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OpenCV-Python实战（8）——直方图均衡化（含大量示例，建议收藏）0.前言1.灰度直方图均衡化2.颜色直方图均衡化3.对比度受限的自适应直方图均衡化4.比较CLAHE和直方图均衡化5.直方图的比较小结系列链接0.前言图像处理技术是计算机视觉项目的核心，通常是计算机视觉项目中的关键工具，可以使用它们来完成各种计算机视觉任务。在本文中，将介绍如何使用Open

目录8.1人工智能概述8.2搭建“人工智能”开放平台8.2.1人脸检测后台搭建8.2.2本地脚本测试8.2.3前端说明页面8.3 在线人脸检测8.1人工智能概述人工智能出现至今已60余年，近几年深度学习全面爆发推动其走向一个更为兴盛的阶段。尤其是2016年谷歌的AIphaGo横扫棋坛，让人工智能在普罗大众中掀起一波关注热潮。时至今日，人工智能依然是最热门的研究领域之一。众多巨头企业、初创企业等纷纷入局人工智能领域，尝试寻找全新突破口。而人工智能想要改变社会，不能仅停留于理论和概念层面，更重要的是要实现商业化、场景化落地。

    图像中，有些区域的形状特征比较明显。因此，可采用形状模板匹配的思路。    在原始图像中，选择具有特殊形状的区域，生成模板。在目标图像中，搜索与模板相似的区域，找到目标，即可确定坐标位置。    形状模板匹配，抗干扰能力强，即使图像部分模糊或部分遮挡，也能够稳定的匹配。    算子：        create_shape_model()  创建形状特征模板        find_shape_model()  搜索形状特征模板

opencv学习笔记颜色空间改变颜色空间（cv2.cvtColor()）目标追踪如何查找某个颜色的HSV值图形变换缩放（cv2.resize()）平移旋转仿射变换透视变换二值化简单阈值法自适应阈值Otsu二值化(俗称大津法)Otsu二值化原理滤波二维卷积(图像滤波)图像模糊（图像平滑）均值滤波高斯滤波中值滤波双边滤波颜色空间改变颜色空间（cv2.cvtColor()&

1前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍基于深度学的图像修复图像补全大家可用于毕业设计2什么是图像内容填充修复内容识别填充(译注:Content-awarefill,是photoshop的一个功能)是一个强大的工具，设计师和摄影师可以用它来填充图片中不想要的部分或者缺失的部分。在填充图片的缺失或损坏的部分时，图像补全和修复是两种密切相关的技术。有很多方法可以实现内容识别填充，图像补全和修复

OpenCV-Python实战（7）——直方图详解（❤️含大量示例，建议收藏❤️）0.前言1.直方图简介1.1直方图相关术语2.灰度直方图2.1不带蒙版的灰度直方图2.2带有蒙版的灰度直方图3.颜色直方图4.直方图的自定义可视化小结相关链接0.前言直方图是一种强大的技术，可以用于更好地理解图像内容。例如，许多相机在拍照时会实时显示正在捕获的场景的直方图࿰

1.绘制图像的三个步骤介绍一下怎么样把图像文件中保存的图像数据,绘制到游戏的屏幕上，先明确一下什么是图像文件以及要使用图像文件，第1步应该做什么,在之前准备项目的时候，在项目中添加了一个images目录，在这个目录下保存有大量的图像文件，这些图像文件默认情况下是保存在磁盘上的.在开发时，如果想要使用这些图像文件中保存的数据，第1步应该把图像文件中保存的数据加载到内存，譬如现在做一个双击的动作，双击之后可以在屏幕右侧看到图像的内容，之所以能够看到图像的内容

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文章只涉及程序部分，评论区有完整文件下载链接，有需要自行下载整个程序：经过多次验证有效。#include<U8g2lib.h>#include<ESP8266WiFi.h>#include<avr/pgmspace.h>#include<SPI.h>#include<SD.h>#include<ArduinoJson.h>/*按键模拟输入的值，按键的误差范围在之后会设置

    图像匹配是通过对图像内容，特征，结构，纹理，灰度等的对应关系，进行相似性和一致性的分析，寻求相似图像目标的方法。    机器视觉的图像匹配，通常先确定目标，在某张样图中选择目标作为模板，然后在待匹配的图像中分析，是否有模板相似区，如果有，则进一步确定位姿，因此也被称作模板匹配。    图像像素的灰度值信息，包含了图像记录的所有信息。基于图案像素灰度值的匹配，是最基本的匹配算法。通常直接利用整幅图像的灰度信