埃菲尔铁塔_CV算法-优快云博客

原创一种用于噪声周期性和准周期性信号的自动峰值检测高效算法

该算法的基础在于认识到，可以通过 (i) 使用多尺度技术检测信号的所有局部极大值，并 (ii) 通过自动分析应用多尺度技术的结果来找到“真实峰值”，而保持算法的通用适用性。(ii) 能够检测周期性和准周期性信号中的峰值；而相对而言，参数较少的算法则通常只能应用于特定的情况，例如在心电图（ECG）信号中检测R峰 [1,7,8,10,12,14–17,20–24,30–34] 或在色谱数据中检测峰值 [3,4]。需要指出的是，本工作的目标是专门开发一个峰值检测算法，用于检测噪声周期性和准周期性信号中的峰值。

2024-10-31 09:17:15 1596 8

原创 WPF基础知识（续）

在上述代码中，类实现了ICommand接口。_execute字段存储要执行的操作，字段用于判断命令是否可以执行。<Grid><Button Content="按钮" Background="{StaticResource MyBrush}" /></Grid></Window>在这个例子中，在中定义了一个名为MyBrush的画刷资源，然后在按钮的Background属性中使用引用该资源。

2025-03-28 14:03:13 895

原创 WPF基础知识

WPF 是什么WPF（Windows Presentation Foundation）是微软推出的一款用于创建桌面应用程序用户界面的框架。它提供了一种统一的编程模型，将用户界面的设计、布局、数据绑定、动画等功能集成在一起，使得开发人员能够创建出具有丰富交互性和视觉效果的应用程序。它基于.NET Framework，利用了.NET 的强大功能，如面向对象编程、垃圾回收、多线程等，同时结合了 DirectX 技术来实现高性能的图形渲染。WPF 的优势强大的图形渲染能力。

2025-03-28 13:58:17 786

原创 WPF 与 C# 融合开发：从基础到高级应用（一）

方法是具有特定功能的代码块，可以接受参数并返回值。方法可以重载，即方法名相同但参数列表不同。WPF 是微软为 Windows 平台开发的新一代用户界面框架，它引入了 DirectX 图形渲染引擎，支持硬件加速，能够创建出高质量的 2D 和 3D 图形界面。WPF 使用 XAML 来描述用户界面，实现了界面设计和代码逻辑的分离。WPF 提供了丰富的控件，如ButtonTextBoxLabelListBoxComboBox等。每个控件都有其特定的用途和属性。

2025-03-26 11:17:43 1066

原创 WPF 与 C# 融合开发：从基础到高级应用（二）

MessageBox.Show("命令已执行");<Button Content="执行命令" Command="{Binding MyCommand}"/>set;MVVM（Model - View - ViewModel）是一种设计模式，它将视图（View）和模型（Model）分离，通过视图模型（ViewModel）来实现两者之间的交互。随着技术的不断发展，WPF 也在不断更新和完善。未来，WPF 可能会在跨平台支持、性能优化、与新兴技术的融合等方面取得更大的进展。

2025-03-26 11:15:12 1080

原创 WPF 与 C# 开发深度剖析

方法是一段具有特定功能的代码块，可以接收参数并返回值。WPF 是微软为 Windows 平台开发的下一代用户界面框架，它引入了全新的图形渲染引擎，支持硬件加速，能够创建出高质量的 2D 和 3D 图形界面。WPF 使用 XAML（可扩展应用程序标记语言）来描述用户界面，使得界面设计和代码逻辑分离，提高了开发效率和可维护性。</Style></Border></Setter></Style>MessageBox.Show("命令已执行");

2025-03-25 17:21:48 1314

原创 WPF（Windows Presentation Foundation）与 C# 基础知识详解

通过对 WPF 和 C# 基础知识的全面介绍，我们了解了 C# 的基本数据类型、控制流语句、方法等，以及 WPF 的应用程序结构、控件、布局、数据绑定、样式模板、事件处理和依赖属性等核心内容。这些知识是开发 WPF 应用程序的基础，掌握好它们将为进一步深入学习和开发复杂的 WPF 应用程序打下坚实的基础。在实际开发中，还需要不断实践和积累经验，以提高开发效率和应用程序的质量。

