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一、去逆光

逆光是拍摄时经常会出现的问题,我们的去逆光技术可以有效增强逆光状态下拍摄的图像质量,显著提高逆光状态下的人脸识别准确率。

链接1: OpenCV之光照补偿和去除光照
链接2: OpenCV高亮图片处理


二、低照度增强

在夜间,光照不足会导致图像的成像质量非常糟糕,低照度增强技术可以有效增强图像的亮度,恢复图像的细节,对于夜间的视频监控、车牌识别具有很大帮助。

链接3: OpenCV对低照度图像的增强
链接4: 低照度图像增强


三、去模糊

图像模糊处理选择突出或抑制图像中的部分特征,通过提升亮度、白平衡、去噪、去模糊、去雾等功能,使图像与视觉响应特性相匹配,增强主观效果,使得画面更加的清晰,易于观看;运动物体在成像时经常会出现模糊的现象,特别是处于高速运动的物体,去模糊技术可以有效增强模糊图像的清晰度,对于运动中的人脸识别、高速路上车牌识别都能起到很好的辅助作用。

链接5:OpenCV→Python 图像去模糊(维纳滤波+约束最小二乘方滤波)

链接6:OpenCV之模糊处理


四、 去雾

很多图像的成像都会收到天气影响,特别是雾霾天气对于监控视频的影响尤为显著。图像去雾技术能够有效还原雾霾状态下的图像与视频,提高监控视频的质量。

链接7:Dark Channel 实现暗通道去雾

OpenCV~图像处理API(逆光、模糊、亮度、雾霾)相关推荐

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