讲解OpenCV对图像的光照归一化处理
目录
讲解OpenCV对图像的光照归一化处理
在计算机视觉和图像处理领域，光照对图像质量和分析结果都有重要影响。由于光照条件的不同，同一场景下的图像可能有着明显的亮度差异，这对于图像的分析和处理是不利的。因此，光照归一化处理是一个常见的预处理步骤之一。 OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库，它提供了丰富的图像处理函数和工具。本篇文章将详细介绍OpenCV中的光照归一化处理方法，并给出相应的代码示例。
光照归一化处理方法
在OpenCV中，光照归一化处理一般通过以下两种方法来实现：
1. 直方图均衡化
直方图均衡化是一种基于图像直方图的光照归一化方法，可以通过增强图像的对比度来提高图像的可视性和分析结果。该方法的基本原理是将原始图像的直方图变换为均匀分布的直方图。 下面是使用OpenCV实现直方图均衡化的代码示例：
pythonCopy code
import cv2
# 读取原始图像
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 应用直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)
# 显示处理前后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()在这段代码中，我们首先使用cv2.imread函数读取原始图像，并将其转换为灰度图像。然后使用cv2.equalizeHist函数应用直方图均衡化操作，生成光照归一化后的图像。最后使用cv2.imshow函数显示处理前后的图像。
2. 自适应直方图均衡化
直方图均衡化方法的主要缺点是其全局性质，它将整幅图像的直方图拉伸到均匀分布，容易导致局部细节的失真。为了解决这个问题，OpenCV还提供了一种自适应直方图均衡化方法。该方法将图像分成小块，然后对每个小块进行直方图均衡化，以保持图像的局部细节。 下面是使用OpenCV实现自适应直方图均衡化的代码示例：
pythonCopy code
import cv2
# 读取原始图像
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 应用自适应直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
equalized_image = clahe.apply(image)
# 显示处理前后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()在这段代码中，我们使用cv2.createCLAHE函数创建了一个自适应直方图均衡化对象clahe，并指定了clipLimit和tileGridSize两个参数。然后使用clahe.apply函数将该对象应用于原始图像，得到光照归一化后的图像。最后使用cv2.imshow函数显示处理前后的图像。
当涉及实际应用场景时，光照归一化处理可以在许多图像处理任务中发挥重要作用，如目标检测、物体识别、图像分类等。下面是一个示例代码，用于光照归一化处理在目标检测任务中的应用。
pythonCopy code
import cv2
import numpy as np
def apply_clahe(image):
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 创建CLAHE对象
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
# 应用自适应直方图均衡化
equalized_image = clahe.apply(gray)
# 返回光照归一化后的图像
return equalized_image
# 读取原始图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 光照归一化处理
normalized_image = apply_clahe(image)
# 展示处理前后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Normalized Image', normalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()这段代码通过调用自定义的apply_clahe函数实现了光照归一化处理。该函数接受原始彩色图像作为输入，并将其转换为灰度图像。接下来，使用cv2.createCLAHE创建一个CLAHE对象，并通过clahe.apply函数应用自适应直方图均衡化，得到光照归一化后的图像。最后，使用cv2.imshow展示处理前后的图像。 在实际应用中，你可以根据自己的需求和任务来调整参数和适当修改代码。例如，你可以尝试调整clipLimit和tileGridSize参数，观察不同的光照归一化效果。此外，在目标检测任务中，你可以在光照归一化处理后继续进行其他处理步骤，如目标检测算法的调用和结果分析等。
图像的光照是指图像中的光线分布情况。它是由光源、物体表面和观察点之间相互作用产生的。光照对于图像的视觉质量和内容理解都具有重要影响。在摄影、计算机视觉和图像处理等领域，对图像的光照进行分析和处理是一个重要的任务。 光照在图像中的表现形式包括：
