图像处理

Coding茶水间

基于深度学习的反光衣检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的反光衣检测系统演示基于YOLO算法的反光衣检测系统在工业安全、交通管理等领域，工作人员是否规范穿戴反光衣直接关系到作业安全。传统人工检查方式效率低、覆盖范围有限，难以实现全天候监管。为此，本研究基于YOLO目标检测算法，开发了一套反光衣智能检测系统。

图像增强与滤波在数字化时代，图像作为信息表达的重要载体，被广泛应用于医学诊断、安防监控、卫星遥感、工业检测等多个领域。然而，图像在获取、传输或存储过程中，常常受到环境光照、成像设备性能及信号干扰等因素的影响，导致图像出现模糊、亮度不均或噪声污染等质量问题。图像增强和滤波作为图像预处理的重要手段，能够有效提升图像质量，为后续的图像识别、目标检测、特征提取等任务打下良好基础。因此，研究图像增强与滤波技术具有重要的理论价值和实际意义。

《ISP调试实战课程》无基础，想入门的人群；刚参加工作1-3年的人群；从事其他技术岗位（效果评测、驱动、音视频），工作中需要了解ISP调试的人群；

2018-基于最大类间方差的最大熵图像分割《基于最大类间方差的最大熵图像分割》是由易三莉等人于 2018 年发表在《计算机工程与科学》上的一篇论文。该论文针对图像分割中最大熵算法对目标与背景界限模糊的图像分割效果较好但边缘识别能力差，以及最大类间方差算法边缘识别强但对界限模糊图像分割效果不佳的问题，提出了一种创新的结合方法。核心方法包括三个步骤：首先，应用二维最大类间方差算法对原图像进行初次分割，以有效提取边缘信息；其次，将初次分割结果与原图像通过加权结合，生成边缘增强的结合图像；最后，使用二维最大熵算法对结合图像进行最终分割。该方法还引入了二维

halcon求区域交集——intersection我们在图像处理中有时候需要求区域重叠的部分，这可以利用Halcon求区域交集算子来实现。intersection 用于计算区域交集，该算子有3个参数参数1是区域1 参数2是区域2 参数3是区域1和区域2的交集，也就是重叠的部分。

【图像处理基石】如何入门图像金字塔算法技术？图像金字塔是计算机视觉领域核心的多尺度表示方法，通过对原始图像进行多分辨率缩放与重构，实现从全局到局部的特征分析。本文从基础概念出发，详解高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的核心原理，结合OpenCV提供可直接运行的Python代码，并探讨其在目标检测、图像融合、图像压缩等主流场景的应用，适合图像处理入门者快速掌握核心技能。

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数字图像处理——颜色空间习题在 RGB 颜色立方体上：（1）标出灰度值为 0.5 的所有点的位置；（2）标出饱和度值为 1 的所有点的位置。

1991-基于模糊 C 均值聚类（Fuzzy C-Means，FCM）算法的图像分割《用模糊聚类 Fuzzy C-Means 算法实现图像分割》是由王和春和宫迅凯于 1991 年发表在《光学机械》期刊上的一篇论文。该论文针对图像分割中传统方法（如边缘检测和统计直方图法）难以实现非监督自动分割的问题，提出了基于 Fuzzy C-Means (FCM) 聚类算法的图像分割方法，并通过引入塔型数据结构 (PDS) 来显著减少计算量。 FCM 算法的核心在于通过模糊划分和迭代优化，将图像像素根据隶属度自动归类，无需人工干预先验知识。该方法因其非监督、自适应和高效率的特点，被广泛应用于航空图像、遥

前端实时渲染性能优化使用cocoRLE编码进行图像传输并着色绘制目录编辑优化背景cocoRLE编码RLE编码原理cocoRLE解码并着色绘制的过程代码解析数据格式说明

