是指将两张亮度不同的图片调整到相同的亮度水平,以达到一致的视觉效果。这个过程通常被称为图像亮度匹配或图像亮度调整。
图像亮度匹配可以通过以下步骤实现:
在云计算领域,可以使用腾讯云的图像处理服务来实现统一2张图片的亮度。腾讯云图像处理服务提供了丰富的图像处理功能,包括亮度调整、图像增强等。您可以使用腾讯云的图像处理API,通过调用相应的接口实现图像亮度匹配。具体的产品介绍和接口文档可以参考腾讯云图像处理服务的官方网站:腾讯云图像处理服务。
最近在做一个和对象识别相关的项目,由于团队内技术栈偏向 JavaScript,在已经用 Python 和 Tensorflow 搭建好了对象识别服务器后,为了不再增加团队成员维护成本,所以尽可能将训练和识别之外的任务交给 Node.js 来做,今天要讲到的图片预处理就是其中之一。
DBS:校准经过OBC之前不同像素暗电流的差值。 因为器件原因,会存在暗电流,存在暗电流的情况下会导致偏色。
视频(Video) 泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、 纪录、 处理、 储存、 传送与重现的各种技术。
格雷码是一种特殊的二进制码,在结构光三维视觉中,常常被用于编码。比起我们常见的二进制码,格雷码具有相邻数字的编码只有一位不同的优点,这个优点对于解码而言十分重要,可以减少光解码的错误率。下面我们可以看下如何对结构光用格雷码编码,并如何对编码的结构光进行解码。
参数说明: cv2.add将两个图片对应位置的像素的值相加,或者将每个像素的值加上一个标量值,大于255的像素值就设置成255。
利用开源的微信接口itchat,扫码登录个人微信,读取好友信息中的头像存到本地,对头像图片进行裁剪、拼接和融合,最后将生成的图片再发送至微信的文件传输助手。
光影字是一种通过模拟自然光线照射和阴影效果,使文字看起来具有立体感和逼真感的设计风格。
结构相似性指标(structural similarity index,SSIM index)是一种用以衡量两张数位影像相似程度的指标。当两张影像其中一张为无失真影像,另一张为失真后的影像,二者的结构相似性可以看成是失真影像的影像品质衡量指标。相较于传统所使用的影像品质衡量指标,像是峰值信噪比(PSNR),结构相似性在影像品质的衡量上更能符合人眼对影像品质的判断。
图片读入程序中后,是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用。对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问。
逼格不够不敢发圈,而在各种废片当中,夜景照片,是占大多数,这其中光线和设备占了很大部分原因,没事今天就把废片变宝吧。
作者:小郭学数据 源自:快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是图像像素运算 outline 算术运算 加,减,乘,除 应用:调节亮度,调
此图摄于老长沙制高点——天心阁。是日乌云密布,暴雨将至,从天心阁二层远眺,黄瓦蓝天,车水马龙,一动一静,似有雷霆之势。
图像处理,就像是一场神奇的冒险,让我们的照片变得更有趣、更生动。而在这个冒险的旅途中,Pillow就如同一位魔法师,为我们开启了无尽的可能性。无论你是刚刚踏入图像处理领域的小白,还是已经略有基础的程序员,Pillow都将是你图像处理的得力助手。让我们带着好奇心和激情,一起踏上Pillow的奇妙之旅吧!
亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小,对比度调整指的是图像暗处的像素强度变低,亮出的变高,从而拓宽某个区域内的显示精度。
PPT版式设计,是PPT设计中最为重要的部分。选择一个好的版式,有助于信息的表达,衬托主题,方便受众理解内容。下文将介绍常用的一些PPT版式设计。在开始介绍之前,我们先回顾下之前讲到的PPT设计基本原则,这些原则对于版式设计也需遵守。
12年前我入行三天.用table布局做了一个非常粗糙的网页.我说了一句话,”网页就是表格加文字加图片,图片分两种,插入图片和背景图片”.
