如何为图像生成直方图，如何使直方图相等，最后如何将图像直方图修改为与其他直方图相似。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
风格迁移是神经网络深度学习中比较重要且有趣的一个项目。如果不知道什么是风格迁移的请参考这篇文章：https://oldpan.me/archives/pytorch-neural-transfer。
上期我们一起揭开了图像处理中的卷积操作的疑惑， 机器视觉算法(第12期)----图像处理中的卷积操作真的是在做卷积吗？ 今天，我们一起看下直方图处理中的两大神器：直方图均衡与直方图匹配。
在 Toolbox 中，打开 Mosaicking /Seamless Mosaic，启动图像无缝镶嵌工具 Seamless Mosaic，镶嵌的主要流程如下：
今年，人脸视频特效在全球又大火特火了一把。年初的「蚂蚁牙黑」（人脸唱歌），还有不久前让老照片动起来的特效，效果都十分惊艳。
前言 论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码，目前找到有两个： 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好，而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python)，基于第一个Matlab版本的代码： https://github.com
今天分享一篇新出的论文 Scale Match for Tiny Person Detection，作者贡献了一个细小人物目标检测的数据集 TinyPerson，同时提出一种对预训练数据进行尺度调整的Scale Match（尺度匹配）的方法，显著改进了小目标检测。
论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多，在这篇文章中，我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业，只能帮助你对一个概念有一个快速入门，知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉，大家共同学习。
该文介绍了使用C#实现Photoshop中的色调均化功能，包括灰度图像和常见的24位RGB图像的处理方法。首先，介绍了直方图的概念和作用，然后详细讲解了实现过程，包括统计直方图、计算映射表和重新映射直方图数据。最后，通过测试和算法分析，得出了该算法具有较好的执行效率和清晰度。
相信大家已经读过数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)，如果你还没有阅读，请戳👉这里。本篇将继续介绍数据科学中 17 种相似性和相异性度量，希望对你有所帮助。 ⑦ 皮尔逊相关距离 相关距离量化了两个属性之间线性、单调关系的强度。此外，它使用协方差值作为初始计算步骤。但是，协方差本身很难解释，并且不会显示数据与表示测量之间趋势的线的接近或远离程度。 为了说明相关性意味着什么，回到我们的 Iris 数据集并绘制 Iris-Setosa 样本以显示两个特征之间的关系：花瓣长度和花瓣宽度。 具有两个特征测
大家好呀，前两天烈阳天道1上映了，不知道大家看没看呢，里面还有一小段彦穿越虫洞与猴哥相遇的画面，彦女王啊啊啊~~
作者也很nice地给出了自建的数据集，包括1116张无妆图、2720张有妆图，在官方网站提供了下载链接
小编作为一个图像与计算机视觉的开发者，总结了一下作为图像处理开发工程师应该知道或者掌握的图像处理知识点。跟大家分享一下，以备大家学习方便。 图像像素操作 - 几何运算-加减乘除 - 逻辑运算-与或非取反 - 像素读写 - 通道混合与调整 - 对比度与亮度调整 图像几何变换 - 插值(zoom in或out) - 旋转(rotate) - 透视变换 - 错切变换 - 翻转 像素统计 - 计算均值与方差 - 计算直方图 - 计算最大最小 - 计算像素内方差 色彩空间 - RGB
本文介绍基于ENVI软件，利用“Seamless Mosaic”工具实现栅格遥感影像无缝镶嵌的操作。
二值图像指的是只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用 0/1 表示，0 表示黑色，1 表示白色。 OpenCV提供了cv2.threshold，可以对图像进行二值化处理。
有个粉丝前几天问我：本人小白一枚，看了很多深度学习，机器学习以及图像处理等视频和书之后，理论有一些长进，但是实际运用能力不足，从反面也是由于理论认识不足所致，所以想问问有没有好的项目，提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的，通俗易懂，老少皆宜，适合在校大学生、科研人员，在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。
这是之前关于去除遥感影像条带的另一篇文章，因为出版商推迟了一年发布，所以让大家久等了。这篇文章的主要目的是对Landsat系列卫星因为条带拼接或者镶嵌产生的条带来进行的一种在线修复方式。
人脸检测和识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以识别人脸的位置、姿态、表情等信息，并对这些信息进行分类和识别。在实际应用中，人脸检测和识别被广泛应用于安防监控、人机交互、图像搜索、广告投放等领域。
灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。图像的对比度是通过灰度级范围来度量的，而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到，灰度级范围越大代表对比度越高；反之对比度越低，低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰，所以通过算法调整图像的灰度值，从而调整图像的对比度是有必要的。
Landsat4/5/7 SR数据除云是我们进行波段计算必须要进行的一项工作，这样能更加准确的获取波段信息，所以我们今天来简单介绍除云。当然除云后会有空白板块的出现，这是在所难免的，至于影像色差如何取补，可以点击连接访问：
本文研究了如何利用图像处理技术对图像进行细化和去噪，并探讨了其在医学图像处理领域的应用。作者提出了一种基于频率域的图像细化算法，该算法采用迭代的方式对图像进行细化，并通过实验证明该算法可以有效提高图像的细化效果。同时，作者还提出了一种基于小波变换的图像去噪算法，该算法采用小波变换对图像进行分解，并通过实验证明该算法可以有效提高图像的去噪效果。在医学图像处理领域，图像细化和去噪是常用的预处理步骤，因此该算法具有较高的实用价值。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这款叫做“FaceBlit”的最新的风格迁移技术，能够实时把镜头前你的脸变成指定画像的风格，还能匹配你的表情动作。 性别不同也没问题。 甚至可以用雕像和草稿。 这一切都能在手机上实时进行，不需要拍好视频再等待处理。这意味着，本项技术可以应用于直播和视频通话，而不仅是上传拍好的视频作品。 它还可以反过来用，通过镜头捕捉你的表情动作，让画像同步动起来。 来看看这么惊艳的效果是如何做到的吧。 位置匹配+外观匹配 首先是位置匹配，通过下巴的轮廓确
