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对于非摄影师来说，在光线不佳的条件下拍出好照片似乎很神奇。完成低光摄影需要技巧、经验和正确的设备的结合。在弱光下拍摄的图像缺乏色彩和独特的边缘。它们还遭受能见度差和深度未知的困扰。这些缺点使得此类图像不适合个人使用或图像处理或计算机视觉任务。我们将学习改善夜间图像的照明。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-650525.html
对于每个不具备摄影技能的人来说，我们可以使用图像处理技术来增强此类图像。Shi等人提出了一种方法。为此，他们在 论文“使用亮/暗通道优先的单个图像增强夜间低照度图像”。本文将作为本文的基础。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-650525.html
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Blob 是图像中一组连接的像素，它们共享一些共同的属性（例如，灰度值）。在上图中，暗连接区域是斑点，斑点检测旨在识别和标记这些区域。 文末附相关测试代码的下载链接 OpenCV 提供了一种基于不同特征检测和过滤斑点的便捷方法。让我们从最简单的例子开始 Python
参考原视频链接： 【视频】：https://space.bilibili.com/370283072 注意 ：本文为学习笔记记录，推荐支持原作者，去看原视频自己手敲代码理解更加深入
鼠标指针是图形用户界面 (GUI) 中的关键组件。没有它，您就无法真正考虑与 GUI 进行交互。那么，让我们深入了解 OpenCV 中鼠标和轨迹栏的内置函数。我们将演示如何使用鼠标来注释图像，以及如何使用轨迹栏来控制图像的大小 我们将使用下图来演示 OpenCV 中鼠标指针和轨迹
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