图像处理

【图像处理基石】图像去雾算法入门（2025年版）在计算机视觉领域，雾天等恶劣天气会导致图像对比度下降、细节模糊，严重影响后续的目标检测、图像分割等任务。图像去雾算法作为解决这一问题的核心技术，已广泛应用于自动驾驶、监控安防、遥感航拍等场景。本文将从基础原理出发，系统梳理传统去雾算法与深度学习去雾算法的核心思想、实现流程，并附上Python实操代码，帮助大家快速掌握图像去雾技术。

通过近期测试简单聊一下究竟是直接选择Nvidia Spark还是4090/5090 GPU自建环境按照Nvidia的官方宣传，DGX Spark 采用定制的 DGX OS（基于Ubuntu Linux），预装了 NVIDIA 完整的 AI 软件栈，包括 CUDA Toolkit、cuDNN、PyTorch、TensorFlow、NCCL、Docker、nvidia-docker 等等，开机即可使用 PyTorch 深度学习框架，以及 Ollama 本地大模型管理工具等。这意味着团队和学生不必从零配置环境，上手就能进行深度学习模型开发和实验。DGX Spark 机身小巧（15×15×5.05 cm，<1

VCPKG && Tesseract OCRvcpkg 是一个跨平台的开源 C++ 包管理器，旨在帮助开发人员轻松地管理 C++ 项目中的外部库和依赖项。它提供了一种简便的方式来安装、更新、卸载和管理 C++ 库，从而避免了手动下载、编译和集成的繁琐过程。vcpkg 是由 Microsoft 开发并维护的，尤其适合在 Windows 和其他平台上使用。

【图像处理基石】如何从动漫参考图中提取色彩风格？动漫的色彩风格是其视觉表达的核心——《你的名字》的清新透亮、《鬼灭之刃》的高饱和对比、《进击的巨人》的暗沉压抑，不同作品的配色体系直接决定了观众的情感共鸣。对于创作者（同人画师、游戏UI设计师、动画从业者）而言，手动提取动漫参考图的色彩风格（如主色调、配色比例、明暗规律）不仅耗时，还难以精准复现其和谐性。

小小测试开发

Python数据科学与图像处理利器组合：Prophet、Arch、Scikit-image、Pillow-heif用法全解析在数据分析、时间序列预测和图像处理领域，选择合适的工具库能让复杂任务变得简单。本文将介绍四个实用Python库——**Prophet（时间序列预测）**、**Arch（金融波动率建模）**、**Scikit-image（图像处理）**、**Pillow-heif（HEIF格式处理）**，它们覆盖了从业务预测到金融分析、从图像预处理到格式转换的全流程需求。通过具体示例，带你掌握这些工具的核心用法，快速应用到实际项目中。

Python Mahotas 图像处理库：高性能计算机视觉工具在 Python 图像处理领域，开发者常见的选择包括：OpenCV、Pillow、scikit-image 等。然而在科研与算法原型验证领域，还有一个性能与简洁兼具的库——Mahotas。它不像 OpenCV 那样庞大，也不像 scikit-image 搭建了大量高层封装，而是更接近“算法与数学工具箱”：提供图像滤波、阈值化、分割、形态学、高级纹理特征提取等功能，并保持了接近 C++ 的性能。

【图像处理基石】图像连通域计算：原理、算法实现与应用全解析在图像处理中，连通域计算是一项基础且核心的技术，广泛应用于目标检测、图像分割、缺陷检测等场景。无论是提取车牌区域、识别医学图像中的病灶，还是统计工业产品的缺陷数量，都离不开连通域的精准计算。本文将从基础概念出发，详解两种常用连通域算法（泛洪填充、扫描线算法），并附上Python+OpenCV完整实现代码，适合图像处理初学者快速上手。

基于图像处理与数据分析的智能答题卡识别与阅卷系统设计与实现摘要：随着教育信息化的发展，传统人工阅卷在准确性与效率方面已难以满足需求。为此，本文设计并实现了一套基于图像处理与数据分析的智能答题卡阅卷系统。系统采用 Python 与 OpenCV 进行答题卡图像的纠偏、二值化和定位检测，并利用 OMR 技术完成客观题自动识别；主观题根据模板区域的填涂编码规则进行评分。系统基于 SQLite 构建本地成绩数据库，实现学生学号、准考证号、科目及分数的集中存储与管理，为后续成绩分析提供支持。

Python 第三方库：cv2（OpenCV 图像处理与计算机视觉库）cv2 是 OpenCV 的 Python 接口，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台、开源的计算机视觉库，由 Intel 最早开发，现已广泛应用于图像处理、机器视觉、实时检测、视频分析等领域。

