视觉与物联智能

数字图像处理与Python语言实现专栏将使用Python语言实现经典数字图像处理领域的经典图像处理算法，为深度学习图像处理打下基础。专栏将包含：图像颜色空间转换、图像几何变换、图像频域变换、图像降噪、图像增强、图像形态学处理、图像边缘检测、图像特征提取、图像滤波、图像分割、图像重建、高性能图像处理等等。

本文介绍了Python中Pillow库的ImageOps模块功能，主要包括图像调整和变形两大类操作。在图像调整方面，详细讲解了自动对比度(auto-contrast)和直方图均衡化(equalize)两种方法，分析了它们的特点、参数和应用场景。在图像变形方面，阐述了变形原理，通过getmesh函数实现区域映射，并提供了单区域变形和波浪变形两个具体示例代码。文章采用图文结合的方式，展示了不同图像处理效果，对理解和使用Pillow进行图像处理具有实用参考价值。

本文介绍了Python图像处理中ImageOps模块的核心功能，包括图像变换和色彩效果处理。主要内容涵盖：1）图像变换函数（flip垂直翻转、mirror水平翻转、exif-transpose自动校正方向）；2）色彩处理功能（grayscale灰度转换、colorize双色/三色着色、invert反色效果、posterize色调分离减少颜色数量、solarize曝光过度效果）。每种方法都配有示例图像和对应代码，展示了如何通过简单函数调用实现丰富的图像处理效果。特别适合需要快速实现基础图像处理的开发者使用。

ImageOps 模块包含一系列函数，可在一次调用中执行各种常见的图像操作。这些函数包含一些您在图像处理应用程序（例如 GIMP 或 Photoshop）中通常会执行的最常见操作。

本文介绍了Pillow库中Image类的核心功能，包括图像创建、保存、波段处理等操作。主要内容包括：通过Image.new和Image.open创建图像；使用save方法保存图像；利用effect_noise、linear_gradient等生成器创建测试图像；split/merge方法分割合并图像波段；以及putalpha添加透明通道的技巧。文章还提到Image类与其他模块的重叠功能将在后续章节介绍，如像素访问、图像操作和过滤等。这些基础功能为Python图像处理提供了强大支持。

Pillow 是一个用于图像处理的 Python 库。它提供许多与 GIMP 或 Photoshop 等图像应用程序中类似的图像处理功能，但它们是通过 Python 代码而非用户界面调用的。这非常适合自动化图像处理任务，或为您自己的应用程序添加图像处理功能。

在本节中，我们将介绍一些常见的文件格式及其功能。虽然还有很多其他格式，但这些是最广泛使用的。

本文介绍了图像文件格式的基础知识，主要包括四个方面内容：首先解释了多种图像格式并存的原因，包括不同应用场景的特殊需求；其次阐述了图像数据的组成，包括像素数据和元数据；然后详细讲解了图像压缩技术，分为无损压缩（如游程编码和DEFLATE）和有损压缩（如JPEG的频域转换和量化）；最后简要提及了常见的图像格式类型。文章着重分析了不同压缩方法的工作原理和适用场景，帮助读者理解图像存储和处理的基本原理。

本文介绍了图像处理中的几种特殊图像格式和存储方式。首先讲解了双层图像，即只包含黑白像素的单一比特图像，常用于传真机和打印机。其次讨论了高色阶图像（10-14位）在专业摄影中的应用优势。然后详细说明了基于调色板的图像工作原理，包括固定和自适应两种调色板方案。接着阐述了三种实现透明度的技术：Alpha通道、透明调色板条目和透明颜色定义。最后介绍了隔行扫描和交替像素排序等图像数据存储顺序优化方法，这些技术可以改善大图像的渐进式加载体验。文章涵盖了从基础到专业的各类图像存储技术特点和应用场景。

位图图像由一个二维像素数组组成，每个像素都有自己的颜色。该图像的位图数据由一个颜色值数组组成，每个像素对应一个颜色值。在本章中，我们将了解位图数据的存储方式。

本文介绍了计算机色彩处理中的几个关键概念。首先，讨论了HSL和HSB颜色空间的区别，指出HSL更适合与RGB配合使用，而HSB基于减色模型。接着，文章探讨了RGB模型的局限性，特别是在高精度色彩匹配中的应用，如美术印刷品制作。为了解决这些问题，引入了感知颜色模型，特别是CIE色彩空间（如CIELAB和CIEXYZ），这些模型能更准确地表达人类视觉感知的颜色。最后，文章解释了色彩管理的重要性，包括设备配置文件的创建和使用，以及色域的概念和不同的渲染意图，如感知、相对比色、饱和度和绝对色度，以处理不同设备间的色

本文介绍了计算机色彩处理中的几个关键概念。首先，讨论了色彩分辨率，指出人眼对颜色的感知有限，通常使用8位（256个值）来存储RGB图像，精度足以满足大多数需求。接着，解释了灰度颜色模型，灰度图像由一个值表示，适用于黑白摄影等场景。然后，介绍了CMYK颜色模型，用于印刷，通过叠加青色、品红色、黄色和黑色油墨来生成颜色。最后，探讨了HSL/HSB颜色模型，通过色相、饱和度和亮度三个维度来描述颜色，适用于艺术和设计应用。这些模型为图像处理和色彩管理提供了基础。

