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使用OpenCV实现图像增强

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 本期将介绍如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。 下面让我们一起来探究这个过程: 首先我们获取了一个LPG气瓶图像,该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号,以便更新已检测的LPG气瓶数量。 步骤1:导入必要的库 import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 步骤2:加载图像并显示示例图像。 img= cv2.imread('cylinder1.png')img1=cv2.imread('cylinder.png')images=np.concatenate(img(img,img1),axis=1)cv2.imshow("Images",images)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() LPG气瓶图片(a)批次-D26(b)批次C27 该图像的对比度非常差。我们几乎看不到批号。这是在灯光条件不足的仓库中的常见问题。接下来我们将讨论对比度受限的自适应直...

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“用好装饰器,才是真正的Python工程师。” 14.1 概念 所谓的装饰器,其实就是通过装饰器函数,来修改原函数的一些功能,使得原函数不需要修改。装饰器依赖前面介绍的Python函数的五个特性: 函数也是对象 函数对象可以赋值给变量 函数对象可以作为参数传递给另外的函数 函数对象可以作为另外一个函数的返回值 函数可以嵌套定义 14.2 函数装饰器 14.2.1 装饰器的简单例子 my_decorator() 是一个装饰器,它把真正需要执行的函数 func() 包裹在其中,并且改变了它的行为,但是原函数 func不变。定义装饰器分三步走: 调用原函数前后做一通操作 调用原函数 返回内部函数对象 def my_decorator(func): def wrapper(): print('wrapper of decorator') # ①这里做一通操作 func() # ②调用原函数 return wrapper # ③返回内部函数对象def greet(): print('hello world')greet = my_decorator(greet) # 变量 greet 指向了内部...

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