数码照片的大小和质量与其像素的大小和分辨率有密切关注。CS6在编辑图像之前，先设置图像的大小分辨率。
POST BODY，接口要求以Post body方式发送，因为要传base64字符串，请求参数过长有400错误的
在调合合AI平台提供的图片美化增强API接口，API平台链接：https://ai.ccint.com/doc/api/crop_enhance_image， 因为有遇到一些问题，写篇博客记录一下
图像锐化 (image sharpening) 是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。
很多ps滤镜磨皮插件是外国软件，因此会默认使用英文界面，但可通过以下方式使其显示中文界面：
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：
by方阳
Topaz Sharpen AI for Mac是一款AI图片清晰度增强软件，可以一键提高图片的清晰度，适用于一些分辨率不是很高、图像细节差的图片处理。
锐化功能应用平移锐化算法，将一幅图像（如大地遥感卫星多波段图像）的光谱细节与另一幅图像（如大地遥感卫星全色波段）的空间细节相结合。全色锐化算法在结合空间和光谱细节的具体方式上各不相同，因此精度也各不相同。如果精度至关重要，用户应查阅已发表的文献，以选择最适合其应用的算法。
大家平时在工作当中，有时候会需要从网络上搜索一些图片来制作PPT或者制作一些报表，但是在网络上搜索到的图片有时候质量并不太好，比如文字模糊或者是画质模糊，模糊的图片很影响大家的使用。这时候文字图片画质模糊怎么处理呢？
现在很多人都喜欢使用手机拍照，手机的拍照功能也越来越强大，清晰度非常高，而且可以使用手机对图片进行编辑，但是由于时候大家拍摄的图片，可能由于动态把握的不好而导致图片模糊，或者有时候在网络上搜索到一些图片进行工作用途的时候，发现图片的清晰度不太达标，那么这时候如何把图片处理的清晰呢？
上一篇讲拉普拉斯锐化，不能提供精细的调整，在photoshop中采用USM(Unsharp mask)可以进一步优化。目的是：
不知道你会不会跟小编一样，照镜子的时候自我感觉良好，一拍照的时候总觉得哪里不对劲？如果说相机记录了你的容颜，那么自己照镜子的时候，多少脑补了一些王力宏、胡歌的棱角给自己。凌晨5点的时候，你自信满满去全民K歌直播，结果粉丝都在睡觉，来不及点赞；此时，你凭什么知道，你拍的视频究竟有多美呢？丽影，提供基于图像或视频的主观质量评估技术，让你知道视频有多美！ 01 质量评估是什么？ 1. 直观解释 质量评估技术可以告诉你，下面两个视频的主观质量得分是多少，从而判断出哪个视频的得分更高。关键词：机器打分 （点击
首先我们把所有图像看作矩阵。 模板一般是nxn（n通常是3、5、7、9等很小的奇数）的矩阵。模板运算基本思路：将原图像中某个像素的值，作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。模板中有一个锚点（anchor point），通常是矩阵中心点，和原图像中待计算点对应；整个模板对应的区域，就是原图像中像素点的相邻区域。模板也称为核（kernel）。
本文由腾讯高级工程师李凯在LiveVideoStack线上分享中的演讲内容整理而成，在分享中，李凯详细介绍了如何分析、理解各项技术的边界条件，熟悉其适用场景，以实现多个视频增强技术点的组合最优化，取得
图像锐化是一种图像处理技术，其目的是增强图像中的细节和边缘，使图像看起来更加清晰。这一过程通常涉及到突出图像中的高频信息，特别是强调像素之间的灰度变化。
对图片的像素值进行加减，在图片相加的时候为避免出现大于255的值，可以对两者图片进行加权处理。图片相减的时候，差值小于0时可以直接取0，当然也可以取绝对值。
图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法。锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分。常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强, 结果呈现明显噪声。为此, 在对锐化原理进行深入研究的
在数字图像中，各像素点的亮度或色彩信息，即每个像素点的取值称为灰度，一幅图像所包含的灰度总数称为灰度级。
空间滤波是一种采用滤波处理的图像处理方法，目的是达到某种目的（让它更模糊或者让它更清晰）。
锐化HSV是一种图像处理技术，它是通过调整图像的颜色分量来增强图像的细节和清晰度。HSV是一种颜色空间模型，它基于人类视觉感知的方式来描述颜色。HSV代表色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）。
据市场调研预测，未来几年内，基于CMOS图像传感器的影像产品将达到50%以上，也就是说，到时CMOS 图像传感器将取代CCD而成为市场的主流。可见，CMOS摄像机的市场前景非常广阔。这是因为CMOS图像传感器件具有两大优点：一是价格比CCD 器件低;二是其芯片的结构可方便地与其它硅基元器件集成，从而可有效地降低整个系统的成本。尽管过去CMOS图像传感器的图像质量比CCD差且分辨率低，然而经过迅速改进，已不断逼近CCD的技术水平，目前这种传感器件已广泛应用于对分辨率要求较低的数字相机、电子玩具、电视会议和保安系统的摄像结构中。
其中，m=2a+1,n=2b+1, w(s,t)是滤波器系数，f(x,y)是图像值。一般来说最小尺寸是3。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
通过一种新的增强算法对图像进行处理，得到细节增强的锐化效果，分析处理效果，edge清楚，detail细腻，artifact较少，适合多场景图像处理，处理速度较快，能够满足实时化处理。暂时命名为极锐，简单易理解的名字，后续再优化。
Capture One Pro一款功能强大的图像编辑处理软件，Capture One Pro2022最新版拥有颠覆性的快速编辑工具、无比逼真的色彩处理工具、便捷使用的的联机拍摄功能、专业级工作流程工具等内容。Capture One将所有必备工具和高端性能融于一体、使您在一套快捷、灵活且有效的工作流程中捕获、整理、编辑、分享以及打印图像。
