该图片为包含很多噪点的香港街景图片。博客中通过高斯平滑滤波消除噪点。

DeadPixelTest正式版是款可以测试数码相机CCD坏点和噪点的小程序。 按照这个软件的默认值，用全黑的照片检测，亮度超过60流明的点，是噪点。超过250流明的点，为坏点。第一步，选择快门优先模式，选择1秒的快门速度，并装上镜头盖拍摄一张全黑的照片。有时候，数码单反在装上镜头盖的时候会因为没法对焦而没法按下快门，这时候将对焦模式调整至手动对焦（MF） 第二步，将拍摄后的照片导入电脑，并启动Deadpixel软件。导入刚才的那种照片，然后进行分析。 第三步，阅读相关结果。DeadpixelTest将会显示出热点和坏点的数量。它的原理很简易：将全黑照片扫描一遍，然后记录下亮点的数量和亮度。DeadpixelTest默认的规则是：亮度在60以上的是热点（hot pixel），而亮度在250以上的则被认为是坏点（dead pixel）。一般来说，由于制造工艺的增强，如今数码单反CCD或者CMOS出现坏点的可能性越来越低了。至于热点，是由于CCD固有的暗电流产生的，随机出现，对于拍摄的影响也不大。

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验证码识别，需要先处理验证码 。本文件是讲验证码去除噪点和干扰线的python源码 欢迎大家提意见

开闭操作 开操作 图像形态学的重要操作之一，基于膨胀和腐蚀（背景黑色，前景白色）操作组合形成的。 主要是应用在二值图像的分析中，灰度图像也可以 开操作=先腐蚀+再膨胀 作用：消除图像中的小的干扰区域 去除噪点 闭操作 闭操作=先膨胀 +再腐蚀 作用：填充小的封闭区域 ———–提取水平或者垂直线———— 相关代码 import cv2 as cv def open_demo(image): print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(g

传统的照片转漫画，使用边缘检测、双边滤波器和降采样，得到图像如下，可以看到，噪点很多，有些关键线条也没有展现出来。 本次采用GAN，GAN网络使用的方法是根据图像对去不断地学习，如输入图像1和对应已有的漫画B，GAN网络从图片1中获取关键特征，不停地生成一张图像C，当C与B的差值很小时停止，当有很多这样地图像对时，我们就有了一个模型。输入一张图像，就可以生成一张对应地漫画图像，我这次使用的GAN（White-box Cartoon）生成

利用opencv对指定文件夹下面的所有训练数据图片进行旋转、翻折、放大、模糊、平移、增加噪点操作进行数据扩充

强大的去噪算法，可处理噪点明显且模糊不清的图像

好用易用，简单强大的数码相机坏点检测软件，是摄影爱好者购机是必备的专业检测软件，两款软件各有侧重，相互补充。