1.提高像质量(一)——拉普拉斯锐化像
2.图像处理中的图像腐蚀与膨胀是什么意思?
3.matlabå¾åå¢å¼º
4.Stable Diffusion 图像生成 攻略六
5.常ç¨çå大pythonå¾åå¤çå·¥å
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6.求MATLAB GUI 环境下 图像处理图像的平移,任意角度的旋转,缩放和翻转,仿射变换等的源代码
提高像质量(一)——拉普拉斯锐化像
处理图像时,提升细节与边缘的增强清晰度是关键。拉普拉斯算子是源码图像处理领域中常用的工具,用于锐化图像,图像强化边缘与细节。增强它通过二阶导数操作在图像中检测变化率,源码151源码从而突出边缘。图像 拉普拉斯算子,增强或拉普拉斯滤波器、源码掩模,图像是增强图像处理中的卷积核。它应用于图像,源码增强边缘与细节,图像使其更为鲜明。增强通过自定义拉普拉斯算子,源码实现图像锐化效果。 本文介绍自定义拉普拉斯算子步骤,包括加载图像、定义卷积核、应用算子与显示结果。使用filter2D函数将自定义算子应用于图像,得到锐化效果。公式b代表自定义算子,lua源码返编辑步骤如下:加载图像
定义自定义拉普拉斯卷积核
应用自定义拉普拉斯卷积核
显示结果
原始图像与锐化图像通过公式f(x,y)和g(x,y)表示,其计算关系为原始图像加c倍拉普拉斯算子卷积后的图像等于锐化图像。公式中的c值取决于采用的公式,采用公式a与b时c=-1,使用其他公式时c=1。 源代码示例展示了不同公式的应用与效果,包括公式a、c与d对应的代码和结果。这为读者提供了实践操作的指导,进一步探索拉普拉斯算子在图像处理中的应用。图像处理中的腐蚀与膨胀是什么意思?
图像处理分为多种,对于不同的图像腐蚀和膨胀的定义不同。1、形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素,然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算;先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。
它具有消除细小物体,在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。它具有填充物体内细小空洞,连接邻近物体和平滑边界的作用。
2、遗失分发源码对灰度图像的膨胀(或腐蚀)操作有两类效果:
(1)如果结构元素的值都为正的,则输出图像会比输入图像亮(或暗);
(2)根据输入图像中暗(或亮)细节的灰度值以及它们的形状相对于结构元素的关系,它们在运算中或被消减或被除掉。
腐蚀就是使用算法,将图像的边缘腐蚀掉。作用就是将目标的边缘的“毛刺”踢除掉。
膨胀就是使用算法,将图像的边缘扩大些。作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉。
使用相同次数的腐蚀与膨胀,可以使目标表面更平滑。
扩展资料:
1、图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,软件库源码搭建而且可获得更有效的处理。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3、图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,授权系统源码用法再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像
百度百科-图像处理
matlabå¾åå¢å¼º
ç´æ¹åè¡¡ï¼å¹³æ»ï¼éåA=imread('.jpg');
B=rgb2gray(A);
figure,subplot(2,2,1),imshow(B);
subplot(2,2,2),imhist(B);
A1=imadjust(B,[0.2 0.5],[]);
subplot(2,2,3),imshow(A1);
subplot(2,2,4),imhist(A1);
C=imnoise(B,'salt & pepper');
h1=[0.1 0.1 0.1;0.1 0.2 0.1;0.1 0.1 0.1];
h2=1/4.*[1 2 1;2 4 2;1 2 1];
C1=filter2(h1,C);
C2=filter2(h2,C);
C3=medfilt2(C);
figure,subplot(2,2,1),imshow(C);
subplot(2,2,2),imshow(C1,[]);
subplot(2,2,3),imshow(C2,[]);
subplot(2,2,4),imshow(C3);
h=[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0];