随着信息技术的发展,我国餐饮建设也发生了很大变化。目前食堂大多以人工为主,推行一卡通消费,即自助选菜然后人工结算,这与以往使用饭票或现金结算相比,省去了找零的麻烦,在效率上有一定的提升。人工结算之所以效率低下,是因为食堂工作人员需要首先识别菜品种类,然后对应每种菜品价格,最后口头累计消费数额并打卡,同时在计算金额的过程中也可能会出错。这整一过程不仅需要较长时间,而且准确率也难以保证。
腾讯云音视频画质增强研究团队专注于多媒体技术领域的前沿前沿技术探索、研发、应用和落地。今天的新知系列课,我们邀请到了来自该研究团队的技术导师 —— 陈铭良,为大家介绍他们团队在媒体画质增强工作上的一些方法积累和能力优势。目前他们在画质增强的工作上积极跟进前沿的深度学习算法,并针对性的提出了一些适合于落地的解决方案。通过数据驱动的自动建模和基于AI的媒体处理,部分方法的效果已经超过了当前学术上的state-of-the-art,领先于竞品。 接下来的几周,每周四晚上7:30,我们都会在腾讯云音视频视频号
摘要:将视觉SLAM(同步定位与地图创建)方法应用于水下环境时,扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难,而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题,设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法;根据水中杂质的像素特征,按照“检测-滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰;同时,通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布,得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律,并将其用于求解水下光照模型,将图像还原为光照均衡的状态,以此来增强图像的特征,进而实现更多有效特征点的提取。最后,利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理,并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明,滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上,图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
今天我们的小教程是有关ps色阶的,大家知道ps色阶怎么用吗?是否有在PS当中使用到呢,今天就跟着萧蕊冰一起来学习一些色阶小知识,色阶的用处呢,主要是可以搞定照片的对比度、黑场、白场、整体亮度等等曝光调整,本篇文章在几分钟内教会大家ps色阶怎么用。
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54021522
解救不懂 PS 的设计小白!Fotor 是一款集图片编辑、美化滤镜、拼图功能以及「傻瓜式平面设计」于一身的全能型在线设计工具,可以帮助你在几分钟内快速修图或者制作出专业水准的平面设计作品。
HDR技术近年来发展迅猛,在未来将会成为图像与视频领域的主流。当前HDR内容非常短缺,限制了HDR视听节目的广泛应用。逆色调映射(Inverse Tone Mapping)应运而生,它是一种用来将SDR源信号转换为HDR源信号的技术,可以应用于生产端或终端设备,在一定程度上实现对现有SDR节目的HDR“还原”及向上兼容。本系列中,我们将会详细分类介绍逆色调映射算法。分为两个部分:(一)逆色调映射概述及一些经典算法,包括全局算法,分类算法以及拓展映射算法;(二)介绍最近的研究趋势,特别是基于机器学习的逆色调映射算法。接前文,Let's go to the second part!
所谓gamma校正,实际上是一个颜色的非线性变换。下面来解释这个变换曲线存在的原因。
CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,它有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/)。CIFAR-10和CIFAR-100的共同主页是:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
很多时候我们会遇到自己拍摄的照片或者保存的图片并不是很高清,几乎是模糊的。但又不知道怎么处理这些模糊的照片。找了很久,终于找到模糊图片怎么处理清晰在线操作的方法。今天我就教大家怎么处理模糊的图片。
说起打麻将我一直是处于比较业余并且不思进取的水平,各个地方的麻将规则不一,繁琐的规则也懒得放脑袋里记忆了,于是每次跟朋友打麻将都是现场临时约定规则,怎么简单怎么来,周边也有不少年轻的小伙伴我一样。
文 / Kylee Peña, Chris Clark, and Mike Whipple
一张图片就是一个二维信号,它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分,它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域(比如物体的边缘)就是高频的成分,它描述具体的细节。或者说高频可以提供图片详细的信息,而低频可以提供一个框架。 而一张大的,详细的图片有很高的频率,而小图片缺乏图像细节,所以都是低频的。所以我们平时的下采样,也就是缩小图片的过程,实际上是损失高频信息的过程。均值哈希算法就是利用图片的低频信息。 具体步骤: (1)缩小尺寸:将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。 (2)简化色彩:将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。 (3)计算平均值:计算所有64个像素的灰度平均值 (4)比较像素的灰度:将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。 (5)计算哈希值:将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。 最后得到两张图片的指纹信息后,计算两组64位数据的汉明距离,即对比数据不同的位数,不同位数越少,表明图片的相似度越大。 分析: 均值哈希算法计算速度快,不受图片尺寸大小的影响,但是缺点就是对均值敏感,例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值,从而影响最终的hash值。
