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我在使用带有 method = DEPTH_CLEANER_NIL 的函数 DepthCleaner () 来清理深度图像时遇到了一些困难。此功能在 OpenCV 3.0.0 中发布。因此，现在为这个函数找到有用的文档还为时过早。如果你们中的任何人已经使用过此功能，请告诉我我使用哪组功能和代码来获得干净的深度图像。假设我有一张来自 Kinect1 的深度图像，名为“Img1.png”。我正在声明图像并使用 DepthCleaner，如下所示：

我正在使用 C++。但是，我没有正确的结果。我想我在代码中做错了什么。我也尝试过使用这组代码：

但是，它也没有帮助我；在上面的代码中获取此行的编译器错误：

如果您能指出我正确的方向，那将是一个很大的帮助。

我正在使用 OpenCV 3.0 的 DepthCleaner 功能增强 Kinect 的深度图像。我正在使用以下代码来使用此功能。

我的问题是：operator()()DepthCleaner 的方法需要深度图像的点作为输入。您能否告知我如何从输入深度图像中获取这些点？我在 Eclipse IDE 中使用 C++。

我们有一个 RGB 图像。我想对其应用自适应阈值。我们怎样才能找到阈值？？？我认为我们可以分别找到每个通道的阈值，但接下来会发生什么混乱？或者，如果您可以提供一些更好的解决方案，那将是可观的。谢谢。

我正在尝试增强通过扫描数字化的旧手绘地图，这个过程导致图像中的一些黑化区域使得其中的文本非常难以阅读。

我使用 MATLAB 尝试了自适应直方图均衡化和其他几种基于直方图的方法，但没有给我想要的结果。我可能会减轻较深的灰色阴影，并使用自适应直方图均衡化使其看起来更好一些，但它对文本并没有真正的帮助。

具体来说，我尝试adapthisteq()了不同的变体，这是 MATLAB 中可用的函数。

像这样的东西：

...并且还尝试通过查看图像直接更改像素值，如下所示：

我可以增强图像并获得只有黑色和白色的最终结果，其中线条和文本（基本上所有信息）变成黑色（0），灰色和白色区域的阴影变成白色（255 或 1）？

这甚至可能吗？如果不是，我什至可以多接近它，或者什么是尽可能接近预期结果的最佳解决方案。任何帮助表示赞赏。

这是原始图像的样子：

这是我尝试使用自适应直方图均衡的解决方案后的结果：

到目前为止，我已经这样做了。在评估频域图像增强后，我计算了 PSNR。PSNR 和 SNR 的值为负。

此外，输入和输出图像的类别是双重的。

有人可以进一步帮助我吗？

我有一个三相图像，我使用自动阈值（multithresh）和“imquantize”函数对其进行了分割。在没有任何过滤操作的情况下，我确实在图像中有很多洞。然而，当我使用中值滤波器时，这些漏洞会减少，尽管尽管进行了滤波，但仍有相当多的漏洞。

从这一点应用“填充”功能会导致“过度填充”，如下图红色圆圈部分所示。

代码如下：

我只是想知道是否有更好的方法来处理这种情况。您认为使用“multithresh”和“imquantize”功能对分割是否足够好？分水岭可以做得更好吗？这里甚至有必要吗？

一般来说，请问我可以做些什么来提高输出图像的质量？

我问的原因是因为如果你缩放原始图像的“imshow”，你会注意到大部分黑色相接触固体（白色相）。然而，自动分割并不能准确地捕捉到这一点，因为分割的图像在固相周围有中间（灰色）相环。我该如何处理？

非常感谢您的预期帮助/建议。

我在我的项目中使用 OpenCV 来检测眼睛，我打算使用 Catalano 库来使用 MultiScaleRetinex（用于照明增强）但是当我将相机帧传递给库时出现问题，库只接受位图参数，我不知道该做什么做...

任何帮助将不胜感激

PS：我附上截图

屏幕截图安卓工作室

我正在尝试增强显微图像：

我只想专注于图像的圆形区域并删除所有外部单元格，如下图：

有什么建议可以在不影响内部内容的情况下消除中心圆形区域外的所有噪音吗？

谢谢

我有一个图像，我想在其中平滑它的边缘。在获得更准确的分割方面存在一些挑战。然而，我通过调整以下建议得到了一个解决方案：我可以做些什么来提高我的图像质量？.

原始图像在这里：

和分段图像

我使用的代码如下：

我现在的挑战是平滑实体（whitePixels）的边缘或所有对象的边缘。我不知道该怎么做。我尝试过过滤，但这只会去除小点。非常感谢任何帮助、想法或建议或建议。谢谢你。

我有一个需要增强的图像。我可以使用诸如幂律变换、分段线性变换、空间和频域上的平滑滤波器、噪声滤波器等技术。我还可以处理图像的选定区域。

以下是图片。我想减少或删除不相关的标记区域并增强相关区域。

这是图片的链接

任何人都可以建议我实现这一目标的方法吗？我可以减少图像的噪声并增强相关特征，但我不知道如何减少或删除不相关的特征。