1、产生下图所示亮块图像 f1(x,y)(128×128大小，暗处=0，亮处=255)，对其进行FFT。
在开局之前，首先说明一点，Photoshop的USM锐化只是本文所指USM的一种比较特殊的例子而已。
Nik Collection 5 是一款由 DxO 公司开发的照片后期处理软件，它包含了七个插件工具，能够帮助摄影师和设计师快速优化和改进他们的照片。这些插件提供了各种不同的调整和特效选项，例如黑白转换、色彩和细节增强、胶片特效等等，使得用户可以轻松地将他们的照片变得更加出色和有吸引力。此外，Nik Collection 5 还支持 Adobe Photoshop、Adobe Lightroom 和 Adobe Elements 等主流的照片编辑软件，方便用户进行灵活的编辑和处理工作。
来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。
在这个专栏的前面几次文章里面，我给大家介绍了空域的图像处理，还介绍了频域的图像处理。我们可以看到在空域中有时不好解决的问题，或者解决起来比较慢的问题，转换到一个新的表达方式，或者说变换域，即”频域“的时候，有可能解决的比较好。那么有没有除了频域之外的新的变换域呢？答案是肯定的，我们上一篇文章中提到的泊松图像编辑编辑，尤其是其中的泊松融合，就是一个在“梯度域”上进行图像处理的典型方法。回顾一下其中的关键思想，可以用下图中的“引导插值”来描述：
4.4 BM3D降噪算法(Block Matching 3D Filter Algorithm)7
在图像处理中，图像的高频区域（边缘、纹理等）直接影响着结果的视觉感官质量。本文工作重新思考了图像梯度在深度学习网络中的构建，从像素级对噪声图像进行分层，为网络输入提供更多的结构信息，并通过反向传播梯度引导网络学习高频特征。最后提出了即插即用的锐化损失解决去噪图像过于平滑的问题，突出图像中的高频信息而不影响低频信息。在模拟噪声和真实噪声数据benchmark数据集上实现了SOTA。
在上期文章中，我们介绍了【数据万象】的部分基础图片处理功能，其中包含缩放、裁剪、旋转、格式转换、质量变换功能，这期我们将为大家介绍数据万象中，高斯模糊、锐化、添加水印、获取图片信息的功能。
其中，左侧是Robert算子的X方向梯度、右侧是Y方向梯度。 自定义Robert算子实现如下：
在我们的某项业务中，需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片，这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉，然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。
图片处理对现代年轻人来说都是一项特别纯熟的技能，因为大家经常要用到QQ空间，微信朋友圈等等，这些社交平台都可以上传图片，而大家在发表心情文字的时候，往往会习惯配一张图。由于许多社交平台需要配图，所以许多年轻人都掌握了一些简单的图片处理的办法，如何处理图片模糊不需要特别专业的技能，是很多人都可以掌握的，现在来看一看如何处理图片模糊。
使用内置功能对2D和3D体积图像进行分割、配准、恢复和分析；快速有效地原型化新算法；并从一个系统中将工具部署为独立的或基于web的应用程序。
虽然基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了良好的效果，但在恶劣天气条件下从低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有的方法要么难以平衡图像增强和目标检测任务，要么往往忽略有利于检测的潜在信息。 为了缓解这一问题，本文提出了一种新的图像自适应YOLO (IA-YOLO)框架，可以对每张图像进行自适应增强，以提高检测性能。针对YOLO探测器的恶劣天气条件，提出了一种可微分的图像处理(DIP)模块，并利用小型卷积神经网络(CNN-PP)对其参数进行预测。 IA-YOLO以端到端的方式学习CNN-PP和YOL
本文以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
本文提出的IA-YOLO方法可以在正常和恶劣天气条件下自适应处理图像。实验结果证明了IAYOLO方法在雾天和弱光情况下的有效性。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。要学习高斯模糊我们首先要知道一些基本概念：
我们平常拍照，都要用到PS修图，今天教大家如何修图磨皮，非常有价值有营养的教程，完全是自己写的，
刚刚开源了自己积累的一些2D效果的Shader实现，项目GitHub地址。效果在下面列出，我使用的Unity版本是5.3.5p8（当前已更新到5.6.0f3），可用不低于此版本的unity打开查看。需要注意的是，我的实现初衷在于原理的理解，并未斟酌优化，如果项目中使用请考虑优化。本文会不定期更新，添加新研究的效果。后面如果有时间，我可能会开一系列博客详细写写每个效果的原理和实现细节，欢迎朋友和我一起讨论。（P.S. 如果对你有帮助，别忘了点GitHub右上角的star，谢谢！）
上一篇:[python opencv 计算机视觉零基础到实战] 八、ROI泛洪填充
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原文地址：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72236892?locationNum=9
在上一篇文章《岁岁年年人不同——LVS2019多媒体会议见闻（一）》中记录了第一天的见闻，下面来看第二天。
2、卷积操作：卷积核与原图对应位置相乘再求和；然后将所求和放在被卷积操作的图中心位置。
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