本章深入探讨了计算机如何呈现颜色，涵盖了可见光、人眼感知颜色的机制以及RGB颜色模型等内容。首先，介绍了可见光作为电磁辐射的一部分，以及其波长与颜色的关系。接着，解释了人眼通过三种视锥细胞感知颜色的原理，并阐述了RGB颜色模型如何通过红、绿、蓝三原色的组合来模拟人眼感知的颜色。此外，还介绍了RGB颜色的不同表示方法，包括百分比、浮点数和字节值，以及它们在计算机图像处理中的应用。通过这些内容，读者可以更好地理解计算机色彩的基础知识及其在图像处理中的重要性。

Python图像处理基础系列文章将介绍如何使用Pillow图像库进行Python图像处理的基础知识。读完本第列文章后，你应该能够创建Python程序来读取、写入和操作图像。

在图像处理领域，Box模糊（方框模糊或均值模糊）是一种基础且高效的模糊算法，其核心思想是通过对像素邻域内的颜色值取平均值来实现模糊效果。以下从原理、算法优化、参数影响、优缺点及应用场景等方面进行详细分析：

在数字图像处理的广阔领域中，图像高斯模糊以其独特的平滑效果和广泛的应用场景脱颖而出。本文将深入剖析图像高斯模糊背后的数学原理，探讨其实现方法，并展示其在多个领域的应用价值。

本文介绍如何将 ESP8266 NodeMCU 板 (ESP-12E) 与 DHT11 (RHT01) 数字湿度和温度传感器连接。NodeMCU 从 DHT11 传感器读取温度和湿度值，并在 ST7789 TFT 显示屏上打印它们的值（分别以 °C 和 RH% 为单位）。

本文为前面文章：- [数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效（二）](https://blog.youkuaiyun.com/wujuxKkoolerter/article/details/136072915)- [数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效（一）](https://blog.youkuaiyun.com/wujuxKkoolerter/article/details/136072883)的延续。

在Splash滤镜中，仅某些颜色保持原样，其余颜色转换为灰度。 为了执行此操作，我们将在 HSV 颜色空间中使用 cv2.inRange。 这可用于形成具有该范围内的值的所有像素的掩码，并且这些像素按使用 cv2.bitwise_and 的方式获取。 对于灰度部分，我们找到掩模的逆并将其转换为灰度。 然后使用 cv2.bitwise_or 将它们组合起来。

在本文中将演示使用 OpenCV 来模仿流行的 Photoshop 或 Instagram 滤镜的各种图像处理技术。 在文章中，我们将尝试使用各种滤镜，其中许多滤镜会生成原始图像的艺术效果图。 正如您将在文章中看到的，其中许多效果需要进行一些实验，并且给定滤镜的结果可能会根据所使用的特定图像而有很大差异。

在这篇文章中，我们将探索如何仅使用数学和代码就可以使用图像滤镜或卷积内核来模糊、锐化、轮廓和浮雕图像中的特征。

本文将详细介绍 Hanghang Tong 、Mingjing Li, Hongjiang Zhang、Changshui Zhang 在论文[Blur Detection for Digital Images Using Wavelet Transform*](http://tonghanghang.org/pdfs/icme04_blur.pdf)中提出一种使用小波变换进行数字图像模糊检测的方案及其实现。

本文将详细介绍如何在Python中使用CUDA，从而使用Python应用程序加速。

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本文将详细介绍如何在Python中使用CUDA，从而使用Python应用程序加速。

本文将详细介绍如何在Python中使用CUDA，从而使Python应用程序加速。

本文将详细介绍如何在Python中使用CUDA，从而使用Python应用程序加速。

本系列文章将详细介绍如何在Python中使用CUDA，从而使用Python应用程序加速。

在这篇文章中，我们将探索如何使用卷积内核来实现图像的模糊、锐化、轮廓和浮雕等特效。

本文将对图像增强经典算法做一个简单的汇总。图像增强的经典算法有：像素变换、图像逆变换、幂律变换、对数变换、图像均衡化、对比受限自适应直方图均衡（CLAHE）、对比度拉伸、Sigmoid校正、局部对比度归一化。

Frangi滤波器一种依赖局部结构的血管增强滤波方法。 该方法使用有关二阶椭球体的信息，并在使用两种临床图像模式（2D DSA 图像和 3D MRA 图像）的实验中，它表现出对血管增强的噪声和背景的稳健性。

在经典图像处理中，滤波器是图像增强的核心。滤波器主要用于去除噪音或不需要的杂质。图像滤波器有两种类型：线性滤波器和非线性滤波器。线性滤波器包含均值滤波器、拉普拉斯（Laplacian）滤波器和高斯拉普拉斯滤波器（Laplacian of Gaussian）。非线性滤波器包含：中值，最大值，最小值，Sobel，Prewitt，Canny等滤波器。

双边滤波器（Bilateral Filter）是一种非线性技术，可以在保留强边缘的同时模糊图像。 它能够将图像分解成不同的比例，而不会在修改后产生光晕，这使得它在计算摄影应用中无处不在，例如色调映射、风格转换、重新照明和去噪。

本文将详细介绍如何使用Pillow库进行图像处理。包含图像基本操作、分割（抠图）、动画合成。

scikit-image的measure模块包含了多种图像测量算法，包括近似多边形计算、moments计算、曲面表面积计算等等。

scikit-image图像处理库的`feature`模块包含了大量图像特征提取方法实现。包括斑点检测、角点检测、边缘检测、特征匹配等等。

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scikit-image图像处理库的 filters模块提供了非常丰富图像滤波处理函数。涵盖了阈值处理、边缘滤波等等。本文将详细介绍如何使用这些滤波函数。

scikit-image图像处理库的 filters模块提供了非常丰富图像滤波处理函数。涵盖了阈值处理、边缘滤波等等。本文将详细介绍如何使用这些滤波函数。