该方法返回一个增强过的图像。变量factor是一个浮点数，控制图像的增强程度。变量factor为1将返回原始图像的拷贝；factor值越小，颜色越少（亮度，对比度等），更多的价值。对变量facotr没有限制。
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~
下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的<<计算机视觉算法和应用>>一书。
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
算法：图像对比度增强变换是通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。灰度线性变换公式如下：
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。
算法：图像对比度减弱变换是通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。灰度线性变换公式如下：
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！
需求：大家看到诸多文献使用卫星云图作天气形势系统分析时，想必也想自己也为文章中加一张 面向群体：需要使用卫星云图进行天气学分析或天气系统阐释的小伙伴，当然你喜欢卫星云图做壁纸也可以画着玩 应用场景：汇报or写作
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。
算法： 图像灰度反色变换，也称线性灰度补变换，是对原图像的像素值进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。灰度线性变换公式如下：
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。
首先介绍术语空间域：指在图像平面本身，对图像每个像素直接进行计算处理。灰度变换也称亮度变换，顾名思义，该处理改变图像的亮度，一般与图像增强操作相关，灰度变换可以改变图像的质量和亮度的对比度。常见的灰度变换函数包括： 线性函数 （图像反转） 对数函数:对数和反对数变换 幂律函数：n次幂和n次开方变换
机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。
将像素值变小，图像亮度减小，色彩变暗；像素值增大，图像亮度增大，色彩变亮。 代码如下：
$ myqr "http://weixin.qq.com/r/PnUmPg7E8lONrUpd9yAs" line 16: mode: byte Succeed! Check out your 2-H QR-code: /mnt/d/code/Python/learn/myqr/qrcode.png
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对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab，集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV的使用上具有一致性，虽然从实验室师兄师姐的口中得知Python的图像处理较之matlab相对复杂（应该只是代码量的问题），但我依然觉得学习python环境比较实用和高效。在进行Python图像处理之前，Pillow是不可或缺的实用性工具，pillow是Python Imaging Library的缩写，Pillow由PIL而来，导入该库使用import PIL。同时感谢Python社区内的翻译工作者，将pillow的英文稳当翻译为汉语文档。传统的PIL库不支持python3，所以使用从PIL派生出来的Pillow库。
该库在命令行中运行，你只需要传递网址链接、图片地址等参数，就可以生成相应的二维码，二维码图片默认保存在当前目录下面。
算法：图像灰度上移变换是将实现图像灰度值的上移，从而提升图像的亮度，由于图像灰度值位于0到255之间，因此对灰度值进行溢出判断。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。灰度线性变换公式如下：
元宵节看样子快到了，才立春、才春节、才开工，不知不觉到了元宵，估摸着2019确实过得挺快的！
OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint，通过图像修复的方法来去除水印，最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。有些图像并不适用inpaint方法来去除水印，比如下面的这种包含文本的图像中的水印，即便提供了水印的mask图，修复后也会丢失文字信息，这并不是我们想要的。
（提示：如果你尚未安装 MyQR ，以下内容请使用python(3) myqr.py 而非myqr 。）
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开源项目地址：alembics/disco-diffusion (github.com)
启动-->开机-->pycharm或者anaconda都可以，首先你要确定你的电脑里有python，如果你没有安装python，使用pycharm需要先到官网安装，如果使用的是anaconda，是自带python的哦~
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、介绍 批量文字识别（OCR）是Python办公自动化的基本操作，应用在我们工作生活中的方方面面，比如车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。 Python中OCR第三方库非常多，比如easyocr、PaddleOCR、cnocr等等。 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR 库，用于识别图像中的文字并输出为文本，支持 80 多种语言。 检测部分使用CRAFT算法，识别模型为CRNN，由3个组件组
http://mindplus.cc/ mind+已经自带Python了，但是还需要一些简单的配置 打开以后点击这个Python模式 接着我们点击库，然后点PIP模式 在此之前我们换个源，建议豆
Image模块、ImageChops模块、ImageCrackCode模块、ImageDraw模块、ImageEnhance模块、ImageFile模块、ImageFileIO模块、ImageFilter模块、ImageFont模块、ImageGrab模块、ImageOps模块、ImagePath模块、ImageSequence模块、ImageStat模块、ImageTk模块、ImageWin模块、PSDraw模块。最常用模块为Image模块、ImageFilter模块、ImageEnhance模块。
论文地址：http://jiaya.me/papers/photoenhance_cvpr19.pdf
码云地址：https://gitee.com/fslongjin/cool_QRCode
图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响，当样本空间不够或者样本数量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够，识别率与准确率不高！本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据增强，获取样本的多样性与数据的多样性从而为训练模型打下良好基础。通读全文你将get到如何几个技能：
这句话前半部分相信大家已经很熟悉了，很多同学也给自己的网站地址做过图片为底的二维码。
在现代技术的世界中，人工智能（AI）正迅速演化，并对每个技术人的生活产生深远的影响。
R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包，熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像，但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素，本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生ggplot2图像进行美化，掌握它之后你就可以创作出更具特色和美感的数据可视化作品。
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。
虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主，但实际上很多时候对图片的很多处理方法，并不需要采用深度学习的网络模型，采用目前成熟的图像处理库即可实现，比如 OpenCV 和 PIL ，对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转，或者是对图片的模糊操作。
设计师有机会保持事物的同质化；字体、元素、布局和大小都可以保持一致，世界不会结束。
11月20日Halcon官网如期更新了Halcon 20.11.1.0版本，Halcon20.11包括Steady和Progress版本。一起来看看20.11更新的新特征新功能吧
一般在我们的公众号都会有二维码提供扫描，但是，一般的二维码可以满足我们那种奇思妙想的胃口么？当然不能，我们需要一个炫酷、吸引人的二维码!!!
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。
一张出彩的照片离不开优秀的明暗效果，亮度和对比度可以帮助我们实现你想要的风格，选择好一张照片，在上方菜单栏点击【图层】-【新建调整图层】，选择【亮度/对比度】，就可以在【属性】面板中开始我们的编辑啦！
MD规范里说：文本应该保持至少 4.5:1 （基于亮度值计算）的对比度以保持文本清晰；最佳对比度为 7:1。
本文是在windows通过python语言，实现前端页面上传文件到我们本地的指定路径，如在liunux环境进行实现，则参考本公众号上一篇文章在linux首先搭建python以及django环境
4.4 BM3D降噪算法(Block Matching 3D Filter Algorithm)7
首先，表明一个问题，Pillow和PIL不是一个东西，Pillow 是一个对 PIL 友好的分支，两者的作者是不同的，由于PIL的更新计划太慢了，作者计划一年更新两次，有一些问题无法及时解决，导致Pillow的诞生，Pillow在2.0.0版本之后增加了对python3的支持，同时也修复了很多bug。
自适应色板的整个概念源于我们在Adobe的设计系统Spectrum中解决颜色问题的经验。在做这项工作的时候，我们支持六种不同的颜色主题，所有颜色主题都需要与美学相关，与背景颜色具有相似的感知对比度，并遵循统一的可访问性指南。
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