2025-03-25 17:16:23 854

原创 WPF基础知识（八）

在调试时，选择 “调试” -> “窗口” -> “实时可视化树” 或 “实时属性资源管理器” 即可打开相应的工具窗口。可以在代码隐藏文件或 ViewModel 中设置断点，当程序执行到断点处时会暂停，方便查看变量的值和程序的执行流程。在 Visual Studio 中，只需在代码行号旁边单击即可设置断点。对于耗时的操作，如网络请求、数据库查询等，使用异步编程模型，避免阻塞 UI 线程，提高应用程序的响应性。在 Visual Studio 中，右键单击项目，选择 “发布”。

2025-03-20 15:06:37 640

原创 WPF基础知识学习（七）

Windows Presentation Foundation（WPF）是微软开发的一个 UI 框架，用于创建具有丰富视觉效果和交互性的 Windows 桌面应用程序。它引入了 XAML（可扩展应用程序标记语言），将界面设计与代码逻辑分离，提升了开发效率和可维护性。WPF 支持矢量图形、动画、多媒体等多种技术，能够打造出专业且美观的用户界面。App.xaml 和 App.xaml.csApp.xaml是应用程序的全局资源和启动设置文件，是其对应的代码隐藏文件，负责应用程序的启动逻辑。

2025-03-20 15:03:54 973

原创 C# WPF 基础知识学习(六)

创建自定义控件可以通过继承现有的控件类来实现。在</Style>可以为自定义控件添加依赖属性。例如，为添加一个CustomText。

2025-03-18 10:58:53 890

原创 WPF 开发从入门到进阶（五）

MVVM（Model - View - ViewModel）是一种设计模式，用于分离 UI 设计和业务逻辑。它将视图（View）、视图模型（ViewModel）和模型（Model）分离，提高了代码的可维护性和可测试性。Model：表示应用程序的数据和业务逻辑，如数据库实体、业务规则等。View：负责界面的呈现，即 XAML 文件定义的 UI 元素。ViewModel：作为 View 和 Model 之间的桥梁，负责处理视图的交互逻辑和数据转换，实现了视图和模型的解耦。

2025-03-18 10:53:50 1170

原创 C# WPF 基础知识学习(四)

在这个例子中，我们定义了一个名为MyProperty的依赖属性，类型为int，所属的类型是MyControl，默认值为 0。通过GetValue和SetValue方法来获取和设置依赖属性的值。

2025-03-13 11:15:21 845

原创 C# WPF 基础知识学习(三)

Windows Presentation Foundation（WPF）是微软为开发 Windows 桌面应用程序而推出的一个 UI 框架。它引入了许多先进的技术和概念，如基于矢量图形的渲染、数据绑定、样式和模板等，使得开发者能够创建出具有丰富视觉效果和交互性的应用程序。与传统的 Windows Forms 相比，WPF 更加注重用户体验和界面设计的灵活性。XAML 是一种基于 XML 的标记语言，用于描述 WPF 应用程序的用户界面。

2025-03-13 11:10:29 1058

原创 C# WPF 基础知识学习（二）

样式是一种用于集中设置 UI 元素属性的机制，可以将一组属性应用到多个元素上，实现统一的外观风格。命令是一种抽象的操作，它定义了操作的执行逻辑和是否可以执行的判断逻辑。WPF 提供了丰富的动画系统，允许对 UI 元素的属性进行动态变化，从而创建出各种生动的效果。是一个动态集合，当集合中的元素发生添加、删除或修改操作时，会自动通知绑定的 UI 元素进行更新。可以将资源字典定义在单独的。用于定义触发条件，当鼠标悬停在按钮上时，改变按钮的背景色。通过这种方式，可以实现资源的共享和复用，提高代码的可维护性。

2025-03-12 10:59:37 898

原创 C# WPF 基础知识学习(一)

Windows Presentation Foundation（WPF）是微软推出的一款用于构建用户界面的框架，它为开发 Windows 桌面应用程序提供了统一的编程模型、语言和框架。WPF 将用户界面的设计与业务逻辑分离开来，采用了 XAML（可扩展应用程序标记语言）来描述界面元素，使得界面设计更加直观和灵活。与传统的 Windows Forms 相比，WPF 在图形渲染、动画效果、数据绑定等方面具有显著优势，能够创建出更加美观、交互性强的应用程序。