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【HD200IS A2 DK 】昇腾 310B 高可靠智能计算开发套件产品概述HD200IS A2 DK 是一款基于华为昇腾 310B 的高性能 AI 智能计算开发套件。该开发套件通过毛纽扣连接器将 310B 模组和底板搭配起来，该套件的模组上主要分布 Ascend 310B 系列 AI 处理器、 DRAM LPDDR4X 颗粒、SPI NorFlash 用于存储固件、供电子系统等。

【图像处理基石】如何从色彩的角度分析一张图是否是好图?在图像质量评估领域，色彩是决定“好图”的核心维度之一。不同于构图、清晰度等指标，色彩通过影响人眼视觉感知和情感共鸣，直接决定图像的“吸引力”——一张色彩协调、层次分明的图，即便内容简单也能让人眼前一亮；而色彩杂乱、对比度失衡的图，即便主体突出也会显得粗糙。

基于图像处理技术的智能答题卡识别与评分系统设计与实现摘要：针对传统答题卡人工阅卷效率低、准确性不足等问题，本文设计并实现了一套基于图像处理技术的智能答题卡识别与评分系统。系统采用 Python 与 OpenCV 对答题卡图像进行灰度化处理、Canny 边缘检测及霍夫变换倾斜校正，并结合轮廓提取与透视变换自动获取答题区域，在此基础上利用气泡重心坐标实现选项定位与识别。系统支持从外部文件读取标准答案，对识别结果进行自动评分和及格判定，界面层面基于 PyQt5 实现图像导入、处理过程可视化、结果展示与保存等功能。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）基于DCP-MobileViT网络的焊接缺陷识别论文题目：Welding defects recognition based on DCP-MobileViT network（基于DCP-MobileViT网络的焊接缺陷识别）

阅读：基于深度学习的红外可见光图像融合综述文章链接：基于深度学习的红外可见光图像融合综述目录一、问题引出1.1. 红外图像和可见光图像的区别1.2. 红外可见光融合（IVIF）的目的

【EmbeddedGUI】简易Page开发模式在日常开发中，通常需要开发多个页面，每个页面呈现不一样的内容，而不同页面启动后，另外一个页面是隐藏的。虽然比较建议大家实用Activity来管理多个页面，其不但支持多页面共存，还支持页面切换动画。但是实际来看，很多人对一整套的Activity管理用的并不习惯。大家更喜欢使用更简单直接的管理方式来管理多个页面，从而导致各种奇奇怪怪的问题。所以为了更进一步规范大家实现多页面的管理，加入HelloEasyPage例程，在本例程中实现了简易Page的开发模式。其主要解决：

【图像处理基石】怎么让图片变成波普风？波普艺术（Pop Art）作为20世纪最具影响力的艺术流派之一，以高饱和度色彩、强烈对比、网点印刷感、粗黑轮廓为核心特征，广泛应用于海报设计、社交媒体配图、文创产品等场景。不需要专业设计软件（如PS），用Python就能快速将普通图片转化为波普风！

探索图像处理中的九种滤波器：从模糊到锐化与边缘检测在图像处理领域，滤波技术是最常用的工具之一，它能够帮助我们对图像进行各种各样的处理，如去噪、增强边缘、锐化细节等。本文将详细介绍九种常见的图像滤波方法，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波、锐化滤波、Sobel 边缘检测、Canny 边缘检测、拉普拉斯滤波和 Scharr 边缘检测，帮助你了解它们的原理、应用和效果。

胖墩会武术

【OpenCV图像处理】图像去噪：cv.fastNlMeansDenoising()cv2.fastNlMeansDenoising() 是一种基于非局部均值去噪（Non-Local Means, NLM）的方法，旨在去除图像中的噪声。其核心思想是在图像的局部区域内，通过计算相似性并加权平均周围像素的值来减少噪声，同时保持图像的细节和边缘。

【图像处理基石】什么是光流法？在计算机视觉领域，运动目标分析是核心任务之一，而光流法作为一种无标记运动估计技术，通过捕捉图像序列中像素的灰度变化，能够精准描述目标的运动轨迹和速度信息。它广泛应用于目标跟踪、行为识别、自动驾驶等场景，是AI算法工程师必须掌握的关键技术之一。本文将从光流法的核心原理出发，结合OpenCV实现Python实战，带你快速掌握光流法的应用技巧。

【IQA技术专题】基于多模态大模型的IQA Benchmark：Q-BENCH本文将围绕《Q-BENCH: A BENCHMARK FOR GENERAL-PURPOSE FOUNDATION MODELS ON LOW-LEVEL VISION》展开完整解析。为填补多模态大型语言模型（MLLMs）在低层次视觉感知与理解能力评估上的空白，研究团队提出Q-Bench 基准，从低层次视觉感知、低层次视觉描述、整体视觉质量评估三大维度系统评估 MLLMs 能力：构建含 2,990 张图像的LLVisionQA 数据集评估感知能力（通过问答正确性衡量），创建含 499 张图像及专家标注黄