图像处理

却道天凉_好个秋

计算机视觉（四）：二值化二值化，就是将图像从彩色或灰度模式转换为只有两种颜色（通常是黑色和白色）的模式。这个过程的本质是设定一个阈值 (Threshold)，将图像中所有像素的灰度值与这个阈值进行比较。

【全功能图片处理工具详解】基于Streamlit的现代化图像处理解决方案本文详细介绍一个基于Streamlit构建的功能丰富的图片处理工具，包含完整的实现代码、功能演示和系统架构分析。

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机器人视觉检测机器人视觉是机器人感知环境的关键技术，广泛应用于自主导航、物体抓取和人机交互等领域。目标检测是机器人视觉的核心任务之一，旨在从图像或视频中识别和定位特定对象。常用的目标检测方法包括传统图像处理（如OpenCV）和深度学习（如YOLO、Faster R-CNN）。本文将介绍基于OpenCV的简单目标检测方法，通过Hough变换检测图像中的圆形对象，并提供Python代码示例。

【3D算法技术入门】如何基于建筑图片重建三维数字资产？要基于建筑图片重建三维数字资产是一个复杂的计算机视觉任务，涉及图像采集、特征提取、相机姿态估计、稠密重建和三维模型优化等多个步骤。下面我将提供一个基于Python的解决方案框架，使用开源库实现从图片到三维模型的基本流程。

FPGA DDR 地址映射-黄金法则FPGA 中 DDR 控制器的地址映射顺序（Address Mapping Order）是优化设计速度（带宽和效率）的关键。

智能物联实验室

屏随人动+视觉魔方+多样主题+智能留言，涂鸦Wukong AI 2.0助力打造爆款带屏云台相机作为 IPC 消费级别里的第一大品类，云台机市场一直处于稳步增长阶段，2024 年全球出货量达到 7000 万台。而其中的最强潜力股–带屏云台机，在 AI 大模型的强势赋能下，更于今年迎来全新的发展机遇。洛图数据显示，2025 年 2 月，带屏云台机线上销量同比增长超 100%。国内部分科技巨头，在布局 AI 带屏云台机后，直接月销破万台，需求旺盛甚至卖断货。可以说，整个行业处于爆发前期。

Python Imaging Library (PIL) 全面指南：Python Imaging Library (PIL)基础图像处理入门通过本课程，学员将掌握如何使用Python Imaging Library (PIL)进行基本的图像处理操作，包括打开、显示和保存图像，以及了解图像的基本属性如格式、大小和模式。

Python OpenCV图像处理与深度学习：Python OpenCV入门-图像处理基础通过本课程，学员们将了解OpenCV的基本概念、安装方法，掌握如何使用Python和OpenCV进行基本的图像处理操作，包括图像的读取、显示、保存以及简单的图像变换。

Python Imaging Library (PIL) 全面指南：PIL高级图像处理-分割与颜色空间转换本课程将深入探讨PIL（Python Imaging Library）中的一些高级功能，包括图像分割和颜色空间转换。通过本课程的学习，学员将能够掌握如何使用PIL进行更复杂的图像处理任务，如将图像分割成多个部分，以及如何在不同的颜色空间之间转换图像。

用PyTorch实现多类图像分类：从原理到实际操作图像分类作为计算机视觉的基石，已深度渗透到我们生活的方方面面——从医疗影像中早期肿瘤的识别、自动驾驶汽车对道路元素的实时检测，到卫星图像的地形分析与零售行业的商品识别，其核心都是让机器学会"看懂"世界并做出分类决策[1][2]。在这些应用背后，技术正经历着深刻变革：2025年，Vision Transformer（ViT）凭借其灵活的图像处理方式和强迁移学习能力，已逐步取代部分传统CNN架构，尤其在少样本学习场景中展现出显著优势[3][4]。与此同时，硬件算力的跃升与框架优化技术（如PyTorch 2.x

桃源学社(接毕设)

基于MATLAB的运动模糊图像修复方法研究（LW+源码+讲解+部署）本课程设计主要简要介绍了图像预处理的方法和为了保证良好的后续特征点处理效果而进行的平滑滤波去噪，然后介绍了运动模糊场景下的盲去卷积基本理论，首先应该针对性的分析运动产生的场景，分析出相应的模型，然后运用相关数学知识求解并还原出与真实场景相似的图像。紧接着介绍了图像退化理论知识和图像去运动模糊的数学模型知识，然后分析了图像和模糊核的先验约束条件，为后续的章节提供了理论基础。

深度学习：卷积神经网络（CNN）在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）在图像识别、计算机视觉等任务中应用广泛，主要因为它能高效提取图像特征。下面就从基础原理、核心结构和实践要点三个方面，结合图示，把 CNN 的相关知识讲清楚。

单单单单点

C# 相机内存复用(减少图像采集耗时)以及行数复用我们在做图像处理时，都会对一些相机的SDK进行开发完成图像采集的操作，为后续图像处理做准备。本文主要的目的是降低图像采集的耗时，应用在一些高速检测的场景下。利用循环队列+内存复用的方式，去掉或者减少新建内存的时间。

颇有几分姿色

Java 图像处理传 JNI 到 C++（OpenCV）：两种高效实现方式对比在图像处理时，Java 的图像数据换到 c++中是无法直接使用的，需要转为 BGR 格式，要么在 java 层处理，要么在 jni 层处理，算法工程师的提供的动态库一般不会处理图片格式，直接拿到图像数据就使用了，这里写的是我自己用过的两种实现方式。

高通Camx hal进程CSLAcquireDeviceHW crash问题分析一：CAM-ICP FW response timeout导致【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：高通Camx hal进程CSLAcquireDeviceHW crash问题分析一：CAM-ICP FW response timeout导致 9573332

我用Photoshop Firefly+Blender，拯救被环境毁掉的人像大片今日阳光正好。这样的天气对于摄影师来说是种馈赠，但也让我想起了这个行业最普遍也最无奈的痛点：我们精心策划了一场拍摄，模特的表现、光线的质感都近乎完美，但最终却因为一个平淡的阴天、一处杂乱的背景，或是一个无法避开的路人，而让一张本应是“大片”的作品，沦为食之无味的“废片”。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）RandAR：突破传统限制的随机顺序图像自回归生成模型论文题目：RandAR: Decoder-only Autoregressive Visual Generation in Random Orders（随机顺序下仅解码器的自回归视觉生成）

图像处理篇---掩膜获取在图像处理中，“掩膜”（mask）就像给图像 “戴了个面具”—— 目标物区域是透明的（白色），背景是不透明的（黑色），用来精准分离目标和背景。用 LAB 或 HSV 颜色空间提取掩膜，核心是利用这两种颜色空间对 “颜色差异” 更敏感的特点，通过调节阈值（范围）把目标颜色 “圈” 出来。

OpenCV图像形态学操作目录一、基础形态学操作及代码实现1.图像腐蚀2.图像膨胀3.开运算与闭运算4.梯度运算5.顶帽和黑帽二、形态学操作的扩展应用与参数调整

六口网卡：工业级千兆以太网控制器，赋能智能制造与边缘计算在工业自动化、机器视觉、安防监控以及医疗等领域，数据传输的速度、稳定性和可靠性至关重要。随着物联网、人工智能和大数据技术的迅猛发展，这些领域对网络通信的需求日益增长，传统的网络解决方案往往难以满足日益复杂的应用场景…如何构建高效、稳定、可扩展的网络传输通道，成为关键挑战。