2025-03-12 10:54:17 1133

原创基于传统算法的半导体晶圆缺陷检测原理及代码（二）

了解基于传统算法的半导体晶圆缺陷检测原理和方法，对于深入理解半导体制造工艺和质量控制具有重要意义。在半导体制造技术持续创新的浪潮中，基于传统算法的缺陷检测技术也将不断演进，为半导体产业的高质量发展提供坚实可靠的技术支撑，确保在芯片制造的每一个环节都能精准识别和管控缺陷，推动半导体产业迈向更高的发展水平。基于传统算法的半导体晶圆缺陷检测技术在半导体制造的长期发展历程中扮演了重要角色，凭借其成熟的技术体系、较快的检测速度和相对较低的成本，在各个工艺阶段为保障晶圆质量发挥了关键作用。

2025-03-11 17:10:16 890

原创基于传统算法的半导体晶圆缺陷检测原理

半导体晶圆制造是一个极其复杂且高度精密的过程，在晶圆制造过程中，由于各种因素的影响，如原材料质量、工艺控制、设备精度等，不可避免地会产生各种缺陷。这些缺陷如果不能及时检测和处理，将会严重影响芯片的性能和成品率，增加生产成本。因此，半导体晶圆缺陷检测技术在半导体制造行业中具有至关重要的地位。传统算法在半导体晶圆缺陷检测中曾经发挥了重要作用，并且在一些特定场景下仍然被广泛应用。了解基于传统算法的半导体晶圆缺陷检测原理和方法，对于深入理解半导体制造工艺和质量控制具有重要意义。

2025-03-11 17:06:17 1695

原创常用图像算法（二）接上文

本文详细介绍了常用的图像增强算法原理，并给出了基于 OpenCV C++ 库的实现代码。图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类，其中空间域增强包括灰度变换、直方图均衡化、空域滤波等方法，频域增强包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等方法。此外，还介绍了彩色图像增强的方法、图像增强算法的评价指标以及图像增强算法的应用场景和发展趋势。通过对这些算法的学习和应用，可以有效地改善图像的视觉效果，提高图像的质量，为后续的图像分析和处理提供更好的基础。

2025-03-10 10:29:39 890

原创常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

图像增强是数字图像处理中的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，突出图像中的重要信息，或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过对图像的灰度直方图进行调整，使得图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的对比度。灰度变换是最基本的空间域增强方法，它通过对图像的每个像素的灰度值进行某种变换来改善图像的对比度。常见的频域增强算法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。线性变换是最简单的灰度变换方法，其基本思想是将图像的灰度值进行线性拉伸或压缩，以增强图像的对比度。

2025-03-10 10:26:43 1172

原创接上文模板匹配halcon转成c++ opencv代码及延申应用

以下是将你提供的 Halcon 代码转换为 OpenCV C++ 代码的实现。这个代码同样包含模型初始化和模型应用两个主要部分。

2025-03-05 10:10:11 377

原创 Halcon模板匹配代码分析（可直接复制粘贴使用）

这段代码是使用 Halcon 机器视觉库编写的，主要实现了形状模型的初始化、训练以及应用的过程。以下是对这段代码的详细分析、原理说明以及延申应用的讨论。

2025-03-05 10:06:09 882

原创深度剖析深度学习神经网络及传统算法热点与代码实现

然后初始化用户与物品特征矩阵，通过交替固定一方矩阵，求解另一方矩阵的最小二乘问题，不断迭代更新矩阵，直至满足收敛条件。以基于强化学习的 NAS 为例，将神经网络架构视为智能体的行动策略，通过智能体与环境交互，不断调整架构以最大化奖励（如模型在验证集上的准确率）。近期，GAN 在多个方向取得令人瞩目的进展。训练过程中，生成器与判别器相互对抗，通过优化交叉熵损失函数，不断提升生成图像的逼真度。生成器负责生成逼真的 MRI 图像，判别器则区分真实与生成图像，同时分割网络在生成的图像上进行训练，不断优化分割效果。

