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利用OpenCV库的Python源码去除雾气效果

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简介：
本项目采用Python结合OpenCV库实现图像去雾技术。通过算法优化，有效还原受雾影响图像的真实色彩与细节，提高视觉清晰度。 随着图像处理技术和计算机视觉技术的快速发展，特殊天气条件下的场景检测与图像处理已成为重要的研究领域。雾天拍摄的照片往往受到雾或霾的影响，导致图片模糊、对比度降低，并且可能会丢失重要信息。因此，对带雾图像进行去雾处理以恢复其清晰度和细节变得十分必要，这也有助于其他计算机视觉任务的顺利执行。 在这一背景下，提供五张需要去除雾霾效果的照片以及相关的Python代码对于研究者来说具有重要的参考价值。这些源码详细说明了用于实现去雾算法的具体步骤和技术要点，旨在帮助研究人员更好地理解和优化现有的图像处理技术。

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  • 利用OpenCV库的Python源码去除雾气效果
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    本项目采用Python结合OpenCV库实现图像去雾技术。通过算法优化，有效还原受雾影响图像的真实色彩与细节，提高视觉清晰度。 随着图像处理技术和计算机视觉技术的快速发展，特殊天气条件下的场景检测与图像处理已成为重要的研究领域。雾天拍摄的照片往往受到雾或霾的影响，导致图片模糊、对比度降低，并且可能会丢失重要信息。因此，对带雾图像进行去雾处理以恢复其清晰度和细节变得十分必要，这也有助于其他计算机视觉任务的顺利执行。 在这一背景下，提供五张需要去除雾霾效果的照片以及相关的Python代码对于研究者来说具有重要的参考价值。这些源码详细说明了用于实现去雾算法的具体步骤和技术要点，旨在帮助研究人员更好地理解和优化现有的图像处理技术。
     
  • 利用Python进行数字图像处理（去除雾霾效果）【100010439】
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    本项目旨在使用Python编程语言探索和实现数字图像处理技术，重点在于开发一种算法以有效去除图像中的雾霾效应。通过集成OpenCV及NumPy等库，我们将分析并优化图片质量，使模糊、昏暗的风景照焕发光彩。这不仅展示了如何利用代码增强视觉体验，同时也为改善摄影效果提供了实用方案。 我的大作业要求调研并实现去雾算法，并发现其中的问题以及进行改进。首先我实现了基于暗原色先验的去雾算法，并在运算速度与去雾效果方面做出了一定程度上的优化提升。随后，我又训练了一个AOD卷积网络来进行图像的去雾处理，通过对数据集图片做适当的预处理来提高该网络模型的鲁棒性，从而达到更好的去雾效果。 对于基于暗原色先验算法的部分，我使用MATLAB编程语言进行实现，并设计了用户界面；至于使用AOD卷积网络的方法，则是通过Python编写代码完成并利用pyqt技术构建相应的用户操作界面。
     
  • OpenCV去除红眼效果
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    本项目利用OpenCV库开发了一种高效算法，专门针对照片中的人像进行处理，能够智能检测并修正红眼现象，显著提升图像质量。 用OpenCV编写的一种简单去红眼技术，需要手动指定眼睛区域。
     
  • 测试图片：去除雾霾效果展示
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    本图展示了通过技术手段去除雾霾后的视觉效果对比，旨在体现先进的图像处理技术在改善空气质量感知方面的潜力与应用。 这是一个用于雾霾去除技术测试的图库，包含大约30多幅图片，全部取自实际照片。
     
  • Unity URP大气雾效果: UnityURPAtmosphericFog
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    本资源介绍如何在Unity URP中实现大气雾效果，通过调整参数创造逼真的远景模糊感和深度感，适用于各种场景渲染。 在使用Shader Graph的Urp管道进行城市大气雾设置时，请按照以下步骤操作： 1. 在项目设置中启用深度纹理。 2. 在您的URP Asset_Renderer中添加AtmosphericFogRenderFeature，并参考相关参数配置。 这样可以确保正确地应用和调整大气雾效果。
     
  • 图像去雾效果评估的MATLAB代码.rar
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    本资源包含用于评估图像去雾算法效果的MATLAB代码。适用于研究和开发人员，帮助分析不同去雾技术对图片质量的影响。 本资源提供了一套用于图像去雾质量评价的MATLAB代码，通过引入可见变比、平均梯度以及饱和像素百分比这三个新指标来评估去雾后图像的质量。下载并解压文件后，请将MATLAB的工作路径设置为该解压后的文件夹，并运行主函数即可开始使用。
     
  • Python+OpenCV 去除阴影.zip
    优质
    本资源提供使用Python结合OpenCV库去除图像中阴影的技术和代码示例，适用于计算机视觉相关项目。包含详细注释与操作步骤。 下面是一个使用Python和OpenCV去除图像阴影的示例代码。这个例子展示了如何通过一系列处理步骤来减轻或移除照片中的阴影部分。 首先需要安装必要的库： ```bash pip install opencv-python numpy ``` 接下来是具体的代码实现： 1. 读取原始图片。 2. 应用灰度变换和直方图均衡化以增强对比度并减少噪声影响。 3. 使用中值滤波或其他去噪方法处理图像，进一步去除干扰的阴影区域。 4. 根据需要应用额外的技术或算法来优化结果。 请注意，在实际操作时可能还需要根据具体的应用场景对上述步骤进行调整或者添加特定的功能模块。
     
  • 使用 Cesium 实现雨雪雾天气效果
    优质
    本项目利用Cesium开源引擎，创新性地实现了雨、雪、雾等特殊天气效果的模拟，增强了虚拟地理环境的真实感和沉浸体验。 完整实现Cesium中的雨雪雾效果，内容较为全面，欢迎下载并交流指正。
     
  • 高效去除阴影代码（效果出色）.zip
    优质
    本资源提供了一套高效的计算机视觉算法代码，专门用于图像处理中的阴影去除。这套代码能显著提升图片质量，适用于多种应用场景，如摄影、视频编辑等。下载后即可直接使用或进行二次开发。 该代码能够有效去除阴影，经过测试可以正常运行，并且效果非常好。
     
  • Python利用OpenCV实现马赛克效果实例
    优质
    本实例详细介绍了如何使用Python编程语言结合OpenCV库来实现图像处理中的马赛克效果，适合初学者学习计算机视觉的基础应用。 本段落主要介绍了如何使用Python的OpenCV库实现马赛克效果，并通过实例详细讲解了利用cv2模块操作图片来达到这一效果的相关技巧。对于有兴趣了解这方面知识的朋友来说，这是一篇很好的参考材料。