https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/114185826 基于光敏电阻的单片机LCD显示照度计。顾名思义就是基于CdS光敏电阻的特性，利用51单片机，测量出所接CdS光敏电阻两端电压，并通过CdS光敏电阻的特性，换算为光照度，在LCD1602显示屏上显示CdS光敏电阻电压和所对应的光照度。

证件照 专业制作 裁剪 驼铃证件照片处理工具

最美证件照最好用的一个版本留存，怕以后找不到了，最美证件照4.x后主要面对的是商业用户，所以对于非会员有很多限制。相比而言这个版本就属于最好的了

matlab应用证明代码使用浦肯野图像测量眼介质光谱透射率 论文“用于评估体内人晶状体密度和透射率光谱的基于浦肯野图像的系统”的一些额外模拟， Taisuke Eto、Petteri Teikari、Raymond P Najjar、Yuki Nishimura、Yuki Motomura、Manami Kuze、Shigekazu樋口科学报告第 10 卷，文章编号：16445 (2020) 测量的眼介质密度和光源光谱功率分布 (SPD) 的相关性 使用 Purkinje 图像作为（虚拟） age （由眼媒体模型指定，参见代码）、半带宽 ( hbw ) 和峰值的函数对光谱眼媒体密度估计中的误差进行快速“不”近似所用光源的波长 ( lambda_peak )。 在age = 88 岁和lambda_peak = 405 nm 时lambda_peak眼部介质密度的极端例子，具有 6 种不同的真实商业光发射器/干涉滤光器的半带宽。 您可以看到，当使用hbw = 3 nm 干涉滤光片时，误差可以忽略不计，而未经过滤的“宽带”LED 开始引入相当大的误差。 正 deltaOD 意味着现实生活中

matlab光照模型代码反射去除 根据光线，镜面反射/反射和阴影，物体的图像可能会发生巨大变化。 因此，从图像中去除不希望的反射在计算机视觉和图像处理中非常重要。 这意味着出于美学目的提高图像质量，以及在机器学习和模式识别应用程序中对图像进行预处理。 因此，该项目的目标是审查用于消除图像反射的各种技术。 依存关系 ，，（torch＆torchvision），，，，，和。 数据集 用于测试的样本图像由提供。 如何执行程式码 平均：对于给定的图像集，我们对反射去除执行平均。 打开Averaging文件夹并运行python Averaging.py -i 5_images_lowers ，其中-i是包含图像集的文件夹的路径。 独立分量分析：基于光的反射概念和反射图像中基础分布的独立性，拍摄并求解了两个偏振方向不同的图像：Y = MX，其中Y = [y1，y2]，两个图像，M是混合矩阵[a，b; c，d]（分别表示反射量）和X = [x1，x2]是绘制和反射两个图像中的分量。 打开ICA文件夹并运行python ICA.py -i1 1.png -i2 2.png ，其中-i1和-i2是输入图

BH1750光照传感器驱动程序，用于检测环境光强度，16位数字输出型，I2C接口通信，使用STM32F103 HAL库开发。

为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法。首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像。然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像进行细节提取,并将两种方法提取的细节信息进行了融合。最后,将细节图像和初步增强图像融合得到了目标图像。实验结果主观上得到了亮度合适、细节清晰的增强图像,客观上在亮度失真、信息熵和能量梯度上均有良好且稳定的表现,表明该算法能够有效提高图像的亮度和细节信息,并保持自然的色彩和光照效果。

本文实例为大家分享了python实现抠图给证件照换背景的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #建立显示图片的函数 def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() #导入前景图 img=cv2.imread('font.jpg') #图片导入 img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #转换颜色模型 print(img.shape) #打印图片规格

authorware7.02多媒体技术 作品作业 源程序 李清照.a7p

快速优化的图像/视频增强方法 它是由Java实现的一组图像/视频增强方法，用于解决一些常见任务，例如除雾，去噪，水下去除，低照度增强，特性，平滑等。 请注意，此存储库是多个图像/视频处理存储库的集成，这些独立的存储库将在以后弃用。 RemoveBackScatter-已删除，其zip文件在此处可用： 。 OptimizedContrastEnhance-已删除，其zip文件位于此处： 。 将不推荐使用，其zip文件位于此处： HazeRemovalByDarkChannelPrior-已删除，其zip文件在此处可用： ALTMRetinex-已删除，其zip文件在此处可用：