标签: contrast

我在网页上有jpegs.我想在没有浏览器插件的情况下对这些图像执行客户端均衡(对比度拉伸).我也接受直方图均衡的解决方案.

我目前使用两个CSS过滤器组合的差近似值(-webkit-filter:contrast()brightness()).

我希望能够用像processing.js或pixastic这样的东西来完成这个任务.

我是图像处理的新手。我用Python3编程，使用OpenCV图像处理库。我想调整以下属性。

1. 亮度
2. 对比
3. 活力
4. 色调
5. 饱和
6. 亮度

对于 4、5、6。我使用以下代码转换为 HSV 空间。

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
h += value # 4
s += value # 5
v += value # 6
final_hsv = cv2.merge((h, s, v))
img = cv2.cvtColor(final_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

我为 1 和 2 找到的唯一教程是这里。本教程使用 C++，但我使用 Python 编程。另外，我不知道如何调整 3. 振动。我非常感谢您的帮助，谢谢！

这个问题有点相反。

我不喜欢 VSCode for Mac 中的字体呈现方式。对我来说，缺乏对比度是一个障碍，因为我视力不好，字母因为缺乏对比度而变得有点混乱。我可以缩放，但会损失很多工作空间（MacBook Air 的屏幕很小）。

我切换到 VSCode for Windows (Consolas) 中使用的字体，但它仍然变得模糊。

MacOS系统General > Font smoothing没有任何区别。

有什么方法可以使 VSCode for Mac 中的字体渲染看起来与 VSCode for Windows 中的字体渲染完全相同？

适用于 Windows 的 VS Code（非常好，打印是通过 VM 连接到 Windows 计算机进行的）

VS Code for Mac 具有字体抗锯齿 ( "workbench.fontAliasing": "antialiased")（不太鲜艳和模糊）

VS Code for Mac 没有字体抗锯齿 ( "workbench.fontAliasing": "none")（更加生动和对比度，但看起来很糟糕）

我试图将对比度和亮度应用于内存中的位图,我完全迷失了.目前我正在尝试使用Magick ++来实现它,但如果其他API中的一个能够更好地工作,我会全力以赴.我设法找到Magick :: Image :: sigmoidalContrast()来应用对比度,但我无法弄清楚如何让它工作.我正在创建一个图像,传递它的缓冲区指针,然后调用该函数,但它似乎并没有改变任何东西,所以我的第一个虽然是它正在复制并修改它.即便如此,我也不知道如何从Magick :: Image对象中获取数据.

这是我到目前为止所得到的.

Magick::Image image(fBitmapData->mGetTextureWidth(), fBitmapData->mGetTextureHeight(), "RGBA", MagickCore::CharPixel, pixels);
image.sigmoidalContrast(1, 20.0);

文档是无用的,搜索后我只能找到第一个参数实际上是布尔值的提示,即使它需要size_t,指定是否添加或减去对比度,第二个值是我不知道该怎么做通过所以我只是用20.0来测试.

那么有谁知道这是否适用于对比,如果没有,那么你如何应用对比？同样,我仍然不知道如何应用亮度,也找不到任何看起来像他们会工作的功能.

我正在尝试进行一些图像处理,我给它一个8位灰度图像.我应该通过生成一个查找表来改变图像的对比度,该查找表可以增加50到205之间像素值的对比度.我使用以下MATLAB代码生成了一个查找表.

a = 2;
x = 0:255;
lut = 255 ./ (1+exp(-a*(x-127)/32));

当我绘图时lut,我得到如下图:

到目前为止这么好,但我如何提高50到205之间像素值的对比度？变换映射的最终图应该类似于:

我有以下类型的数据,意味着因素的组合

P1 <- c("a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "c", "c", "d")
P2 <- c("a", "b", "c", "d", "b", "c", "d", "c", "d", "d")
myfactors <- data.frame(P1, P2)

   P1 P2
1   a  a
2   a  b
3   a  c
4   a  d
5   b  b
6   b  c
7   b  d
8   c  c
9   c  d
10  d  d

实际上,因素可能是任何数字,我正在尝试编写一个可以适用于任何级别的因子的函数.我想设置对比数据集中可用的所有组合.例如,在该数据集ab,ac,ad,bc,bd,cd中.这里的对比规则.

for example for "a-b" is if P1 = P2 = a or b the coefficient = -1, 
if …

我在设置先验对比方面遇到了麻烦,并希望寻求一些帮助.以下代码应给出与因子水平"d"的两个正交对比.

Response <- c(1,3,2,2,2,2,2,2,4,6,5,5,5,5,5,5,4,6,5,5,5,5,5,5)
A <- factor(c(rep("c",8),rep("d",8),rep("h",8)))
contrasts(A) <- cbind("d vs h"=c(0,1,-1),"d vs c"=c(-1,1,0))
summary.lm(aov(Response~A))

我得到的是:

Call:
aov(formula = Response ~ A)

Residuals:
   Min         1Q     Median         3Q        Max 
-1.000e+00 -3.136e-16 -8.281e-18 -8.281e-18  1.000e+00 

Coefficients:
        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   4.0000     0.1091  36.661  < 2e-16 ***
Ad vs h      -1.0000     0.1543  -6.481 2.02e-06 ***
Ad vs c       2.0000     0.1543  12.961 1.74e-11 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard …

我想对图像进行对比度拉伸.图像如图所示(数据提示由我在MATLAB中创建,以提供有关图像的更多信息,图像上已存在时间戳).

现在,这里已经描述了如何进行对比度拉伸.但是,配方不会因为在这里工作imgMin=0和imgMax=255.因此图像将保持不变.所以我的解决方法是局部对比度拉伸.我不确定如何做到这一点(也相对较快,即我应该能够对比延伸视频帧并仍然实时播放视频.我尝试了直方图均衡,虽然它在OpenCV中产生实时结果,对比度拉伸不是令人印象深刻).为了理解算法是否有效,我也对使用MATLAB持开放态度.

我还展示了数据提示,您可以在其中查看像素值.我先将彩色图像转换为灰度图像.简而言之,目标是白色通道应该变得更亮,尽管图像中最亮的部分取值255(即太阳).

我需要返回图像的（平均）对比度值。这可能吗，如果可以，请说明如何？不仅仅是代码，（显然代码是受欢迎的），我应该在什么颜色空间中工作？HSV 是合适的还是最好的？可以计算单个像素的对比度值吗？

我正在尝试计算窗口中每个像素周围的对比度NxN，并将结果保存在新图像中，其中新图像中的每个像素是旧图像中其周围区域的对比度。从另一篇文章我得到了这个：

1) Convert the image to say LAB and get the L channel
2) Compute the max for an NxN neighborhood around each pixel
3) Compute the min for an NxN neighborhood around each pixel
4) Compute the contrast from the equation above at each pixel.
5) Insert the contrast as a pixel value in new image.

目前我有以下内容：

1) Convert the image to say LAB and get the L channel
2) Compute the max for an NxN neighborhood …