JunX
# SD 应用 webui - 运行环境 - 提示词 ## 提示词 - 分辨率提示词 - 风格提示词 - 提示词权重 - 反向提示词 ## 其他参数 ### 迭代步数(Steps) - 越多越清晰(超过某值提升有限)，时间越长 - 20 ~ 40 ？？ ###...
# bitwise_xxx ## 按位与 bitwise_and ``` void cv::bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask = noArray() ) ``` - **mask**: - 可以是图像和图像，也可以是图像和标量 - 如果是多通道，每个通道单独处理 图像与图像 | $\texttt{dst} (I) =...
# 用于边缘检测的线性滤波器 Sobel - Sobel 算子 在水平和垂直方向上做像素值的差分，得到图像梯度近似值 - Sobel算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，但是Sobel算子对边缘定位不是很准确(图像的边缘不止一个像素),因此精度要求不是很高时，Sobel比较常用 ``` void cv::Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize = 3, double scale = 1, double...
# medianBlur 中值滤波 - 属于排序滤波，逐个对比窗口中的数字保留中值 ``` void cv::medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize ) ``` > Ksize 为大于1的奇数: 3/5/7/... ## Reference - [opencv源码之中值滤波medianBlur_SortNet解读](https://blog.csdn.net/u010420283/article/details/128585745)
# blur 模糊处理 ``` void cv::blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT ) ``` 参数 | 描述 -- | -- ksize | 使用的...
# OpenCV 二值化 - cv2.threshold - cv2.adaptiveThreshold ## 普通二值化 ``` ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) ``` Type | 公式 | 图解 -- | -- | -- cv2.THRESH_BINARY |...
# Thresholding 二值化 - Image Thresholding - 图像二值化(非黑即白的简化问题) - Global thresholding - 使用同一阈值二值化 - Local(dynamic ) thresholding - 动态阈值二值化 - Multilevel thresholding - 类似于分割图像 - [Multi-Otsu Thresholding](https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_multiotsu.html#multi-otsu-thresholding) - 其他分类方法 -...
# 直方图均衡 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 直方图均衡经典算法对整幅图像的像素使用相同的变换，对于像素值分布比较均衡的图像来说，经典算法的效果不错。但是如果图像中包括明显亮的或者暗的区域，在这些部分的对比度并不能得到增强。 - AHE - 自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization) - CLAHE - 限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive histgram equalization) ## AHE AHE算法与经典算法的不同点在于它通过计算图像多个局部区域的直方图，并重新分布亮度，以此改变图像对比度。所以，该算法更适合于提高图像的局部对比度和细节部分。不过呢，AHE存在过度放大图像中相对均匀区域的噪音的问题。 ## CLAHE CLAHE在AHE的基础上，对每个子块直方图做了限制，很好的控制了AHE带来的噪声。 CLAHE与AHE的不同主要在于其对于对比度的限幅，在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅，用来克服AHE的过度放大噪音的问题。 在计算CDF前，CLAHE通过用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大倍数的目的。该算法的优势在于它不是选择直接忽略掉那些超出限幅的部分，而是将这些裁剪掉的部分均匀分布到直方图的其他部分。 ## UseCase ``` import...
# Debug OpenCV - 一些预设的环境变量 [OpenCV environment variables reference](https://docs.opencv.org/4.x/d6/dea/tutorial_env_reference.html) - `OpenCV Tracing`: 默认编译到 OpenCV lib 中 - `export OPENCV_TRACE=1` - ITT for Vtune - Vtune 查看 CallStack ## Tracing -...
# OpenCV CPU Optimizations - OpenCV 在 `X86_64` 平台上使用 `SSE3` 作为基本指令集，`SSE4.2/AVX/AVX2` 作为自适应调度优化 - Runtime 中自动根据 `CPU Features` 调用 > Enabled runtime dispatched optimizations for larger set of functions in core...