使用python进行渐晕校正 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python 进行人脸校正

我们所需要做的就是，将人脸从各个图片中截取出来，再旋转进行校正，使得眼睛在同一位置上，最后将图片的大小也统一调整为 224 x 224。...校正的效果如下图所示：实现步骤前提：已经提取出每张图片里眼睛的坐标，只需要读取数据就行整个过程遵循以下几个步骤：找两眼间的直线距离并计算该直线与水平线之间的夹角，即倾斜角度根据找到的倾斜角度旋转图片...计算两眼之间的距离直线的倾斜角度，就是将两个向量相减，得到一组横纵坐标，然后利用 arctan 的公式求解角度，公式如下所示：大多数 sin / cos 等函数要求角度为弧度，可以使用这个转换公式：angle...根据找到的角度旋转图片上一步骤中，求出了眼睛的倾斜角度，这一步就可以使用该角度来旋转图片了。这里方便地调用 scipy.ndimage.rotate 来旋转图片。之后再计算出旋转后图片的中点。...裁剪图片将旋转并框出的人脸进行裁剪，将其设定为统一的尺寸。 """ 5.

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使用直方图处理进行颜色校正

在这篇文章中，我们将探讨如何使用直方图处理技术来校正图像中的颜色。像往常一样，我们导入库，如numpy和matplotlib。...校正每个通道的直方图后，我们需要使用 numpy stack函数将这些通道堆叠在一起。请注意，RGB 通道在堆叠时需要按顺序排列。...现在，让我们尝试使用其他函数作为目标 CDF 来改进这一点。为此，我们将使用该scipy.stats库导入各种分布，还创建了一个函数来简化我们的分析。...让我们看看我们是否可以使用逻辑分布进一步改进这一点。...结论我们已经探索了如何使用直方图处理来校正图像中的颜色，实现了各种分布函数，以了解它如何影响结果图像中的颜色分布。

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新技能 Get，使用直方图处理进行颜色校正

作者 | 小白来源 | 小白学视觉在这篇文章中，我们将探讨如何使用直方图处理技术来校正图像中的颜色。像往常一样，我们导入库，如numpy和matplotlib。...校正每个通道的直方图后，我们需要使用 numpy stack函数将这些通道堆叠在一起。请注意，RGB 通道在堆叠时需要按顺序排列。...让我们看看我们是否可以使用逻辑分布进一步改进这一点。...结论我们已经探索了如何使用直方图处理来校正图像中的颜色，实现了各种分布函数，以了解它如何影响结果图像中的颜色分布。...Github代码连接： https://github.com/jephraim-manansala/histogram-manipulation 往期回顾技术基于聚类的图像分割（Python

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ISP(图像信号处理)介绍

3， ISP的处理流程以及算法 3.1镜头的几何变形 3.2 镜头渐晕 3.3 曝光控制：曝光不足 3.4 Optical Black Clamping 3.5 Image Compression 4...获取彩色图像的方法是在顶部放置一个滤镜（通常是拜耳图案滤色镜），然后对相邻像素的颜色进行插值。...最近添加了对不完善的镜头系统（例如，在instagram中添加的不完美镜头系统所赋予的渐晕或色差）等镜头缺陷的校正，以及HDR重组，降噪，其他滤镜，脸部校正或脸部校正等功能。...3.2 镜头渐晕 ? 3.3 曝光控制：曝光不足 ? 3.4 Optical Black Clamping ? 3.5 Image Compression ?...CSI 是 MIPI CSI 的简称，鉴于 MIPI CSI 的诸多优点，在手机相机领域，已经广泛使用 MIPI-CSI 接口传输图像数据和各种自定义数据。