2025-03-04 10:52:45 1141

原创近期深度学习神经网络及传统算法的热点及相关代码介绍

【代码】近期深度学习神经网络及传统算法的热点及相关代码介绍。

2025-03-04 10:51:03 451

原创圆形overlay识别（圆形重叠识别）代码可直接复制粘贴使用

这段代码主要使用了 Halcon 机器视觉库，其核心目的是对指定目录下的 BMP 格式图像进行处理，检测图像中的内外圆，并计算内圆相对于外圆的偏移量，最后在窗口中显示原始图像以及检测到的内外圆轮廓。以下将从代码的各个部分详细解释其原理、功能，并探讨可能的延伸应用。这段代码通过 Halcon 机器视觉库实现了对图像中内外圆的检测和偏移量计算，具有广泛的应用前景。在工业、机器人、医学、交通、农业等领域，圆形检测技术都发挥着重要作用。

2025-03-03 10:04:29 932

原创矩形overlay识别（重叠矩形识别） halcon代码（可直接复制粘贴使用）附加延申应用及代码

这段 HALCON 代码主要围绕从图像中提取外矩形和内矩形的轮廓，进而获取它们的顶点坐标并生成线段区域展开。通过一系列图像处理操作，如灰度化、增强、阈值分割、连通区域分析、形状选择、轮廓提取等，实现了对矩形特征的精准提取，最终得到了矩形的详细坐标信息。尺寸测量：根据顶点坐标计算矩形的长、宽和面积等尺寸信息，可用于产品尺寸检测。位置检测：判断矩形在图像中的位置，确定其是否处于中心位置，可用于物体定位。目标跟踪：在连续的图像帧中对矩形进行跟踪，可用于运动物体的监测。缺陷检测。

2025-03-03 09:57:09 734

原创接上文延申应用 halcon及代码

对于提取出的外矩形和内矩形区域，可以进行纹理分析，以获取更丰富的图像信息，进而实现更精准的识别和分类。例如，在 X 光片或 CT 图像中，通过提取病变区域的矩形轮廓，可以计算出病变的大小、位置等信息，辅助医生进行诊断。通过改变图像的尺度，可以提取出不同尺度下的矩形信息，从而提高分析的准确性和鲁棒性。例如，通过对农田图像中的矩形地块进行分析，可以计算出地块的面积、边界等信息，为农田管理提供依据。可以将提取出的外矩形和内矩形区域作为输入，输入到预训练的深度学习模型中，提取更高级的特征。

2025-02-27 15:38:58 809

原创 Halcon 重叠识别附代码及解释延申应用

这段 Halcon 代码的主要功能是从一幅图像中提取外矩形和内矩形，并获取它们的顶点坐标，最后根据这些顶点坐标生成线段区域。具体来说，它会先读取图像，将其转换为灰度图，然后通过强调、阈值分割、连通区域分析、形状选择等操作分别提取外矩形和内矩形的轮廓，接着获取这些矩形的最小外接矩形的参数，生成矩形轮廓，再对矩形轮廓进行排序和顶点坐标提取，最后根据顶点坐标生成线段区域。在工业生产中，常常需要对零件的尺寸进行精确测量。通过提取外矩形和内矩形的顶点坐标，可以计算出矩形的长、宽、对角线长

2025-02-27 15:35:05 549

原创线程池代码分析及延申应用（续二）

虽然 C++ 标准库提供了跨平台的线程和同步机制，但在不同的操作系统上，线程的行为和性能可能会有所差异。为了提高线程池的跨平台兼容性和性能，可以根据不同的操作系统进行一些优化。在机器学习领域，很多任务可以并行化处理，例如数据预处理、模型训练等。我们可以使用线程池来加速这些任务的执行。

2025-02-25 10:55:52 396

原创线程池代码分析及延申应用（续三）

量子计算具备强大的并行计算能力，线程池可以针对量子计算的特点进行优化，重新设计任务调度算法，以充分利用量子比特的并行性，实现更高效的任务处理。神经形态芯片模拟人脑神经元的工作方式，具有低功耗、高并行性的特点，线程池能够适配其独特的架构，将任务分解为适合神经形态芯片处理的单元，进一步提升计算效率和能源利用率。未来的线程池将具备更强的智能化和自适应能力。同时，利用容器化和编排技术，如 Docker 和 Kubernetes，线程池可以实现快速部署、弹性伸缩和高可用性，满足云环境下不断变化的业务需求。

