图像编辑器 Monica 之 CV 常见算法的快速调参

一. 图像编辑器 Monica

Monica 是一款跨平台的桌面图像编辑软件(早期是为了验证一些算法而产生的)。

screenshot.png

其技术栈如下：

• Kotlin 编写 UI(Kotlin Compose Desktop 作为 UI 框架)

• 基于 mvvm 模式，依赖注入使用 koin，编译使用 JDK 17

• 部分算法使用 Kotlin 实现

• 其余的算法使用 OpenCV C++ 来实现，Kotlin 通过 jni 来调用。

• Monica 所使用的模型，主要使用 ONNXRuntime 进行部署和推理

• 其余少部分模型使用 OpenCV DNN 进行部署和推理。

• 本地的算法库使用 C++ 17 编译

Monica 目前还处于开发阶段，当前版本的可以参见 github 地址：https://github.com/fengzhizi715/Monica

这两个月由于工作比较繁忙，我只把 CV 算法快速调参的模块做了完善。

二. 实验性的功能——提供 CV 常见算法的快速调参的能力

在之前的相关系列文章中，曾介绍过该模块完成了二值化、边缘检测、轮廓分析等功能。这次更新了一些新的功能包括: 图像增强、图像降噪、形态学操作、模版匹配。

下面展示该模块的入口

以及该模块的首页

目前，该模块只规划了上述的功能，并已全部实现。短期内暂时不会增加新功能。

2.1 图像增强

该模块提供的图像增强算法，其实之前在 Monica 中早已实现了，我只是把他们从首页移动到这里。这些图像增强算法包括：直方图均衡化、clahe、gamma 变换、Laplace 锐化、USM 锐化、自动色彩均衡。

下图展示的的是进入图像增加的页面，并加载了某个图像的原图。

下图分别展示的是原图经过直方图均衡化后的效果和原图经过 gamma 变换后的效果。

Gamma 变换.png

2.2 图像降噪

该模块提供的图像降噪算法都是通过图像滤波实现的。目前支持高斯滤波、中值滤波、高斯双边滤波、均值迁移滤波。