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
顾名思义，图像处理可以简单地定义为在计算机中（通过代码）使用算法对图像进行处理（分析和操作）。它有几个不同的方面，如图像的存储、表示、信息提取、操作、增强、恢复和解释。在本章中，我们将对图像处理的所有这些不同方面进行基本介绍，并介绍使用 Python 库进行的实际图像处理。本书中的所有代码示例都将使用 Python 3。
这里的这个代码是有问题的，本来代码的本意是想去除条带，可以他采取的做法却是利用mean或者median等方式来进行，这只是影像聚合的一种方式，并不是通过改变影像的DN值来改变影像的的色调，所以我们可以先看下面的代码，然后回给大家在文章末尾提供两个直方图匹配的修复方案！
我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。你可以使用这款Colab笔记本，甚至可以用你的照片试试。[这里我已经调试好源码并上传到github上面]
图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以是给定多张图像，但是总会转换成两张共享某些公共区域图像拼接的问题，因此本文以最简单的形式进行介绍。
今天将分享放射治疗的CT合成完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
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你对这个图像进行分析了，直方图就像我们常用的统计图，只不过直方图统计的是图片的一些特征，例如像素值（这是最常用的了）。
Gatys等人最近引入了一种神经算法，该算法以另一幅图像的风格渲染内容图像，实现了所谓的风格转换。然而，他们的框架需要缓慢的迭代优化过程，这限制了其实际应用。已经提出了使用前馈神经网络的快速近似来加速神经风格的转移。不幸的是，速度的提高是有代价的：网络通常局限于一组固定的风格，无法适应任意的新风格。在本文中，我们提出了一种简单而有效的方法，首次实现了实时的任意风格转移。我们方法的核心是一个新的自适应实例归一化（AdaIN）层，它将内容特征的均值和方差与风格特征的均值、方差对齐。我们的方法实现了与现有最快方法相当的速度，而不受预先定义的一组样式的限制。此外，我们的方法允许灵活的用户控制，如内容风格权衡、风格插值、颜色和空间控制，所有这些都使用单个前馈神经网络。
本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
AI 科技评论按：本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。
AI 研习社按：本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。
本文主要探索了使用机器视觉技术实现智能小车控制的方法。通过实时获取摄像头图像，并利用直方图计算图像相似度，识别出小车所处的环境。当环境变化时，例如环境中的颜色或物体，通过闪光灯发出提示，并通过颜色识别算法确定小车所处环境。如果需要小车执行特定操作，例如启动或停止，可以通过控制台发送指令实现。同时，为了提高系统的可靠性，可以使用多摄像头进行3D视觉和环境感知，通过实时图像处理提高系统的准确性和稳定性。该系统可以应用于自动驾驶、智能农业、智能物流等领域。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
虚拟试妆技术一直是美妆、美颜市场最重要的技术之一。当前该领域流行的主流技术为传统素材贴妆，该技术指由专业设计师按指定格式设计好妆容素材，再利用人脸关键点检测把妆容素材贴到对应的五官位置上。
美颜和美妆是人脸中很常见的技术，在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。常见的如磨皮，美白，塑形等美颜技术我们已经比较熟悉了，而本文重点介绍的是人脸妆造迁移的核心技术及其相关资源。
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。 图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。 图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。在实际工程中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。
选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵（Pairs Plots）进行数据可视化。 如何快速构建强大的探索性数据分析可视化 当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么，可用于寻找模式、关系或者异常来指导我们后续的分析。尽管在 EDA 中有很多种可以
图像检索是一项重要的计算机视觉任务，它旨在根据用户的输入（如图像或关键词），从图像数据库中检索出最相关的图像。图像检索技术在许多领域中有着广泛的应用，如图像搜索引擎、图像版权认证、医学影像分析等。 这篇博客将带您入门图像检索的基本概念、方法和常用的技术。
文章：LiDAR-Based Place Recognition For Autonomous Driving: A Survey
SIFT特征是非常稳定的图像特征，在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛，但是它的缺点也是非常明显，就是计算量比较大，很难实时，所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下，已经越来越有鸡肋的感觉，但是它本身的算法知识还是很值得我们学习，对我们也有很多有益的启示，本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接，这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征，是我们传统图像特征工程的两大利器，可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中，比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想，从特征点的检测到描述子生成，完成了对图像的准确描述，早期的ImageNet比赛中，很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础，所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步：
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