对于拍摄的图像，目标物的颜色与背景颜色相差不大，这导致边缘提取便的很困难，
很难提取出封闭的轮廓区域，所以想问一下，有什么好的方法可以增强对比度的方法吗？
使得前景与背景的颜色辨识度高，以便于后期的边缘提取，直方图均衡化已经尝试过。
效果并不是好。
图像增强，增强对比度的方法，图像边缘提取
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csulizhang 2018-01-22 01:50关注期待有大牛来回答，图像预处理是图像处理的关键，但是没看到有什么自适应或者普适的预处理方法，在这一点上，我感觉office lens之类的口袋扫描仪做的很好，感觉识别效率非常高，真希望能够知道其内部的图像处理算法
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- 2018-01-21 12:17回答 5 已采纳 期待有大牛来回答，图像预处理是图像处理的关键，但是没看到有什么自适应或者普适的预处理方法，在这一点上，我感觉office lens之类的口袋扫描仪做的很好，感觉识别效率非常高，真希望能够知道其内部的图
- 2022-07-06 21:17回答 1 已采纳 差分就是离散化的微分。连续函数的微分求导，离散后就是差分。微分方程的数值解法，就是差分方程。（1）图像是离散的点，图像表达为二维矩阵，图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函
- 2022-03-29 08:55回答 1 已采纳 对比不止亮度啊，肯定还有其他的，比如色彩，对比度，清晰度，还有你说的纹理，空间频率等等，除非是特定说明，或者联系上下文有说到亮度不同之间的对比。纹理对比简单来说，都是条纹，但是条纹之间间隔大小，条纹宽
- 2022-12-29 16:26一曲歌长安的博客 在使用 Halcon 进行边缘提取时，如果图像中的边缘对比度不明显，则可以使用以下方法来提高边缘检测的效果： 使用图像增强技术，例如直方图均衡化或锐化滤波器，来增强图像中边缘的对比度。 尝试使用不同的边缘检测...
- 2022-11-09 10:07回答 2 已采纳 1.从原理上来说，边缘信息本身就是一个很重要的信息，从梯度变换上面来说，像你这种边缘信息比内部的黄色到红色的梯度差距更大。2.我没用过3Dnet，不晓得你图像预处理是怎么做的，像一些2D的目标检测和实
- 2022-12-17 12:30回答 2 已采纳 要在 VB.NET 中实现混合具有不同透明度的两个图像的效果，您可以使用 System.Drawing 命名空间在另一个图像上绘制一个图像，并使用 System.Drawing.Imaging.Ima
- 2021-03-24 10:46回答 5 已采纳 你好，我仔细看了一下你的问题和描述。其实你的困惑我在三年前就遇到过。很遗憾的告诉你，你的这种分类思路是有问题的，因此效果不会太好。目前用机器学习作图像分类有两种基本的思路：(1) 传统特征提取方法+分
- 2022-04-17 11:03图像是用ccd图像传感器采集的，试用matlab进行图像处理算法，包括：去噪、边缘提取，对上述图像进行处理得到较为清晰的图像。代码详细，清楚，有图像对比。
- 2022-05-09 09:02回答 2 已采纳 用的lableme
- 2022-05-08 14:10回答 1 已采纳 假设你的是：plot(X, Y) 补一句：hold on; plot([X(1), X(end)], [Y(1), Y(end)])
- 2023-04-11 16:28回答 1 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：MATLAB中可以通过以下步骤识别彩图中的色条，并根据色条颜色定义阈值，提取图片中相对应的颜色区域，并提取该区域中的轮廓： 读入彩色
- 2023-09-09 04:35代码探险狂人的博客 在解剖图像领域，多模态融合技术可以用于增强...通过调整对比度图像和结构图像的权重参数alpha，可以实现不同程度的对比度和结构信息的融合。本文将介绍一种基于对比度和结构提取的方法，用于实现多模态解剖图像融合。
- 2022-04-14 00:07回答 3 已采纳 安装imutilspip install imutils代码ShapeDetector.Py import cv2 class ShapeDetector: def __init__(self
- 2022-11-23 22:14山科智能信息处理实验室的博客 图像恢复是通过一些先验知识估计图像缺失像素值，是估计值对缺失值的逼近，图像增强则与之不同。图像增强是通过代数或者统计等方法，增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果。
- 2024-01-08 21:00你好青春999的博客 第3章 基于图像增强的去雾方法 ...图像增强技术的目的是将图像转化为一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式，通过相关算法的处理，使图像的动态范围扩大，拉伸图像对比度，突出图像中研究者感兴趣区域的细节
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