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法国电影中的均匀性测量方法

Francois Helt-Toutous接着引出了一种新的测量方法，可以消除投影中的渐晕效应，并且与系统的动态范围无关。...它将当前结果与标准统计分布进行比较。分布类型的选择则是根据实际情况来确定。...Francois Helt-Toutous表示新的测量方法可以消除投影系统中的渐晕效果，从而为投影和直接显示的视图提供相同的有效度量。...在实际情况下，通过在屏幕上选择九个位置来测量，并将最终校正后的测量值的分布与标准分布进行比较，得出一个估计量，即K-S距离。均匀性估计值用于划分等级和评价性能，通常使用互补的最大亮度偏差值来评估。

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python 文本词汇，句子校正 autocorrect库的使用

python 文本词汇，句子校正但是，事实上，spell已经过时了，现在一般使用 from autocorrect import Speller 查看源代码 class Speller: def...self.autocorrect_word(match.group(0)), sentence) __call__ = autocorrect_sentence 因此，我们可以使用

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无需标定，如何编程消除图像的Vignetting(晕影）

目前我的进度在图像的畸变校正这一部分，如下图所示：这里我所说的畸变校正包括了两个部分。一个部分是画面的几何畸变校正，这部分的原理我在文章手机中的计算摄影4-超广角畸变校正和66....自然晕影的数学模型很明显，自然晕影的产生确实是物理现象，是任何使用镜头成像的设备天然就会遇到，这也是其名字的由来。...光学晕影由光圈遮挡产生前人研究了很多方法对Vignetting进行建模，并尝试标定相机的Vignetting量，从而消除它。...校准渐晕最准确的方法是使用积分球或均匀着色和照明的空白墙的图片，总之是一个专门的过程，我以后在别的文章中可以加以描述。三....Vignetting的校正模型现在我们来思考下如何去除Vignetting，这里我就来引述一下Adobe公司的下面这份文档中的内容这里，Adobe简单的将Vignetting建模为一个径向衰减模型

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无法做标定，如何用Python自动进行相机图像的畸变校正？

三维重建——相机几何参数标定中，我介绍了畸变校正的原理，我们一般用下面的公式来进行畸变校正这意味着如果要校正图像的畸变，就需要得到包括镜头畸变参数在内的相机内参。...而工业界大多采用张正友标定法及其变种来进行相关参数的标定，这个过程需要我们拍摄许多张平面标定板来完成：然而，在我们拿到一张需要进行后期处理的图像时，我们通常无法用拍摄这幅图像的相机去做上面的标定，比如这是一幅从网络下载的图像...我正在我的知识星球中介绍如何自动化的通过图像的EXIF数据获取到关于相机和镜头的关键信息，并利用这些关键信息进行畸变校正的方法。我们来看看畸变校正前后，图像的变化吧。...欢迎加入我的知识星球进行学习，事实上这是我正在编写的《Python图像后期处理与优化系列教程》中的一小部分内容，目前刚刚进行到去畸变这一部分。...我们之前已经学习了手写代码来完成raw文件解析的整个过程，我们建立的流程如下所示：还学习了使用更强大的RawPy库来更方便的加载RAW格式图像，以便进行后期处理的方法。

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DxO PhotoLab(raw图像后期处理工具)

总体来说，DxO PhotoLab 是一款强大而易用的RAW图片处理软件，适合所有需要对RAW格式照片进行后期处理的摄影爱好者和专业人士。...自动光学校正：该软件包括自动校正由相机镜头引起的失真、渐晕和色差的先进技术。这确保图像没有任何视觉伪影。...使用 U Point 技术的选择性调整：DxO PhotoLab 使用 U Point 技术提供基于颜色或细节的选择性调整，允许用户对图像的特定区域进行精确调整。...易于使用：尽管 DxO PhotoLab 具有先进的功能，但其设计易于使用，具有直观的界面和简化的工作流程。 DxO PhotoLab(raw图像后期处理工具)

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单细胞ATAC实战03: 使用SnapATAC进行降维、批次校正、聚类

use_dims = 12) snap.pl.umap(adata, color="sample", interactive=False, width = 800) Batch correction 使用...X_spectral_harmony") snap.pl.umap(adata, color="sample", interactive=False, width=800) Clustering 使用