2025-02-25 10:55:45 1112

原创基于 C++ OpenCV 图像灰度化 DLL 在 C# WPF 中的拓展应用

本文围绕基于 C++ OpenCV 图像灰度化 DLL 在 C# WPF 中的应用展开，详细探讨了其在工业检测、医学图像处理、安防监控、农业和教育等多个领域的拓展应用。通过将图像灰度化功能封装成 DLL 并在 C# WPF 中调用，可以充分发挥 C++ 的高性能和 OpenCV 的强大功能，同时利用 C# WPF 的可视化和易用性，实现各种复杂的图像处理和分析任务。

2025-02-21 11:36:53 805

原创 C# WPF调用C++ dll 结合opencv

【代码】C# WPF调用C++ dll 结合opencv。

2025-02-21 11:30:25 703

原创 Halcon 边缘检测常用算子详解

边缘是图像中局部灰度值发生急剧变化的区域，通常对应着物体的边界、表面法线的突变或者不同物体之间的交界处。从数学角度来看，边缘处的灰度值变化可以用一阶导数或二阶导数来描述。一阶导数的极值点和二阶导数的过零点往往对应着边缘的位置。

2025-02-20 10:23:20 953

原创 Halcon 边缘检测：常用算子、代码解释与原理剖析

Halcon 提供的丰富边缘检测算子为机器视觉应用提供了强大的工具支持。通过深入理解这些算子的原理、代码实现和适用场景，开发者可以根据具体需求选择合适的算子，实现高效、准确的边缘检测。在实际应用中，还可以结合多种算子的优势，对检测结果进行融合处理，以获得更好的边缘检测效果。随着机器视觉技术的不断发展，未来边缘检测算法和算子也将不断演进，以适应更加复杂和多样化的图像场景，为工业生产、医疗、安防等领域提供更精准、可靠的图像分析支持。

2025-02-20 10:19:35 955

原创 Halcon 边缘检测详解

本文详细介绍了边缘检测的基本原理，包括基于导数的边缘检测和多阶段边缘检测（以 Canny 算子为例）。同时，深入探讨了 Halcon 中边缘检测的实现方法，包括 Sobel 边缘检测和 Canny 边缘检测，并给出了相应的 Python 代码示例。此外，还介绍了 Halcon 边缘检测的应用场景、优化与扩展方法以及性能评估指标。通过使用 Halcon 提供的丰富工具和算法，我们可以高效、准确地实现各种边缘检测任务，为图像处理和计算机视觉应用提供有力支持。

2025-02-19 10:04:48 1168

原创基于Halcon的边缘检测代码及原理应用

在数学上，图像可以看作是一个二维函数发f(x,y) ，其中 x 和 y 是图像平面上的坐标， f(x,y)表示该点的灰度值。边缘通常对应着图像灰度值的突变，这种突变可以通过图像的一阶导数或二阶导数来检测。一阶导数：图像在和方向上的一阶偏导数分别定义为：一阶导数的幅值可以表示为，当 M(x,y) 超过某个阈值时，就认为该点是边缘点。二阶导数：图像在 x和 y方向上的二阶偏导数分别为，拉普拉斯算子是常用的二阶导数算子，定义为。

2025-02-19 09:50:20 1170

原创传统算法与深度学习结合的真实案例深度剖析

例如，在新闻分类任务中，这种结合方式能够提高分类的准确率和召回率，尤其是在处理一些主题相似的新闻文本时，LSTM 能够利用其上下文信息处理能力，准确区分不同主题的新闻。例如，在一些专业领域的翻译中，如医学、法律等，SMT 可以利用其专业领域的语言知识，提供准确的术语翻译，NMT 可以对整体句子的翻译进行优化，使翻译结果既准确又自然。例如，在汽车制造、电子制造等行业，通过将传统机器视觉方法与 CNN 相结合，能够准确检测出产品表面的划痕、裂纹、孔洞等缺陷，提高了产品的质量和生产效率。