- 光源的亮度和颜色：光源的强度决定了图像中的明暗程度，而光源的颜色则会使图像呈现不同的色彩。
- 物体的反射特性：物体对光的吸收、反射和折射作用决定了其在图像中的亮度和颜色。不同材质的物体对光线的反射特性不同，从而使图像中的表面呈现出不同的明暗变化和纹理。
- 阴影和高光：物体表面的形状、几何结构和光照方向会产生阴影和高光效果。阴影是由于遮挡而导致的暗区域，高光则是由于显著反射光线而产生的亮区域。 图像的光照分析和处理对于许多应用具有重要意义，包括但不限于以下几个方面：
- 图像增强和校正：通过调整图像的光照条件，可以使图像更加明亮、清晰，以提升图像的视觉质量和可读性。例如，可以使用直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法来调整图像的对比度和亮度，提高图像的视觉效果。
- 物体检测和识别：光照条件的变化会对物体检测和识别算法产生影响，因此对光照进行分析和处理可以提高物体检测和识别的准确性和鲁棒性。例如，光照归一化能够减少光照变化对算法的干扰，提高算法的鲁棒性。
- 三维重建和视觉SLAM：在三维重建和视觉SLAM（同时定位和地图构建）应用中，光照条件对于场景的深度估计、纹理恢复和相机位姿估计等都具有重要影响。因此，对于光照进行分析和建模可以提高这些应用的性能和稳定性。 总之，了解和处理图像中的光照是图像处理和计算机视觉领域的重要任务之一。通过对光照的分析和处理，可以改善图像的视觉质量，提高图像处理算法的性能，以及增强对图像内容的理解能力。
总结
光照归一化是图像处理中重要的预处理步骤之一，可以提高图像可视性和分析结果。在OpenCV中，我们可以使用直方图均衡化和自适应直方图均衡化这两种方法来实现光照归一化处理。 希望通过本文的介绍，读者对OpenCV中的光照归一化处理有更深入的理解，并能在实际应用中灵活运用。如果你对OpenCV的图像处理还有更多兴趣，建议阅读OpenCV官方文档和相关教程，进一步探索其丰富功能和应用场景。
相关文章：
Yolov11-detect训练自己的数据集
至此，整个YOLOv11的训练预测阶段完成，与YOLOv8差不多。欢迎各位批评指正。
YOLOv10训练自己的数据集
至此，整个YOLOv10的训练预测阶段完成，与YOLOv8差不多。欢迎各位批评指正。
YOLOv10环境搭建、模型预测和ONNX推理
运行后会在文件yolov10s.pt存放路径下生成一个的yolov10s.onnxONNX模型文件。安装完成之后，我们简单执行下推理命令测试下效果，默认读取。终端，进入base环境，创建新环境。（1）onnx模型转换。
YOLOv7-Pose 姿态估计-环境搭建和推理
终端，进入base环境，创建新环境，我这里创建的是p38t17(python3.8，pytorch1.7)安装pytorch：（网络环境比较差时，耗时会比较长）下载好后打开yolov7-pose源码包。imgpath：需要预测的图片的存放路径。modelpath:模型的存放路径。Yolov7-pose权重下载。打开工程后，进入设置。
深度学习硬件基础：CPU与GPU
CPU：叫做中央处理器（central processing unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。[^3]可以形象的理解为有25%的ALU(运算单元)、有25%的Control(控制单元)、50%的Cache(缓存单元)GPU：叫做图形处理器。
YOLOv8-Detect训练CoCo数据集+自己的数据集
至此，整个训练预测阶段完成。此过程同样可以在linux系统上进行，在数据准备过程中需要仔细，保证最后得到的数据准确，最好是用显卡进行训练。有问题评论区见！
【OpenCV】在Linux上使用OpenCvSharp
OpenCvSharp是一个OpenCV的 .Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，该库采用LGPL发行，对商业应用友好。
基于深度学习的细胞感染性识别与判定
通过引入深度学习技术，我们能够更精准地识别细胞是否受到感染，为医生提供更及时的信息，有助于制定更有效的治疗方案。基于深度学习的方法通过学习大量样本，能够自动提取特征并进行准确的感染性判定，为医学研究提供了更高效和可靠的手段。通过引入先进的深度学习技术，我们能够实现更快速、准确的感染性判定，为医学研究和临床实践提供更为可靠的工具。其准确性和效率将为医学研究带来新的突破，为疾病的早期诊断和治疗提供更可靠的支持。通过大规模的训练，模型能够学到细胞感染的特征，并在未知数据上做出准确的预测。
windows安装conda环境，开发openai应用准备，运行第一个ai程序
作者开发第一个openai应用的环境准备、第一个openai程序调用成功，做个记录，希望帮助新来的你。第一次能成功运行的openai程序，狠开心。
