对于数字 图像 变换，设原像素的RGB值为 f(i,j,k)，转化后的像素灰度为 g(i,j,k)，则常用的线性变换是 g(i,j,k)= af(i,j,k) + b， 其中系数 a 影响 图像 的对比度，系数 b 影响 图像 的 亮度 ，具体如下： (1) a=1时是原图； (2) a>1时对比度增强， 图像 看起来更加清晰； (3) a<1时对比度减弱， 图像 看起来变模糊； (4) b影响 图像 的...

PyTorch - transforms.ColorJitter 改变 图像 的属性： 亮度 （brightness）、对比度（contrast）、 饱和度 （saturation）和色调（hue) flyfish jitter的意思 v. 紧张不安 / 抖动 / 战战兢兢 / 神经过敏 n. 紧张不安 / 晃动 / 偏移 / 振动 这里抖动或者偏移 是随机变化的含义 下面以 亮度 brightness举例，假设brightness设置为0.5 brightness_change = transforms.ColorJit

目前在计算机视觉领域存在着较多类型的 颜色 空间(color space)。HSL和HSV是两种最常见的圆柱坐标表示的 颜色 模型，它重新影射了RGB模型，从而能够视觉上比RGB模型更具有视觉直观性。 HSV 颜色 空间      HSV(hue,saturation,value) 颜色 空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B...

的方法有哪些？ 有几种方法可以计算图片的 亮度 值，其中一种是使用 Python 的Pillow库，另一种是使用NumPy。以下是使用Pillow库的代码示例： from PIL import Image def brightness(im_file): im = Image.open(im_file) stat = ImageStat.Stat(im) return stat.m...

图像 亮度 均衡化是一种常用的 图像 增强技术，它可以使 图像 的整体 亮度 更加均匀，提高 图像 的视觉效果和识别率。在 OpenCV 中，可以使用 cv2.equalizeHist() 函数实现 图像 亮度 均衡化。 以下是一个简单的 Python 代码示例： ``` python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 读取灰度 图像 equ = cv2.equalizeHist(img) # 图像 亮度 均衡化 cv2.imshow('image', equ) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 首先，使用 cv2.imread() 函数读取一张灰度 图像 。然后，使用 cv2.equalizeHist() 函数对 图像 进行 亮度 均衡化。最后，使用 cv2.imshow() 函数显示均衡化后的 图像 ，并使用 cv2.waitKey() 函数等待用户按下任意按键关闭显示窗口。 注 意：在进行 图像 亮度 均衡化之前，需要将 图像 转换为灰度 图像 。如果 图像 是彩色 图像 ，则需要先将其转换为灰度 图像 ，然后再进行 亮度 均衡化。