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IQE13: 晕影(Vignetting)消除应该在Gamma校正之前还是之后？

问题展示在上一篇文章中，我做晕影校正是在Gamma校正后的sRGB空间的图像上进行的，其流程如下：在Gamma校正后做晕影校正我们得到的动图展示如下：从整体图来看，晕影校正后边角确实提亮了，...现象观察我在我的星球文章Python图像后处理与优化13-Gamma对晕影去除的影响中展示了一个实验：分别在Gamma校正前后进行晕影校正，并对比效果。下面是结果图的对比。...在Gamma校正前做晕影消除，既能够提亮图像边角，又不像在Gamma校正后才做晕影消除将边角提亮得那么夸张：在Gamma校正前后做晕影消除的对比而且很明显，在Gamma校正后做晕影消除，丢失了很多细节...总结通过今天的文章，我想你已经明白了：晕影校正应该在线性空间中进行，至少应该在Gamma编码之前进行，我们后续还会讲到去除色差，这个动作也应该在线性空间中进行。六....图像后处理与优化13-Gamma对晕影去除的影响 IQE12: 晕影(Vignetting)产生原理及去除 Python图像后处理与优化12-基本流程之晕影去除 2.

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ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行辐射定标和大气校正实例操作

数据介绍及数据其他操作详见此博客 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行预处理及分析实例操作 1、数据获取获取了Landsat-8卫星两个时间两个地区的数据：第一个数据集文件名为LC08_...L1TP（Level 1 Precision Terrain (Corrected)）表示L1级数据，TP表示该数据已经进行地形校正和几何校正。...2、图像预处理由于Landsat数据已经经过几何校正和地形校正，所以直接进行辐射定标和大气校正。以下显示的是对郑州地区影像的预处理操作，开封商丘地区的影像也进行了相应预处理但只用于图像镶嵌。...图4 Radiance Scale Factors选择界面由于FLAASH大气校正需要影像区域的平均高程，所以可以使用ENVI自带全球高程数据进行计算。...图10 多光谱参数设置其他参数按照默认设置，最后点击Apply进行大气校正。大气校正结果如图11所示，会显示估算能见度和平均水汽柱。

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影视后期：Pr 调色处理之风格调色

通过校正 lut 进行,打开校正Lut读取sloge3，还原画面颜色观察 RGB 分量，可以看到白平衡正常观察亮度区域，整个亮度区域集中在中灰和暗部区域，调整高光参数二级调色(风格化调色)...校正 LUT 灰片还原吸管工具白平衡校正增加对比度风格化处理色温调整为暖色，色调向绿色偏移，降低饱和度，环境曝光太强色相与饱和度曲线提高人物肤色部饱和度，整体色调同时注意矢量示波器面板安全线...在色轮与匹配中阴影和高光的颜色偏可都给到黄绿 HSL辅助工具提取人物肤色，适当调整过渡羽化程度，更正一把肤色继续偏向黄色氛围感调整光感调整，晕影添加对比港风视频制作视频制作流程将完成调色的视频进行嵌套...将视频素材放慢至30% 混合模式添加色调分离时间效果帧速率24 使用文字工具添加文字添加划痕、边框等包装元素给文字制作渐入渐出效果在上面调色的基础上，添加慢速顿感:效果中搜索抽帧添加后重新渲染...一键调色通过预设的方式可以使用预览直接拖放的方式