2025-02-18 11:12:34 966

原创传统算法结合深度学习神经网络的具体应用及代码

这些代码主要使用 Python 语言，借助常见的深度学习和机器学习库，如。本示例使用传统的财务比率作为特征，构建一个简单的深度神经网络来预测金融风险（假设为二分类问题）。本示例使用 TF - IDF 提取文本的传统特征，再结合简单的全连接神经网络进行文本分类，使用。此示例展示如何先使用 CNN 提取图像特征，再将特征输入 SVM 进行分类。这些示例代码只是简单的演示，实际应用中可能需要根据具体问题进行更复杂的调整和优化。提取语音的 MFCC 特征（传统特征），然后使用简单的全连接神经网络进行分类。

2025-02-18 11:06:31 941

原创线程池代码分析及延申应用（续）

原代码中的管理线程只是简单地根据空闲线程数和当前线程数来增加或减少线程，我们可以进一步优化这个策略，考虑更多的因素，如任务队列的长度、任务的执行时间等。为了更好地了解线程池的运行状态，我们可以添加监控和统计功能，例如记录线程池的活跃时间、任务的平均执行时间、任务队列的长度变化等。

2025-02-17 10:31:21 351

原创线程池代码分析及延申应用

这段 C++ 代码实现了一个简单的线程池类，线程池是一种用于管理和复用线程的机制，它可以避免频繁创建和销毁线程带来的开销，提高程序的性能。类允许用户指定线程池的最小和最大线程数，并提供了添加任务、管理线程数量等功能。i < max;i++)构造函数：接受两个参数min和max，分别表示线程池的最小和最大线程数。minthread和maxthread分别存储最小和最大线程数，stopthread用于标记线程池是否停止，idlethread表示空闲线程数，初始化为最小线程数，

2025-02-17 10:19:46 1017

原创基于深度学习的半导体测试优化与产能提升策略研究

半导体测试作为确保芯片质量和性能的关键环节，对半导体产业的发展至关重要。传统测试方法在面对日益复杂的芯片设计和大规模生产需求时，效率和准确性受到挑战。本文聚焦于深度学习在半导体测试优化和产能提升方面的应用，详细阐述了深度学习算法在测试数据处理、故障诊断、测试流程规划等方面的原理和方法，通过实际案例分析验证了其有效性，并探讨了应用过程中的挑战与未来发展趋势，旨在为半导体测试领域的技术革新提供参考。

2025-02-14 10:30:16 1156

红外图像对比度增强的双边滤波结合受限直方图均衡化算法研究

内容概要：本文探讨了红外图像对比度增强的有效算法，尤其是基于双边滤波结合受限直方图均衡化的方法。红外相机成像受感光材料影响导致生成图像对比度低、细节模糊等问题，通过使用双边滤波与受限直方图均衡化组合的技术，有效提升了图像的质量和细节表现。实验结果显示，相比传统的直方图均衡化算法，该方法在细节增强和对比度扩展方面表现出色。适合人群：计算机视觉研究人员，图像处理领域的工程师和技术人员。使用场景及目标：①研究和开发新的红外图像处理算法；②提升红外图像在实际应用中的质量，如监控、医疗等领域。其他说明：本算法在减少噪声和过度曝光方面有明显优势，特别适合处理高动态范围的红外图像。

2024-11-08

基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术及其应用

内容概要：本文提出了一种基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术，解决了现有图像增强算法中存在的过度增强、欠增强、边缘光晕效应等问题。首先，利用引导图像过滤器将背景和细节分离，避免过度增强带来的光晕效应；接着，通过多级直方图形状分割方法实现背景的个体均衡化；最后，采用自适应细节增强方法在增强细节的同时抑制均匀区域中的噪声，提高图像的信噪比。实验结果表明，该方法能有效避免常见问题并产生优良的整体增强效果。适合人群：图像处理领域的研究人员、工程师和技术爱好者。使用场景及目标：适用于图像对比度提升和细节增强，特别适用于存在光照不均或对比度较低的图像。主要目的是改善图像的视觉效果和提升后续处理的准确性。阅读建议：阅读本文时，重点关注多级直方图形状分割的具体实现步骤和实验结果的详细对比分析，有助于更好地理解和应用该技术。