一文详解TensorFlow模型迁移及模型训练实操步骤
当前业界很多训练脚本是基于TensorFlow的Python API进行开发的，默认运行在CPU/GPU/TPU上，为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对TensorFlow的训练脚本进行迁移。
将 OpenCV 与 gdb 驱动的 IDE 结合使用
能力这个漂亮的打印机可以显示元素类型、标志和（可能被截断的）矩阵。众所周知，它可以在 Clion、VS Code 和 gdb 中工作。Clion 示例安装移入 .放在方便的地方，重命名并移动到您的个人文件夹中。将“source”行更改为指向您的路径。如果系统中安装的 python 3 版本与 gdb 中的版本不匹配，请使用完全相同的版本创建一个新的虚拟环境，相应地安装并更改 python3 的路径。用法调试器中以前缀为前缀的字段是为方便起见而添加的伪字段，其余字段保持原样。
改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）
改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）2021.10.30 复现TPH-YOLOv52021.10.31 完成替换backbone为Ghostnet2021.11.02 完成替换backbone为Shufflenetv22021.11.05 完成替换backbone为Mobilenetv3Small2021.11.10 完成EagleEye对YOLOv5系列剪枝支持2021.11.14 完成MQBench对YOLOv5系列量
机器视觉技能培养：桥接学院与工业界的鸿沟
在当前的教育体系中，大学生往往缺乏直接参与机器视觉工作的机会。本文将探讨机器视觉学习的重要性，分析技术指导和实践项目的必要性。并提出一个全面的机器视觉学习路线图。
PyTorch中nn.Module的继承类中方法foward是自动执行的么？
在 PyTorch的 nn.Module中，forward方法并不是自动执行的，但它是在模型进行前向传播时必须调用的一个方法。当你实例化一个继承自torch.nn.Module的自定义类并传入输入数据时，需要通过调用该实例来实现前向传播计算，这实际上会隐式地调用forward方法。
文本挖掘的几种常用的方法
1. 文本预处理：首先对文本数据进行清洗和预处理，如去除停用词（如“的”、“是”等常用词）、标点符号和特殊字符，并进行词干化或词形还原等操作，以减少数据噪声和提取更有意义的特征。3. 文本分类：将文本数据分为不同的类别或标签。文本挖掘是一种通过自动化地发现、提取和分析大量文本数据中的有趣模式、关联和知识的技术。这些示例代码只是简单的演示了各种方法的使用方式，具体的实现还需要根据具体的需求和数据进行适当的调整和优化。8. 文本生成：使用统计模型或深度学习模型生成新的文本，如机器翻译、文本摘要和对话系统等。
智能革命：揭秘AI如何重塑创新与效率的未来
智能革命：揭秘AI如何重塑创新与效率的未来
一文搞懂深度信念网络！DBN概念介绍与Pytorch实战
深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）是一种深度学习模型，代表了一种重要的技术创新，具有几个关键特点和突出能力。首先，DBNs是由多层受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）堆叠而成的生成模型。这种多层结构使得DBNs能够捕获数据中的高层次抽象特征，对于复杂的数据结构具有强大的表征能力。其次，DBNs采用无监督预训练的方式逐层训练模型。
人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
未来，深度学习将进一步发展，能够应用于更多的领域，如自动驾驶、智能制造和医疗辅助等。图像识别和计算机视觉：人工智能在图像识别和计算机视觉领域取得了巨大突破，能够自动识别和分类图像中的物体和场景。未来，随着人工智能技术的发展，自动化和机器人技术将实现更高的智能化程度，能够完成更加复杂的任务。语音识别和自然语言处理：人工智能已经实现了高度准确的语音识别技术，使得我们可以通过语音与智能助理交互，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa。未来，语音识别技术将变得更加智能和自然，能够理解和回答更加复杂的问题。
在云计算环境中，如何利用 AI 改进云计算系统和数据库系统性能
2023年我想大家讨论最多，热度最大的技术领域就是 AIGC 了，AI绘画的兴起，ChatGPT的火爆，在微软背后推手的 OpenAI 大战 Google几回合后，国内各种的大语言模型产品也随之各家百花齐放，什么文心一言、通义千问、科大讯飞的星火以及华为的盘古等等，一下子国内也涌现出几十种人工智能的大语言模型产品。ChatGPT 爆火之后，你是否有冷静的思考过 AIGC 的兴起对我们有哪些机遇与挑战？我们如何将AI 应用到我们现有的工作学习中？_aigc k8s
神经网络中的分位数回归和分位数损失