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使用Python进行图像处理

下面是一个关于使用Python在几行代码中分析城市轮廓线的快速教程说一句显而易见的话：轮廓线很美。在本文中，我们将学习如何从图片中获取轮廓线轮廓。类似于：让我们开始吧。...最终，即使使用B&W图像，我们也能分辨出轮廓线。 1.2模糊步骤中值和归一化滤波器步骤都是用于在保持边的同时对信号的噪声进行滤波的步骤。...它解释了如何使用拉普拉斯滤波器以非深度学习的方式应用边缘检测它解释了如何使用图像进行从头到脚的实验，以及如何创建一个有效的图像处理管道当然，这本身很有趣，因为它为你提供了一个分析不同城市轮廓线的工具...你可以看到，城市A和城市B有不同的概况，特别是使用提取的信号，我们可以通过以下方式深化这项研究：提取轮廓线的平均值、中值和标准差使用深度学习对城市轮廓线进行分类对轮廓线与时间进行统计研究（轮廓线如何随时间演变...我们还可以使用这种方法作为更复杂研究的起点，并且可以使用编码器-解码器来改进这些结果。

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使用Python进行XML解析

在进行医学图像标注时，我们常使用XML格式文件来存储标注，以下展示了使用Python来提取标注的坐标值。测试文本样例： <?xml version="1.0" ?...print(x[0].firstChild.data, " ", y[0].firstChild.data) except Exception: # 因为坐标个数不确定，所以我们使用异常来结束

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使用Python进行并发编程

并发方式线程（Thread）多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具（JS程序员请回避），使用多线程可以有效的利用CPU资源（Python例外）。...然而在python中由于使用了全局解释锁（GIL）的原因，代码并不能同时在多核上并发的运行，也就是说，Python的多线程不能并发，很多人会发现使用多线程来改进自己的Python代码后，程序的运行效率却下降了...远程对象最广为使用的规范CORBA，CORBA最大的好处是可以在不同语言和平台中进行通信。...SCOOP SCOOP （Scalable COncurrent Operations in Python）提供简单易用的分布式调用接口，使用Future接口来进行并发。...这里推荐使用线程或者伪线程，因为在响应时间类似的情况下，线程和伪线程消耗的资源更少。总结 Python提供了不同的并发方式，对应于不同的场景，我们需要选择不同的方式进行并发。

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使用python进行短信轰炸

repeater 进入repeater分析数据包 {"mobile":"13xxxxxx","type":"signup"} 这个是发送的数据，go走起看返回的包可以看到是成功的然后开始写我们的python...进行循环发包对目标进行轰炸 import requests import json headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64.../send_token',data=json.dumps({"mobile":"手机号码","type":"signup"}),headers=headers) print(r.text) 先进行测试

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Python：使用Counter进行计数

中类对象的使用。...namedtyuple的时候要注意其中的名称不能使用Python的关键字，如：class def等；而且也不能有重复的元素名称，比如：不能有两个’age age’。...但是，在实际使用的时候可能无法避免这种情况，比如:可能我们的元素名称是从数据库里读出来的记录，这样很难保证一定不会出现Python关键字。...这种情况下的解决办法是将namedtuple的重命名模式打开，这样如果遇到Python关键字或者有重复元素名时，自动进行重命名。...可以看到第一个集合中的class被重命名为 ‘_2′ ；第二个集合中重复的age被重命名为 ‘_3′，这是因为namedtuple在重命名的时候使用了下划线 _ 加元素所在索引数的方式进行重命名。

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使用Python进行统计建模

，要进行更深入的分析就需要掌握一些常用的建模方法，本文将讲解如何利用Python进行统计分析。...Statsmodels简介在Python 中统计建模分析最常用的就是Statsmodels模块。Statsmodels是一个主要用来进行统计计算与统计建模的Python库。...回归系数值、P-value、R-squared等评估回归模型的参数值全部都有，还可以使用dir(results)获得全部变量的值并调取出来 print('Parameters: ', results.params...对于本例，我们将使用pandas时间序列并建立模型 dates = sm.tsa.datetools.dates_from_range('1980m1', length=nobs) y = pd.Series...) ####结果 [('F statistic', 1.1002422436378152), ('p-value', 0.3820295068692507)] 回归诊断：多重共线性检查多重共线性可以使用

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使用python进行adsl拨号

============================================================================= # reconnect : 重新进行拨号

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