2024-11-08

基于Gamma校正的低照度图像对比度增强方法研究

内容概要：本文系统研究了基于Gamma校正的图像对比度增强方法，特别是针对低照度图像的处理。通过对直方图均衡化算法和加权分布自适应Gamma校正算法的结合，并引入亮度权重w，提出了混合直方图修正方法。针对该方法存在的缺陷，提出了两种改进措施：一是利用传统Gamma校正算法对特定亮度值以下的像素进一步亮度增强；二是结合Gamma校正和多尺度Retinex算法，自适应处理图像中暗亮区域的像素，最终提高了图像对比度和视觉效果。适合人群：具备一定图像处理基础，从事计算机视觉、模式识别和图像处理领域的研究人员和技术人员。使用场景及目标：适用于需要处理低照度图像的场景，如夜景拍摄、安防监控、医疗影像等，旨在通过提高图像对比度和亮度，增强图像质量和实用性。其他说明：本文通过实验证明，改进的混合直方图修正方法在主观视觉效果和客观评价指标上均有显著提升，具有较强的实际应用价值。

2024-11-08

基于C++与OpenCV实现图像预处理与连通域分析的Halcon连接应用

内容概要：本文介绍了一种利用 C++ 和 OpenCV 库进行图像预处理及后续连通域分析的技术方法。首先实现了对输入图像的读取以及直方图均衡化操作，接着定义了一个自定义函数进行对数变换以增强图像对比度。之后对变换后的图像进行了高斯滤波去噪处理、均值漂移聚类（两次），并通过二值化反转获得了适合进行连通区域标记的基础图像。最后完成了基于连通成分检测的功能来统计并着色不同的轮廓区域。适合人群：对于熟悉C++和OpenCV基本概念的开发人员、研究人员或者学习者，特别是关注于图像处理和视觉分析方面的需求者来说非常适合。使用场景及目标：此示例可用于多种应用场景如医疗影像诊断、工业产品缺陷检测或是科研数据分析中，旨在通过高效准确地提取出特定特征或目标从而辅助决策。其他说明：本案例提供了一整套从原始图片导入到最后输出结果的流程步骤，在实际项目中可根据具体需求调整相关参数设置。同时需要注意环境搭建和配置问题，确保所有必要的依赖项都能顺利安装运行。

2024-11-07

基于OpenCV的图像处理与内切圆检测算法 C++实现

内容概要：本文档提供了一个详细的C++程序，展示了如何使用OpenCV库对图像进行预处理（包括高斯滤波、灰度转换和二值化）以及如何检测并绘制出目标图形内的最大内切圆。具体的步骤涉及先用形态学闭运算平滑边缘，然后利用findContours函数提取轮廓，最后在轮廓内部计算并标记内切圆的位置。适用人群：初级到中级水平的视觉处理工程师、C++程序员、学习OpenCV的相关学者和技术爱好者。使用场景及目标：适用于需要从图片数据中提取特定形状特征的应用场合，比如工业质量检测、智能安防监控等领域，目的是帮助读者理解和掌握基于OpenCV的基本图像处理技术和内切圆定位方法。其他说明：代码示例较为全面地介绍了从原始图片输入到最终结果输出的全过程，可以作为学习或项目开发时的重要参考资料。

2024-11-07

OpenCV中从RGB到LCH颜色空间的转换方法与应用

内容概要：本文档提供了通过 OpenCV 实现将 RGB 图像转化为 LCH 颜色空间的方法步骤，先是从 RGB 转换为 LAB 再转换成 LCH，展示了一个简单的 C++ 代码实例完成这一操作流程，并对原图及转化后的图像进行了显示。通过这段示例可以快速理解和掌握基于OpenCV的颜色空间转换技能。适用人群：初学者或有一定经验但希望复习巩固颜色空间变换知识的视觉算法工程师。使用场景及目标：本示例主要适用于需要在不同颜色模型间切换处理的任务，比如色彩增强、图像分析、机器学习预处理阶段，帮助使用者更好地利用各种颜色模式的特点进行图像特征提取。其他说明：代码采用面向对象风格书写，调用了OpenCV库中常用函数cvtColor()实现了两个重要的颜色转换，即由RGB到LAB再从LAB到LCH，同时给出了错误检测机制来确保源图像能够被成功载入，确保了程序执行的安全性和稳定性。对于图像的展示部分，则是使用命名窗口的方式让用户直观对比不同颜色模型下的视觉效果。