C# 基于halcon的视觉工作流-章67 深度学习-分类C# 基于halcon的视觉工作流-章67 深度学习-分类本章目标：一、模型训练；二、模型推理；一、模型训练；用halcon推出的深度学习工具MVTec Deep Learning Tool可方便地进行训练，由于网络上已有许多文章介绍，本文不再重复。模型训练后会得到两个文件，一个是模型文件，一个是数据集文件，两文件用于后续推理。

图学习小组

Learning to See in the Extremely DarkICCV 2025博客贡献人田心作者Hai Jiang, Binhao Guan, Zhen Liu, Xiaohong Liu, Jian Yu, Zheng Liu, Songchen Han, Shuaicheng Liu

Coding茶水间

基于深度学习的木薯病害检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的木薯病害检测系统木薯是全球重要的粮食作物，其生产常受病害威胁。传统检测方法依赖人工，效率低且难以规模化。为提升病害识别效率，本研究基于YOLO目标检测算法，开发了一套木薯病害智能检测系统。

halcon刚性变换（平移+旋转）——vector_to_rigid在图像处理中我们有时候对图像或者区域进行纠偏，在刚性变换场景中，图像发生的变化是平移和旋转，本文就来介绍根据2个及2个以上目标点的平移来计算如何对图像和区域纠偏，这种方式的好处是你可以不需要知道角度的偏移。

GPT-4o 级图像生成的民主化：Janus-4o 和 ShareGPT-4o-Image 挑战本文构建了一个名为 "ShareGPT-4o-Image "的新的大规模合成数据集，目的是将 GPT-4o 的高级图像生成功能转移到一个开源的多模态模型中。此外，还提出了一个使用该模型的多模态大规模语言模型 “Janus-4o”。

前端不太难

RN 图像处理（裁剪、压缩、滤镜）性能很差怎么办？@[toc]在 React Native 项目里，只要碰到“图片处理”四个字，十有八九跑不掉一句话：卡。尤其是裁剪、压缩、批量处理大图的时候，JS 线程基本“当场升天”，UI 直接卡住不动。

【VTK手册024】高效等值面提取：vtkFlyingEdges3D 详解与实战在医学图像处理（如 CT/MRI 三维重建）中，等值面提取（Isosurface Extraction）是最核心的步骤之一。长期以来，vtkMarchingCubes（移动立方体算法）是业界的标准，但在处理大规模高分辨率数据时，其串行处理方式在速度和内存效率上往往成为瓶颈。

halcon创建对象数组——concat_obj我们在图像处理中有时候需要将对象比如区域放入一个数组中，然后对这个数组进行处理，比如需要对区域按照面积大小进行排序，这就需要先将多个区域放入一个数组中，这就需要使用concat_obj来实现。

鸿蒙 Flutter 日志系统：分级日志与鸿蒙 Hilog 集成在跨平台开发中，日志系统是调试排查、线上问题定位的核心工具。对于鸿蒙（HarmonyOS）生态下的 Flutter 应用，存在两个关键痛点：

halcon求图像灰度最大值和最小值——min_max_gray我们在图像处理中有时候需要求图像的最小灰度和最大灰度，本文就来介绍如何实现。min_max_gray算子用于计算图像最小灰度和最大灰度，该算子有6的参数参数1是指定计算的区域范围参数2是输入图像参数3是截断百分比，取值范围用于控制从灰度直方图两端移除的像素比例，比如上面的代码的图像总共有9个像素，参数3是20，则灰度直方图两边需要移除的像素个数是9*20%=1.8个像素，4舍5入，需要移除2个像素，灰度直方图中像素从小到大的排列是1、2、30、100、150、190、210、225、250，移除掉

AI成为精确的执行导演：Runway Gen-4.5如何用控制美学重塑社媒视频工业欢迎来到小灰灰的博客空间！Weclome you！博客主页：IT·小灰灰爱发电：小灰灰的爱发电热爱领域：前端（HTML）、后端（PHP）、人工智能、云服务