D1=imfilter(B,h);
d2=fspecial('sobel');
D2=imfilter(B,d2);
D3=edge(B,'roberts',0.1);
figure,subplot(2,2,1),imshow(B);
subplot(2,2,2),imshow(D1);
subplot(2,2,3),imshow(D2,[]);
subplot(2,2,4),imshow(D3);
Stable Diffusion 图像生成 攻略六
本文涉及 Huggingface Diffusers 框架在图像高清放大方面的应用。首先,讨论了框架提供的两个预训练模型:stabilityai/stable-diffusion-x4-upscaler 和 CompVis/ldm-super-resolution-4x-openimages。其中,stabilityai/stable-diffusion-x4-upscaler 模型在高清放大图像中表现出色,而 CompVis/ldm-super-resolution-4x-openimages 模型同样提供了有效的图像增强功能。
在实践过程中,遇到使用 stabilityai/stable-diffusion-x4-upscaler 模型时的下载问题,原因可能在于预训练模型下载不完整。解决方法包括删除缓存、调整访问令牌以及更新相关 Python 包,最终成功运行程序。在使用过程中发现,stabilityai/stable-diffusion-x4-upscaler 模型的使用可能不需要访问令牌,这可能是由于先前的 Python 包版本中存在 bug,更新后这一问题得以解决。
对于 prompt 的使用,尽管在 stablediffusionupscalepipeline 中提供了这个选项以引导高清放大处理,但在实践中,prompt 对人像高清放大效果似乎影响不大。通过查阅源码,可以了解到实际使用的 pipeline 版本与 Github repo 可能存在差异。对于本地部署的稳定性和灵活性问题,使用 LDMSuperResolutionPipeline 更加便捷,因为它无需 prompt,并且在下载缓存时没有遇到问题。虽然两个模型均只能将原始图像放大至 x 像素,且放大尺寸无法自由设置,但实际效果对比显示,LDMSuperResolutionPipeline 在高清放大图像方面表现更为出色。
为了方便未来参考,本文提供了一段测试代码示例(附录一:test_img_super_resolution.py),展示如何利用 Huggingface Diffusers 框架实现图像高清放大。通过实践和分析,可以得出结论,选择 LDMSuperResolutionPipeline 是在当前环境下实现图像高清放大更为推荐的方法。
常ç¨çå大pythonå¾åå¤çå·¥å ·
åææ é¢ï¼ Python image manipulation tools.
ä½è | Parul Pandey
ç¿»è¯ | å®å ¶ç½ä¹å°ãJimmyHua
ä»å¤©ï¼å¨æ们çä¸çéå 满äºæ°æ®ï¼å¾åæ为ææè¿äºæ°æ®çéè¦ç»æé¨åãä½æ 论æ¯ç¨äºä½ç§ç¨éï¼è¿äºå¾åé½éè¦è¿è¡å¤çãå¾åå¤çå°±æ¯åæåå¤çæ°åå¾åçè¿ç¨ï¼ä¸»è¦æ¨å¨æé«å ¶è´¨éæä»ä¸æåä¸äºä¿¡æ¯ï¼ç¶åå¯ä»¥å°å ¶ç¨äºæç§ç¨éã
å¾åå¤çä¸ç常è§ä»»å¡å æ¬æ¾ç¤ºå¾åï¼åºæ¬æä½å¦è£åªã翻转ãæ转çï¼å¾ååå²ï¼åç±»åç¹å¾æåï¼å¾åæ¢å¤åå¾åè¯å«ãPythonæ为è¿ç§å¾åå¤çä»»å¡æ¯ä¸ä¸ªæ°å½éæ©ï¼è¿æ¯å 为å®ä½ä¸ºä¸ç§ç§å¦ç¼ç¨è¯è¨æ£å¨æ¥çæ®åï¼å¹¶ä¸å¨å ¶çæç³»ç»ä¸å è´¹æä¾è®¸å¤æå è¿çå¾åå¤çå·¥å ·ä¾å¤§å®¶ä½¿ç¨ã
让æ们çä¸ä¸å¯ä»¥ç¨äºå¾åå¤çä»»å¡ä¸çå¸¸ç¨ Python åºæåªäºå§ã
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scikit-imageæ¯ä¸ä¸ªå¼æºçPythonå ï¼éç¨äºnumpyæ°ç»ãå®å®ç°äºç¨äºç 究ï¼æè²åå·¥ä¸åºç¨çç®æ³åå®ç¨å·¥å ·ãå³ä½¿æ¯é£äºåæ¥è§¦Pythonçæç³»ç»ç人ï¼å®ä¹æ¯ä¸ä¸ªç¸å½ç®åç´æ¥çåºãæ¤ä»£ç æ¯ç±æ´»è·çå¿æ¿è 社åºç¼åçï¼å ·æé«è´¨éååè¡è¯å®¡çæ§è´¨ã
