摘要：
目录1. 安装和导入2. 基本概念3. Compose 的基本用法4. 常用的增强操作5. 示例代码5.1 处理没有边界框的图像5.2 处理带有边界框的图像6. 高级用法6.1 组合多个 Compose6.2 处理多张图像或掩码6.3 使用自定义变换7. 注意事项 albumentations.Co 阅读全文
posted @ 2024-10-08 14:39
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目录1. 直方图均衡化2. 自适应直方图均衡化3. 限制对比度自适应直方图均衡化4. 线性对比度拉伸5. Gamma 校正6. Retinex 方法7. 多尺度对比度增强8. 方法选择与应用场景总结 增强图像对比度是图像处理中的一个重要步骤，旨在提高图像中不同亮度区域之间的差异，使细节更加清晰和明显 阅读全文
posted @ 2024-09-30 17:02
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目录1. 函数定义2. 示例示例 1：基本逐元素乘法示例 2：使用缩放因子示例 3：应用于图像3. 注意事项4. 与其他函数的比较总结 cv::Mat::mul() 是 OpenCV 中用于执行矩阵逐元素（逐项）乘法的函数。与传统的矩阵乘法不同，mul() 函数执行的是对应元素之间的乘法操作，常用于 阅读全文
posted @ 2024-09-30 15:41
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目录1. 函数概述cv::Mat::mul()cv::multiply()2. 详细比较2.1. 使用方式cv::Mat::mul()cv::multiply()2.2. 性能和内存管理cv::Mat::mul()cv::multiply()2.3. 数据类型和深度控制cv::Mat::mul()c 阅读全文
posted @ 2024-09-30 15:39
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目录1. 函数定义2. 功能说明3. 示例3.1 基础逐元素相乘3.2 带缩放因子的逐元素相乘3.3 处理不同数据类型4. 注意事项5. 高级用法5.1 使用掩码进行选择性相乘总结 cv::multiply() 是 OpenCV 库中用于对两个数组（通常是图像）的对应元素进行逐元素相乘的函数。 1. 阅读全文
posted @ 2024-09-27 11:00
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目录1. 函数定义2. 示例2.1 计算灰度图像的平均值2.2 计算彩色图像的每个通道的平均值2.3 带掩码的平均值计算总结 cv::mean() 是 OpenCV 中用于计算图像的平均值的函数。它可以用于单通道图像、多通道图像（如彩色图像）、带掩码的图像等。 1. 函数定义 Scalar cv:: 阅读全文
posted @ 2024-09-26 15:52
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目录1. 函数定义2. 原理3. 示例4. 参数作用详解4.1 alpha 的作用4.2 beta 的作用5. 应用场景6. cv::convertScaleAbs() 与 cv::normalize() 的区别总结 cv::convertScaleAbs() 是 OpenCV 中用于将图像像素值缩 阅读全文
posted @ 2024-09-23 14:14
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目录1. 函数定义2. 拉普拉斯算子的原理3. 代码示例4. 应用场景5. 计算示例5.1 5x5 图像矩阵5.2 拉普拉斯算子核5.3 计算过程5.3.1 边界处理5.3.2 卷积操作5.3.3 具体计算5.4 输出矩阵5.5 结果解释 cv::Laplacian() 是 OpenCV 中用于计算 阅读全文
posted @ 2024-09-23 14:06
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目录1. 高斯滤波（Gaussian Blur）2. 计算梯度强度和方向（Gradient Calculation）3. 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）3.1 示例1. 梯度强度矩阵（7x7）2. 每个像素的梯度方向（7x7）3. 非极大值抑制过程4. 非极大值抑制后 阅读全文
posted @ 2024-09-23 11:53
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目录1. 图像锐化2. 原理3. 示例 1. 图像锐化 图像锐化是一种图像增强技术，旨在通过增强图像的边缘信息，使图像看起来更加清晰和具有细节。图像锐化的核心思想是突出图像中的高频分量，这通常与图像中的边缘和快速变化的区域相关。 2. 原理 图像锐化的基本原理是通过增强图像中像素之间的灰度变化，使图 阅读全文
posted @ 2024-09-23 09:14
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