问题标签 [image-enhancement]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - KeyError：“[索引（['file_path']，dtype ='object'）]都没有在[列]中
我尝试运行此文件，但在尝试调用该函数时出现以下错误。我不明白是什么导致了这个错误。我想做一些图像增强，以便我的模型在训练时可以更好地理解它们。欢迎任何其他建议或代码来做同样的事情。
image-processing - 插值与平均值
我是计算机视觉概念的新手，我想知道为什么当我们将图像大小加倍时，我们应该使用双线性插值，其中像素没有值，而不是最近的已知值像素之间的平均值。
machine-learning - 非参考损失函数
我正在阅读这篇很棒的研究论文，我发现了术语非参考损失函数。有人可以帮我理解它是什么吗？一些资源链接绰绰有余，我用谷歌搜索了这个，我没有发现任何线索。
这个非参考损失函数是什么？他们如何在没有配对或不配对数据的情况下训练模型？ 纸质PDF
任何帮助表示赞赏。
matlab - 加权 CDF 公式始终返回 1
我正在阅读这篇论文以提高图像质量。
我的问题是，当我计算加权 CDF 时，我总是得到 1 作为输出。
这是公式的序列：
定义gamma如下：
这Cw是加权CDF：我认为我的主要问题在这里。
但为了更清楚，我也会添加其余的公式。
相应的加权直方图分布函数是：
和哪个：
哪个是剪裁直方图，并且是总强度级别（我不确定这是什么，我假设应该如此，它必须如此）
这就是它如何剪裁直方图：
Alpha=C(i)
h_c(i)MMsum of Pi1sum of the hc_i
并且限幅限制是用这个公式计算的：
这是我的代码：
因为正如我所说，CDF 输出始终为 1 ，所以增强后的图像始终是白色图像。当我看到这个公式时，它的输出必须始终为 1。我在这里错过了什么吗？
我的M价值对吗？
python - 使用 python 进行图像处理来检测图像中的点
我需要识别给定图像中的以下点。但它没有给出正确的检测。有人可以提供一种方法来识别这样的图像中的这些点吗？
我对此做了一些改进，如下所示，
增强图像，先膨胀再锐化
我使用模板匹配来检测图像中的这些点。但效果并不好。代码如下。有没有其他方法可以检测到这些？
导入 cv2 将 numpy 导入为 np
python - 如何使用 OpenCV 识别低质量图像中的数字？
我需要使用 OpenCV 的 python 帮助将第一张图像转换为第二张图像。请帮助我做到这一点！
样本输入
样本输出
opencv - 指纹图像增强的 Gabor 滤波器参数？
我在图像处理和 gabor 过滤器方面比较厉害，我想用这个过滤器来增强指纹图像
我读了很多关于指纹图像增强的文章，我知道这样做的步骤是
读取图像 -> 标准化 -> 获取方向图 -> gabor 滤波器 -> 二值化 -> 骨架
现在我在第 4 步，我的问题是如何为 gabor 获得正确的值（lambds 和 gamma）
筛选
我的形象：
我的代码：
1- 使用 HOG 特征读取图像并获取方向图
方向图：
2-将方向图从 (8, 16, 1, 1, 9) 重塑为 (8, 16, 9),,, 8 ->rows , 16 -> cols , 9orientation
3-卷积函数
dst：
你看到图像太糟糕了我不知道为什么会这样，我想是因为 lambda 和 gamma 还是什么？
但是当我只用一个天使过滤时 45 ：
结果：
你看到左边有 45 的边缘质量很好
谁能帮帮我，告诉我在这个问题中我应该怎么做？
谢谢大家:)
编辑：
我搜索了另一种方法，我发现我可以使用具有多种方向的 gabor fiter bank 并在过滤图像中获得最佳分数，那么我怎样才能从过滤图像中找到像素的最佳分数
这是当我使用具有 45、60、65、90、135 天使的 gabor fiter bank 并将过滤后的图像划分为 16*16 并找到每个块的最高标准差（最佳分数 -> 我使用标准差作为分数）时的输出并获得最佳过滤图像
所以你可以看到图像中有好的部分和坏的部分，我认为单独使用标准偏差在图像的某些部分是无效的，所以我的新问题是什么是最好的分数函数，它可以在图像中给我好的输出部分
原图：
opencv - 如何通过opencv提高不清晰图像的对比度？
我正在做一个 OCR 项目，但有些图像很难识别。我尝试了一些图像增强解决方案，但没有找到好的解决方案。有什么建议可以增强以下图像吗？提前致谢。
image - 360 度图像中的对比度受限自适应直方图均衡
我目前正在应用对比度受限自适应直方图均衡算法和算法来执行照片去噪。
我的问题是我正在使用 360 度全景照片。当我加入照片时，由于对比度在边缘产生不同的值，所以边缘线非常明显。我怎样才能减轻那条线？我应该进行哪些更改以使其不明显并且算法始终如一地应用？
原始照片：
对比有限自适应直方图均衡的代码
结果：
360 执行：
这是非常臭名昭著的分隔线，因为它没有考虑到照片是稍后加入的。我能做些什么？
video - 如何使用 ffmpeg 将 VCD(dat 文件) 转换为一批图像，然后将这些图像转换为另一个视频？
我有一张旧的 VCD，我想使用 AI 技术对其进行增强。我的问题是：
- 如何知道这个 VCD（dat 文件）的原始帧率？
- 如何将此 VCD 拆分为原始帧速率的图像？（我不想错过一帧）
- 谷歌有增强旧图像的技术吗？
- 一旦所有的图像都被增强了，如何将它们重新组合成一个新的视频？
如果这些是修复/转换整个 VCD 文件的一些 AI 技术，它也是一个不错的选择。
多谢！