像下部的车辆。只需要搜索下面的部分,以避免搜索天空中的车辆,并使算法更快。...使用深度学习和卷积神经网络的更健壮的分类器将更好地推广到未知数据。 当前实现的另一个问题是在视频处理流水线中不考虑后续帧。保持连续帧之间的热图将更好地丢弃误报。
标签:Python与Excel协同,pandas 本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。 SUMIF可能是Excel中最常用的函数之一。...pandas中的SUMIF 使用布尔索引 要查找Manhattan区的电话总数。布尔索引是pandas中非常常见的技术。本质上,它对数据框架应用筛选,只选择符合条件的记录。...要使用此函数,需要提供组名、数据列和要执行的操作。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数,允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次,将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...(S),虽然这个函数在Excel中不存在 mode()——将提供MODEIF(S),虽然这个函数在Excel中不存在 小结 Python和pandas是多才多艺的。
先上一段让大家比较蒙圈的代码,接下来再慢慢讲解 console.log(foo); var foo = 1; console.log(foo); function foo () { } 其实,在浏览器解析...js代码的过程中,会有一个预编译的过程,遇到function 函数定义的部分,会先将该部分的代码提前,所以我们在第一个console.log(foo)中,会打印出function foo(){},第二个和第三个...foo被变为1,所以会打出来1 我们如果将var变成let,大家应该能想到会报错,ES6规定let定义的变量不需要重复定义,但是聪明的你知道是哪里报的错吗 ?...真是岂有此理,竟然还有比第1行还早执行的代码吗?这里其实是预编译的结果,好神奇,对不对
为什么使用 encodeURIComponent() 在使用 URL 传参的时候,如果参数中有空格等特殊字符,浏览器可能只会读取到空格面前的内容,导部分致数据丢失。...定义和用法: encodeURIComponent() 函数可把字符串作为 URI 组件进行编码。 语法: encodeURIComponent(URIstring) 参数: URIstring必需。...3、请注意 encodeURIComponent() 函数 与 encodeURI() 函数的区别之处,前者假定它的参数是 URI 的一部分(比如协议、主机名、路径或查询字符串)。...因此 encodeURIComponent() 函数将转义用于分隔 URI 各个部分的标点符号。...未经允许不得转载:w3h5 » encodeURIComponent()函数在url传参中的作用和使用方法
哈希函数不只是在生成哈希表这种数据结构中扮演着重要的角色,它其实在密码学中也起着关键性的作用。密码学这个概念听上去离我们很遥远,但其实它已经被应用在我们身边各式各样的软件中。...所以这一讲我们一起来看看哈希函数是如何被应用在 GitHub 中的,以及再看看链表和哈希函数在比特币中是怎么应用的。...而当这个数据文件里面的任何一点内容被修改之后,通过哈希函数所产生的哈希值也就不一样了,从而我们就可以判定这个数据文件是被修改过的文件。在很多地方,我们也会称这样的哈希值为检验和(Checksum)。...将上一次 commit 所产生的哈希值也包括进来主要为了防止有人恶意地去修改中间的一些 commit,这样,所有后面的 commit 就可以发现,自己所保存的上一次 commit 的哈希值和被修改过的 ...比特币是由一个网名为“中本聪”的人所提出的,在 2009 年诞生的一个虚拟加密货币,它的本质思想是以区块链为基础而搭建起来的一个去中心化的记账系统。
,寄存器没有地址 修改为:const int& a=GetInt(); return 0; } 二、返回局部变量的地址 //不能返回局部变量的地址或引用 int* GetIntPtr...(){ int value=10; //const int value=10;是数据,在.data段,这种情况可以返回地址 return &value; //lea eax...//修改为常引用:int* const&p=GetIntPtr(); return 0; } 四、返回局部变量的引用 //不能返回局部变量的引用 int& GetIntRef(){...int a=GetIntRef(); *eax->p } 五、返回指针的地址、返回指针的引用 int** GetIntPtrPtr(){ static int data=10;...: 1.函数调用之前 2.函数的return语句处 3.函数调用之后
中自定义metric非常简单,需要用y_pred和y_true作为自定义metric函数的输入参数 点击查看metric的设置 注意事项: 1. keras中定义loss,返回的是batch_size长度的...每次梯度更新的样本数。如果未指定,默认为 32。 epochs: 整数。训练模型迭代轮次。一个轮次是在整个 x 和 y 上的一轮迭代。...callbacks: 一系列的 keras.callbacks.Callback 实例。一系列可以在训练时使用的回调函数。 validation_split: 0 和 1 之间的浮点数。...在 min 模式中, 当被监测的数据停止下降,训练就会停止;在 max 模式中,当被监测的数据停止上升,训练就会停止;在 auto 模式中,方向会自动从被监测的数据的名字中判断出来。...,sample在loss上的加权和metric详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
有很多功能,同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在,而且,通常来说,它们得到的结果列是一样的,只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列,原有列消失;而在【添加】菜单中的功能,则是在保留原有列的基础上...但是,最近竟然发现,“合并列”的功能,虽然在大多数情况下,两种操作得到的结果一致,但是他们却是有本质差别的,而且一旦存在空值(null)的情况,得到的结果将有很大差别。...我们看一下生成的步骤公式就清楚了! 原来,添加列里使用的内容合并函数是:Text.Combine,而转换里使用的内容合并函数是:Combiner.CombineTextByDelimiter。...显然,我们只要将其所使用的函数改一下就OK了,比如转换操作生成的步骤公式修改如下: 同样的,如果希望添加列里,内容合并时保留null值,则可以进行如下修改: 这个例子,再次说明,绝大多数的时候,我们只需要对操作生成的步骤公式进行简单的调整...当然,要学会修改,首先要对各类操作比较熟悉,同时,操作的时候,也可以多关注一下步骤公式的结构和含义,这样,随着对一些常用函数的熟悉,慢慢就知道在哪里改,怎么改了。
背景 知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录,将其整理出来以文章的形式分享给大家,来进行共同学习。欢迎大家进行持续关注。...开发环境 系统:windows10 语言:Golang golang版本:1.18 内容 本节我们分享unicode码和中文的互相转换函数,以下是本次的相关代码: 1、中文转unicode str
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