随着移动网络速度越来越快、质量越来越来,实时音视频技术已经在各种应用场景下全面开花,语音通话、视频通话、视频会议、远程白板、远程监控等等。
每逢节假日各大景区均是爆满状态,人民的出行安全、游玩体验感受至关重要,因此智慧景区建设势在必行,今天带大家所了解的便是智慧景区建设中的智慧灯杆解决方案,看看一根智慧灯杆如何打造智慧景区。 智慧灯杆解决方案 景区建设重在简洁美化,同时为游人提供便利的公共设施服务,以此为前提,智慧灯杆以工业智能网关为核心,打造集照明、充电桩、wifi共享、一键报警、人流车辆检测、信息广播、led信息发布、道路积水监测等功能为一体的智慧灯杆,为景区游人提供安全智能便捷的服务,在智慧景区建设中担当重任。
随着互联网技术的发展,越来越多的工具可以在线使用,其中在线PS工具也受到了广泛欢迎。它不仅方便快捷,而且功能强大,让许多人在没有安装PS软件的情况下也能够进行图片处理。
按照官方的说法,新的 Camera2 升级了性能也支持了许多新的功能,所以借此机会对 Android 相机硬件的新老版本 API 做了一番调查和梳理。
在说明直方图均衡之前,先说说亮度直方图的概念。为了评估一个图像的色调转换,首先需要建立亮度直方图。亮度直方图就是图像中亮度分布的图表。在横轴上表示亮度值从黑色到白色;在竖轴上表示某一亮度所累积的像素数量。这里的亮度值指的是灰度等级,范围一般从 0 到 255,0 表示黑色,255 表示白色。
图像是什么?这个问题大家都有自己的答案。我的答案是,图像是一门语言,是人类文明的象征。
从事音视频开发中,视频涉及的东西比较多,尤其是编码这块,本篇介绍下视频的相关概念。
jpeg编码学习笔记 各种图片格式目的是在网络传输和存储的时候使用更少的字节,即起到压缩的作用。在图片格式解码后,无论图片的格式,图片数据都是像素数组。 本文将尝试通过JPEG这种图片编码格式的学习,了解图片编码的秘密。 ---- JPEG简介 一张100X100大小的普通图片,如果未经压缩,大概在100*100*4*8bits=0.3MB左右,这也是图片在内存中占用的内存大小。 通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比,如此高的压缩率是如何做到的呢? JPEG能够获得如此高的压缩比是
随着时代的发展,人们越来越不满足于屏幕画面有限的色彩,开始研究如何让画面与现实世界更加相似。本次LiveVideoStackCon 2021上海站大会我们邀请到了快手音视频技术部的章佳杰。他以几个小故事作为引子,来分析照片无法完美重现现实世界的原因,并分享关于HDR高动态范围视频干货。
了解过计算机图形图像学的同学应该知道,有两种方式表示图像,RGB和YUV,视频由一帧一帧的图像组成,每一张图片是由一个一个的像素点组成,既然有两种表示像素的方法,那肯定要了解一下两种表示方式的异同以及优缺点。
下载完成之后需要人工筛选一下,里面会夹杂一些乱七八糟的图片,以及主体不是目标的图片,筛选两三遍,最后可能也就找几百张,像前面别人做好的数据集那样一下 60000 张可麻烦了,可以用一些方法让他们翻倍,比如改变一下图片的亮度、对比度、把图片左右反转一下等等
大家好,这是专栏《计算摄影》的第一篇文章,这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。这是第一篇文章,本篇文章的重点不是技术,但却是一个很有意思的主题,也是后面内容的基础。
很多学生问我怎么调整图片的色彩才是最好的,有什么好的方法和功能吗? 我把自己常用也是大家在第一阶段学习中就熟悉的功能再拿出来唠叨几句: 我经常用到“图像”菜单下的“调整”里面最常用的到的“亮度/对比度
第一个图片是输入图片,后面三个是不同风格的天空替换后的结果 这篇文章是给出一张输入的图片,论文中提出的方法自动的生成一组风格化天空图,我们首先使用了FCN全卷积神经网络,得到输入图片和一些参考图片的目标分割结果,然后使用我们自己设计的专门针对天空的线上分类器,分割出准确的天空区域,使用不同的天空对输入的图片的天空部分进行替换。看完这篇论文,我认为论文的重点其实在于如何找到跟输入图片相适应的天空,并产生一个让大家感觉很真实逼真的效果。 天空是图片中常见的背景,但由于拍摄时间的原因,导致通常一张照片很无趣。
好照片是个全平台的照片处理软件,功能非常强大:媲美单反的全能相机,HDR拍摄,背景虚化,一键增强等功能。
卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题,而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。
该文介绍了JPEG图片压缩算法的基本原理、过程、以及GPU并行化考量。
不知道大家小时候是否玩过一种动画小人书,连续翻动的时候,小人书的画面就会变成一个动画,类似现在的gif格式图片。
生成动态图需要读取原始gif图并生成新的gif图,即需要读取和保存功能。使用opencv可以轻松读取gif,首先安装opencv库:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云