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/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials
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ä¸é¢æ¯ä¸ä¸ªä¾åï¼å±ç¤ºäºOpenCV-Python使ç¨éåå¡æ¹æ³å建ä¸ä¸ªå为âOrappleâçæ°æ°´æå¾åèåçåè½ã
6. SimpleCV
SimpleCV ä¹æ¯ä¸ä¸ªç¨äºæ建计ç®æºè§è§åºç¨ç¨åºçå¼æºæ¡æ¶ãæäºå®ï¼ä½ å°±å¯ä»¥è®¿é®å 个é«æ§è½ç计ç®æºè§è§åºï¼å¦OpenCVï¼èä¸ä¸éè¦å å¦ä¹ äºè§£ä½æ·±åº¦ãæä»¶æ ¼å¼ãé¢è²ç©ºé´çã
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求MATLAB GUI 环境下 图像处理图像的平移,任意角度的旋转,缩放和翻转,仿射变换等的源代码
该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理,相当于一个小型photoshop。比如读取文件,
几何变换中的垂直镜像,平移,旋转,缩放;
正交变换的DFT,FFT,DCT,DST,DHT,DWashT;
灰度处理中的反色,直方图均衡,全局线性变换,分段线性变换,指数非线性变换,对数非线性变换;
图像增强里面的加噪声,平滑,锐化,伪彩色增强;
图像分割里面的灰度阈值法,Robert,Laplace,sobel,prewitt,canny算子边缘检测法;
图像恢复里面的直接逆滤波,维纳滤波;图像编码里面的霍夫曼编码,行程编码-
CSS backgroundImage 7个好用的技巧
背景图像在CSS中是一项强大且常用的特性。本文将介绍7个与背景图像相关的实用技巧,帮助开发者优化网页设计。
1. 让背景图像完美适配视口。只需使用特定CSS代码即可实现,代码示例如下:
事例源码:[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
2. 在CSS中使用多个背景。通过指定多个背景路径,可以轻松实现,代码如下:
事例源码:[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
3. 创造三角形背景图像。利用两个div和clip-path属性,能够制作出独特的三角形背景,代码如下:
HTML
CSS
事例源码:[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
4. 在背景图像上添加叠加渐变。通过设置渐变,可以增强图像的视觉效果,代码如下:
CSS
事例源码:[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
5. 创建动态变化背景颜色。动态更改背景颜色以匹配,提升视觉吸引力,代码如下:
CSS
事例源码:[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
6. 制作网格背景图像。为艺术或摄影项目增添创意,实现独特背景效果,代码如下:
HTML
SCSS
事例源码:[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
7. 将背景图像设置为文本颜色。利用background-image与background-clip,实现文本与背景图像的完美融合,代码如下:
HTML
SCSS
事例源码:[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
FPGA纯verilog代码实现图像对数变换,提供工程源码和技术支持
图像对数变换旨在优化图像的对比度,尤其提升暗部细节。变换公式为g = c*log(1 + f),其中c为常数,f代表像素值,范围为0-。对数曲线在低像素值区域斜率较大,高像素值区域斜率较低,因此变换能增强图像暗部对比度,改善细节。
使用MATLAB生成log系数,转换为.coe文件,再通过Verilog代码固化为查找表,形成log系数表。
借助FPGA实现图像对数变换,只需将图像像素与查找表一一对应输出。顶层Verilog代码负责实现这一流程。
使用Vivado与MATLAB联合仿真,展示变换效果。仿真结果表明,变换后的图像对比度提升,暗部细节明显增强。
Vivado工程设计包括HDMI输入/输出、图像数据采集、缓存管理等关键组件。HDMI输入/输出由Silicon Image公司的SIL和SIL完成,数据通过FDMA传输,然后存入DDR3做缓存。
顶层代码负责整个流程控制,确保图像处理流程正确执行。
进行上板调试验证,并进行演示。工程代码通过链接形式提供下载,确保用户能获取所需资源。