2024-11-06

C++基于OpenCV的模糊C均值聚类算法实现与应用

内容概要：本文介绍了在C++环境中利用OpenCV库实现的模糊C均值聚类算法。作者通过读取输入图片，对其进行预处理之后执行聚类运算，同时展示了如何动态调整聚类过程中的关键参数如类别数目、隶属度指数和迭代停止误差等。实验结果显示了聚类前后的对比以及各类性能指标如隶属度系数和划分熵等。适用人群：具有基础C++和OpenCV库使用经验的数据分析师和技术开发人员。使用场景及目标：用于图像处理任务中进行有效的颜色或纹理区域分割，特别适用于需要精确识别物体边界的应用场合，帮助提升算法处理效率。其他说明：该实例采用简单的GUI界面演示整个计算流程及其最终成果，适合初学者快速上手和理解模糊聚类的工作原理。

内容概要：本文针对低照度下难以获取清晰图像的问题，提出了一种基于自适应权重Retinex的增强方法，该算法通过对多尺度Retinex（MSR）算法进行优化，利用HSI模型处理图像的色彩与亮度，提高了图像的整体亮度和清晰度，同时解决了传统MSR处理导致的颜色失真问题。文章还详细介绍了权重选取的方法，并通过实验展示了该算法的有效性。适合人群：从事图像处理领域的科研人员和技术开发者。使用场景及目标：适用于低光照环境下的监控、安防、车载系统以及军事侦察等领域，旨在改善图像质量，提升信息提取的可靠性和鲁棒性。其他说明：文章引用了多篇相关领域的研究文献，并附有详细的公式推导与实验结果分析。对于希望深入理解低照度图像增强技术的人来说，是一份宝贵的参考资料。

2024-11-08

轮廓波域内局部对比度增强

2024-11-08

基于双区间熵重映射的图像对比度增强方法研究

内容概要：该论文介绍了一种基于双区间熵重映射的图像对比度增强方法。文中详细解释了方法的数学原理及其在图像处理中的应用，特别是如何有效地提高低对比度图像的对比度，同时对高对比度图像的变换则相对平滑。实验证明该方法不仅提高了图像的视觉效果，还能结合Gabor滤波器进一步提升增强效果。适合人群：从事图像处理和计算机视觉领域的研究人员和技术人员，以及对图像对比度增强技术感兴趣的学术界人士。使用场景及目标：适用于需要提高数字图像对比度的各种应用场景，尤其是在图像处理和计算机视觉任务中。目的是提高图像质量，更好地识别和分析图像内容。其他说明：该方法不仅在对比度增强方面表现优异，还在保持图像原有细节和减少噪声方面显示出优势。通过对多种经典测试图像的评估，证明了其优越性和普适性。

2024-11-08

热电池缺陷检测的局部对比度增强X射线算法研究

内容概要：本文针对因射线源管电压限制引起X射线透射图像局部纹理特征不明显的问题，提出了一种局部对比度增强的改进灰度峰值坐标比对算法。首先，研究管电压变化对热电池内部组件（如负极、集流片）灰度变化规律的影响，确立最佳管电压值；其次，针对大尺寸热电池，通过自适应对比度增强(ACE)算法提取电池堆波峰波谷信息进行灰度峰值坐标比对，有效提升了缺陷检测的准确性。研究表明，在最优管电压140kV条件下，大尺寸热电池漏装集流片和次序错误的缺陷检测准确率分别达到96%和92%。适用人群：具备一定物理学基础知识的技术研究人员、图像处理工程师及相关领域的学者。使用场景及目标：适用于需要通过X射线技术对大型复杂构件（如热电池）内部结构及装配状态进行精准检测的应用场合。旨在优化X射线成像质量和缺陷识别效率，提升产品的可靠性与安全性。其他说明：文章提供了详细的实验数据支持理论分析，并结合实例验证了算法的有效性和优越性。研究不仅有助于解决当前行业难题，也为未来相关技术的发展提供了有价值的参考。

2024-11-08

傅里叶变换，为啥信号频率不同，截止频率种的幅值也不同。

2024-10-25

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