图像处理学习笔记-20241118
换 霍夫变换（Hough Transform）是一种用于检测图像中具有特定形状的特征（如直线、圆等）的技术。它通过将图像空间中的点映射到参数空间，以便从噪声中更可靠地检测出全局形状。霍夫变换广泛应用于图像处理和计算机视觉中，特别是用于直线和圆的检测。 基本原理 在图像中，直线可以用笛卡尔坐标系下的方程表示为： y = − c o s θ / s i n θ ∗ x + r / s i n θ y = -c...
Python PIL：探索图像处理的无限可能
Python PIL：探索图像处理的无限可能 安装Pillow基础操作读取和显示图像文件保存和格式转换裁剪旋转和翻转调整大小改变图像颜色粘贴另一个图像绘制文本和形状 高级功能使用滤镜效果图像增强 ***本文由AI辅助生成*** 本文展示一些常见的和重要的Pillow用法，这些例子几乎涵盖了图像处理的基本需求。 安装Pillow pip install pillow 基础操作 读取和显示图像 from P...
OpenCV从入门到精通实战(七)——探索图像处理：自定义滤波与OpenCV卷积核
本文主要介绍如何使用Python和OpenCV库通过卷积操作来应用不同的图像滤波效果。主要分为几个步骤：图像的读取与处理、自定义卷积函数的实现、不同卷积核的应用，以及结果的展示。 卷积 在图像处理中，卷积是一种重要的操作，它通过将图像与一个小的矩阵（称为卷积核或滤波器）进行运算来影响图像的各种属性。这种操作可以用于实现模糊、锐化、边缘检测等效果。今天，我们将探讨如何在Python中使用OpenCV库来自...
图像处理学习笔记20241115
的优势 饱和度 饱和度（Saturation）是颜色属性之一，描述了颜色的强度和纯度。它反映了颜色的鲜艳程度，通常与色调（Hue）和明度（Value或Brightness）一起构成颜色的三维表示。在图像处理和视觉艺术中，饱和度是一个重要的概念。 1. 饱和度的定义 高饱和度：颜色非常鲜艳和纯正，几乎没有灰色成分。例如，鲜红色、鲜绿色都是高饱和度的颜色。低饱和度：颜色看起来更接近灰色，显得比较柔和、黯淡。...
2024年计算机视觉与图像处理国际学术会议 (CVIP 2024)
单位 组委会 主讲嘉宾 征稿主题 参会方式 会议议程 重要信息 会议官网：iccvip.org 大会时间：2024年11月15日-17日 大会地点：中国 杭州 大会简介 2024年计算机视觉与图像处理国际学术会议(CVIP 2024)将于2024年11月15日-17日在中国杭州举行。会议将围绕计算机视觉与图像处理等研究领域展开，为来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师...
FPGA实现图像处理算法的创新点
以下是FPGA（现场可编程门阵列）实现图像处理算法的一些创新点： 一、并行处理能力 大规模并行运算 创新点描述：FPGA具有丰富的逻辑资源，可以构建大量的并行处理单元。在图像处理算法中，许多操作（如滤波、边缘检测等）可以并行执行。例如，对于一个3×3的图像滤波操作，FPGA可以同时对图像中的多个像素点进行滤波计算，而不像传统的CPU那样需要顺序处理每个像素。这大大提高了处理速度，能够满足实时图像处理的需...
【卫星图像处理】卫星光照处理
太阳高度角和方位角 人们在地球上观察太阳相对于地球的位置时，实际上是太阳相对地球的地平面而言的。通常用高度角和方位角两个角度来确定。同一时刻，在地球上不同的位置，高度角和方位角是不相同的;同一位置，不同的时刻，高度角和方位角也是不相同的。 太阳的高度角是指太阳直射到地面的光线与地(水)平面的夹角，即是指太阳光的入射方向和地平面之间的夹角，如附图所示。太阳高度角是反映地球表面获得太阳能强弱的重要因素，日...
Llama 3.2——同时具备文本和图像处理功能的开源模型
于代理的应用程序等任务中非常有效。 Llama 3.2 的意义 此次发布的 Llama 3.2 在两个关键领域取得了进步。 多模态人工智能的新时代 Llama 3.2 是 Meta 首个同时具备文本和图像处理功能的开源模型。这是开源生成式人工智能发展过程中的一项重大进展，因为它使模型能够分析和响应视觉输入以及文本数据。例如，用户现在可以上传图像并根据自然语言提示接收详细分析或修改，例如识别对象或生成标题。...
禁止吸烟监测系统 基于图像处理的吸烟检测系统 YOLOv7
井下，瓦斯气体浓度达到一定程度时，吸烟的火花足以引发剧烈爆炸，严重威胁矿工的生命安全。 AI边缘计算吸烟监测算法 (一)图像特征提取 AI边缘计算吸烟监测算法首先通过摄像头采集图像信息，然后利用先进的图像处理技术对图像进行特征提取。这些特征包括但不限于香烟的形状、颜色、烟雾的形态等。例如，通过对香烟独特的细长形状和特定的颜色分布进行识别，算法可以初步判断图像中是否可能存在香烟物体。 (二)深度学习模型训练...
OpenCV图像处理——按最小外接矩形剪切图像处理ROI后映射回原图像
引言 在图像处理过程中，提取感兴趣区域（ROI）并在其上进行处理后，往往需要将处理后的结果映射回原图像。这一步通常涉及以下几个步骤： 鼠标选取区域 可以使用OpenCV和C++来通过鼠标绘制多边形，并确定闭合点。功能通过捕捉鼠标事件来实现。绘制多边形时，当点击的点接近第一个点时，可以自动将多边形闭合。 在绘制多边形并将其闭合后，通过OpenCV的 minAreaRect 函数来计算该多边形的最小外接矩形...