分位数回归是一种强大的统计工具，对于那些关注数据分布中不同区域的问题，以及需要更加灵活建模的情况，都是一种有价值的方法。本文将介绍了在神经网络种自定义损失实现分位数回归，并且介绍了如何检测和缓解预测结果的"扁平化"问题。Quantile loss在一些应用中很有用，特别是在金融领域的风险管理问题中，因为它提供了一个在不同分位数下评估模型性能的方法。作者：Shiro Matsumoto。
Mediapipe绘制实时3d铰接骨架图——Mediapipe实时姿态估计
使用Mediapipe绘制实时3d骨架铰接图；使用Mediapipe、matplotlib进行3d姿态估计、绘制实时3d坐标
基于神经网络——鸢尾花识别（Iris）
鸢尾花识别是学习AI入门的案例，这里和大家分享下使用Tensorflow2框架，编写程序，获取鸢尾花数据，搭建神经网络，最后训练和识别鸢尾花。
深度学习知识点全面总结
深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等； 无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。神经网络的计算主要有两种：前向传播（foward propagation, FP）作用于每一层的输入，通过逐层计算得到输出结果；
为什么深度学习神经网络可以学习任何东西
尽管如此，神经网络在处理一些对计算机而言极具挑战性的任务上表现出色，特别是在需要直觉和模糊逻辑的领域，如计算机视觉和自然语言处理，神经网络已经彻底改变了这些领域的面貌。在探讨神经网络如何学习的过程中，我们首先遇到了一个基本问题：如果我们不完全知道一个函数的形式，只知道它的部分输入和输出值，我们能否对这个函数进行逆向工程？重要的是，只要知道了这个函数，就可以针对任意输入x计算出对应的输出y。一种简单而有力的思考世界的方式，通过结合简单的计算，我们可以让计算机构造任何我们想要的功能，神经网络，从本质上讲，
如何使用JuiceSSH实现手机端远程连接Linux服务器
处于内网的虚拟机如何被外网访问呢?如何手机就能访问虚拟机呢?cpolar+JuiceSSH 实现手机端远程连接Linux虚拟机(内网穿透,手机端连接Linux虚拟机)
深度学习与神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元行为的计算模型，神经网络由大量的神经元（在计算领域中常被称为“节点”或“单元”）组成，并且这些神经元被分为不同的层，分别为输入层、隐藏层和输出层。每一个神经元都与前一层的所有神经元相连接，连接的强度（或权重）代表了该连接的重要性。神经元接收前一层神经元的信息（这些信息经过权重加权），然后通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）处理，将结果传递到下一层。输入层接收原始数据，隐藏层负责处理这些数据，而输出层则将处理后的结果输出。
程序，进程，线程，超线程之间的联系和区别
当我们谈到计算机程序的执行时，经常会涉及到“程序”，“进程”，“线程”和“超线程”这些概念。通过理解这些概念及其之间的联系和区别，可以帮助我们更好地理解计算机程序的执行方式和并发处理机制。来源：6547网 http://www.6547.cn/blog/442。
绝地求生电脑版的最低配置要求？
更好的方式是通过官方的渠道购买游戏账号，并遵守游戏的规则和使用协议，以保证自己的游戏体验和账号安全性。但请注意，游戏的配置要求可能随着游戏的更新而有所改变，建议您在购买或升级电脑时，参考官方的配置要求以获得最佳游戏体验。如果您的电脑配备了更高性能的处理器，游戏的运行体验将更为流畅。绝地求生是一款较为复杂的游戏，需要较大的内存来加载游戏资源并确保游戏的流畅运行。所以在安装游戏之前，确保您的电脑有足够的存储空间。这些推荐配置可以使您在绝地求生中获得更高的帧率和更好的画面表现，提供更加顺畅和逼真的游戏体验。
labelme安装与使用教程（内附一键运行包和转格式代码）
Labelme是一个开源的图像标注工具，由麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开发。它主要用于创建计算机视觉和机器学习应用所需的标记数据集。LabelMe让用户可以在图片上标注对象和区域，为机器学习模型提供训练数据。它支持多种标注类型，如矩形框、多边形和线条等。它是用 Python 编写的，并使用 Qt 作为其图形界面。
讲解mtrand.RandomState.randint low ＞= high
第一个例子生成了一个介于 0 和 10 之间（不包括 10）的随机整数，而第二个示例生成了一个形状为 (3, 2) 的二维数组，其中的元素是介于 1 和 100 之间（不包括 100）的随机整数。这样，我们就可以在实际的密码重置场景中使用 generate_reset_code() 函数来生成一个随机验证码，并将其发送给用户进行密码重置操作。这段代码的预期目标是生成一个范围为 [low, high) 的随机整数，即在 5 到 3 之间（不包括 3）生成一个整数。的问题，并生成所需范围内的随机整数。