图像处理

APISR IN COMFYUI：提升ComfyUI图像超分辨率的强力插件APISR Image InputAPISR Model SelectorAPISR Parameter Adjuster

昨日之日2006

Qwen-Image-2512 V2版 - 细节拉满，更真实的AI绘画体验 ComfyUI+WebUI 一键整合包下载Qwen-Image-2512 是 Qwen-Image 文生图基础模型的 12 月更新版本，这是一个最新的文本生成图像模型，特点是画面更真实、细节更精致，提升了人物与自然细节的真实感，适合在创意设计、教育展示、内容生产等领域使用。今天分享的 Qwen-Image-2512 V2版一键包基于阿里最新开源的 Qwen-Image-2512 的FP8量化版（同时支持BF16），支持消费级显卡最低12G显存流畅运行，支持更适合小白操作的WebUI模式和专业选手的ComfyUI两种模式。相比较上个版本，V

超分辨率重建：从SRCNN到SwinIR的技术演进与突破超分辨率重建（Super Resolution, SR）作为计算机视觉领域的核心图像增强任务，核心目标是将低分辨率（Low Resolution, LR）图像转化为高分辨率（High Resolution, HR）图像，同时还原细节纹理、保持语义一致性——如同将一幅模糊的草稿画精修成高清画作，既要补全缺失的笔触（细节特征），又要贴合原图的风格与结构（语义一致性），实现“高清化”与“真实化”的双重目标。从早期依赖简单卷积的SRCNN，到基于生成对抗网络的ESRGAN，再到融合Transformer全局优势的

图像处理方向的问题总结我从事图像处理工作二十多年，至始至终有一个感觉，就是手段总是觉得不足，速速扩展数学理论，但是发现数学理论也不足以应对各种问题的局面变化。神经网络深度学习也存在各种各样的短板，最本质的问题都不是神经网络所能揭示的。因而本篇将记录存在的诸多问题和未来研究。

Photoshop 图形与图像处理技术——第6章：通道与蒙版的应用目录6.1 通道的建立6.1.1 通道基本知识1.复合通道（Compound Channel）2.颜色通道（Color Channel）

三方相机问题分析十一：【手电筒回调异常】手电筒打开3档时，达到档位控制温度，手电筒二级界面中档位为0【关注我，后续持续新增专题博文，谢谢！！！】上一篇我们讲了：这一篇我们开始讲：目录一、问题背景二、问题分析过程

《PDF解析工程实录》第 12 章｜别让模型贴着墙走：为什么加一圈空白，效果反而更好？点此进入系列专栏先说结论：对于相当多的图像模型，在输入图像四周主动加一圈 Padding（空白边），往往能提升边界区域的识别效果。

鲨莎分不晴

视觉的艺术与科学：一眼看懂真彩色、假彩色与伪彩色你是否曾见过红色的森林卫星图？或者五彩斑斓的人体骨骼 CT 照？在现实生活中，草是绿的，天是蓝的，但在科研和技术领域，颜色往往被赋予了超越视觉的使命。今天我们就来拆解图像处理界的三大角色：真彩色 (True Color)、假彩色 (False Color) 和伪彩色 (Pseudo Color)。

【图像处理3D】:相机坐标系之间的变换两个相机坐标系间的点云变换，本质是「刚体变换（欧式变换）」 ——核心是求解两个相机坐标系的变换矩阵 T2←1T_{2 \leftarrow 1}T2←1（4×4），再通过该矩阵对源坐标系下的所有点云数据执行齐次坐标变换，即可完成点云从相机1坐标系 C1C_1C1 到相机2坐标系 C2C_2C2 的映射。该方案是视觉SLAM、多传感器融合、三维重建、立体视觉的核心基础，无尺度畸变、严格保持点云的几何结构与相对位置关系，完全满足工业级精度要求。

【图像处理基石】如何高质量地生成一张庆祝元旦的图片？元旦作为新年伊始的重要节点，高质量的节日图片在社交分享、品牌宣传、新媒体运营等场景中需求旺盛。从算法工程师的视角来看，“高质量元旦图片生成”并非单纯的美工设计，而是通过可控的技术方案（传统图像处理/生成式AI），结合视觉设计原则，实现“风格统一、主题突出、细节丰富、可复现”的图片输出。本文将拆解核心技术原理，并提供两套可直接上手的代码方案，兼顾可控性与创意性，满足不同场景的元旦图片生成需求。

Photoshop 图形与图像处理技术——第7章：滤镜的应用目录7.1 滤镜的基本知识7.2 滤镜的功能与效果7.2.1 艺术效果滤镜1.彩色铅笔滤镜2.木刻滤镜

Photoshop 图形与图像处理技术——第8章：图像的色彩与色彩调整和图像的输出与优化目录8.1图像色彩调整基础8.1.1 色彩模式的转换1. 色彩模式转换注意问题2. 各种色彩模式之间的转换

棒棒的皮皮

【OpenCV】Python图像处理形态学之核函数OpenCV-Python 形态学操作的核心是结构元素（核，Kernel），所有形态学运算（腐蚀、膨胀、开 / 闭运算、礼帽 / 黑帽等）均基于核与图像的卷积 / 邻域运算实现。核的形状、尺寸、锚点直接决定形态学操作的效果，以下详细介绍核的创建、类型、自定义及在形态学运算中的应用：

棒棒的皮皮

【OpenCV】Python图像处理形态学之礼帽黑帽运算OpenCV-Python 中的礼帽（Top Hat）和黑帽（Black Hat）运算是形态学操作的进阶应用，基于开运算和闭运算衍生而来，主要用于提取图像中的微小亮区域、暗区域，或增强图像的局部对比度。以下详细介绍两种运算的原理、实现及典型应用场景：

Photoshop 图形与图像处理技术——第5章：路径与形状的应用目录5.1 路径及其应用方法5.1.1 路径的基本知识1.钢笔工具组2.路径选择工具组3.路径面板5.1.2 路径的绘制技巧

在图像增强的领域中，使用梯度、对比度、信息熵、亮度进行图像质量评价在图像增强领域中，图像质量评价是衡量增强效果的重要环节。使用梯度、对比度、信息熵和亮度等指标可以全面评估图像的质量。

Photoshop 图形与图像处理技术——第1章：数字图像基本知识目录1.1 数字图像的文件类型1.1.1 位图图像1.1.2 矢量图形1.2 图像的像素和分辨率1.2.1 像素

断眉的派大星

深度学习归一化与激活函数终极指南：ReLU、BatchNorm与Normalize的深度解析卷积层本质是线性操作：真实世界数据是非线性的：例如：苹果的“红色+圆形+凹陷底部”是组合特征，无法用线性模型表示。

Photoshop 图形与图像处理技术——第3章：图像的选择与填充目录3.1 创建、编辑选区与填充选区3.1.1 创建选区1.使用选取工具组（1）矩形选取工具（2）椭圆形选取工具

【图像处理基石】如何基于黑白图片恢复出色彩？黑白照片承载着无数的时代记忆与珍贵瞬间，黑白照片上色（色彩恢复）也是计算机视觉领域经典的图像复原任务之一。从老照片修复、历史影像还原到日常图像美化，黑白转彩色的技术有着非常广泛的落地场景。