一般的光照补偿算法结合网上的资料发现比较多的去光照不均匀算法基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法本文发表于北京理工大学学报该算法流程如图：将图片投影到hsv域，对亮度v进行gamma校正，然后重新融合图片，得到校正后的图片。参考网上的matlab代码clc,close all;
tic;
im=imread('srcmpp.bmp');
%im=imread('qqq.jpg');
figure;
imshow(im);
title
基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法相应论文：基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=20160216&year_id=2016&quarter_id=2&falg=1该文的算法流程如下图所示：实现工具：matlab2013a.效果图：emmmm还原出来没有论文中效果那么好。。。。。。与其他传统方法相比gamma校正直方图均衡ret
1. 案例描述在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例，下面图1和图3为做硬币面额识别拍摄的，可以看到，由于硬币表面的反光以及打光角度的原因，图片存在严重的光照不均现象。如果对两幅图像直接进行全局阈值可以得到图2和图4的结果，可以看到分割的效果很差，比如第一幅，右上角的光照要强一些，而且右上角的硬币存在一定的反光
（一）请求的操作无法在使用用户映射区域打开的文件上执行这个报错是C#工程里有文件被占用了。这个问题可以重启电脑解决，也有可能是被git占用了（猜测，未坐实）。勇哥是关闭全部文件没重启电脑，一段时间后再打开C#工程就好了。（二） 关于WriteImage算子的问题在下面的代码中，平淡无奇的一句：HOperatorSet.WriteImage(img1, "bmp", 0, path);由于在勇哥的电脑上，g盘是一个大容量外置盘（8T，已使用4T），这一步写图片，硬盘狂响。操作系
动画是在基恩士官网上看到的，现转载一下，以方便大家参考：引用自：https://www.keyence.com.cn/landing/robotVision_movie_library.jsp 上固定相机的抓取动作设定示例将为您介绍使相机固定到机械手上方后，抓取动作所需的CV-X系列的设定流程。下固定相机的抓取偏移补正动作设定示例将为您介绍使相机固定到机械手下方后，抓取偏移补正动作所需的CV-X系列的设定流程。手部相机的抓取动作设定示例将为您介绍使相机固定到机械手后，抓取动作所需的CV-X系列的
前言
python是解释型语言，源码是普通文本，也是它的执行程序。所以商业视觉软件包开发不能用这个。
python可以用于工业应用，因为除非你的设备绝密，否则让客户看到源码也无所谓。
python用于工业方面的应用有一些例子，但受限于硬件商，绝大部分硬件不支持python，以C#，C++，VB为主。
python在深度学习方面已经统一江湖，其它语言都成了陪练。
python支持opencv。
网上绝大部分视觉算法是用c++和opencv，python, matlab来做演示的。
综上所述，花点时间学习一下python是值得的。
python的作用更倾向于做视觉算法原理的验证，因为工业项目应用的少，
所以勇哥认为它可以当做电脑游戏每天娱乐一下就好。
这也是为啥子本系列贴子的主题是“python娱乐时间”。
基恩士视觉一些工具确实有独道之处。例如“实时浓淡补正”和“渐变滤波器”有空时想研究一下它们怎么实现的。当然，网上是不可能有啥子资料的。对于“浓淡补正”，仅在ihalon中找到一份说明。上面这个halcon还是可以做到的。勇哥写了一段代码：read_image(Image, '1.png')
rgb1_to_gray(Image, GrayImage)
sobel_amp(GrayImage, EdgeAmplitude, 'su
直方图均衡简单、高效；但是，图像中不同的区域灰度分布相差甚远，对它们使用同一种变换常常产生不理想的效果；实际应用中，常常需要增强图像的某些局部区域的细节。为了解决这类问题，Pizer等提出了局部直方图均衡化的方法(AHE)；AHE方法仅仅考虑了局部区域的像素，忽略了图像其他区域的像素，且对于图像中相似区域具有过度放大噪声的缺点；K. Zuiderveld等人提出了对比度受限CLAHE的图像增强方法；通过限制局部直方图的高度来限制局部对比度的增强幅度，从而限制噪声的放大及局部对比度的过增强；也可以
转一篇CLAHE算法的贴子，涨下见识！原文出处：https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/6435601.html?utm_source=debugrun&utm_medium=referral CLAHE算法对于医学图像，特别是医学红外图像的增强效果非常明显。CLAHE https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization中文方面非常好的资料 限制对比度自适
直线拟合 矩阵实现2021-02-24 08:44:33
转一篇矩阵做最小二乘法的贴子：https://blog.csdn.net/wuan584974722/article/details/53670878对于我们孤立的点的集合，我们可以使用矩阵求最小二乘法最优解。 //对于我们孤立的点的集合，我们可以使用矩阵求最小二乘法最优解。
create_matrix(|ColumnEdageArr|,2,1,MatrixIDA)
create_mat