私は顔認識のために使用しているいくつかの画像を持っています。画像が暗いかどうかを確認するには?
一部の画像は非常に暗いです。
私は暗いものだけのすべての画像でヒストグラム等価を使用したくありません。
画像が暗いかどうかを確認するにはどうすればよいですか?
私はpythonでopencvを使用しています。
私は理論と実装を理解したいと思います。 ありがとう
私は顔認識のために使用しているいくつかの画像を持っています。画像が暗いかどうかを確認するには?
一部の画像は非常に暗いです。
私は暗いものだけのすべての画像でヒストグラム等価を使用したくありません。
画像が暗いかどうかを確認するにはどうすればよいですか?
私はpythonでopencvを使用しています。
私は理論と実装を理解したいと思います。 ありがとう
画像が暗いかどうかを判断するには、単純に平均強度を計算して判断します。
認識の問題は、画像が暗いのではなく、コントラストが低いことです。同じコントラストの明るい画像でも同じ結果が得られます。
ヒストグラム均等化は、人間の視覚のために画像を改善するために使用される方法です。人間は非常に類似した強度値を区別することが困難です。あなたのアルゴリズムがどうにかして人間の視覚をすべての欠陥で模倣するのでなければ、コンピュータが持っていない問題。
低コントラストの画像にはほとんど情報がありません。それ以上の情報を追加する画像強調アルゴリズムは世界中にありません。
イメージのキャラクタライゼーションについて詳しく説明しません。オンラインまたはテキストブックで豊富なリソースを見つけることができます。
簡単な尺度は、あなたが興味を持っている画像領域の標準偏差を計算することであろう。
opencvのcreateLBPHFaceRecognizerを使用して顔を認識しています 非常に暗い顔を扱う方法はありますか? – ilan
あなたは代わりに使用してヒストグラム均等化のCLAHEを使用して試すことができます。私はそれがあなたのすべての画像(私が試すことができるいくつかの画像を投稿する場合)が動作するかどうかはわかりませんが、概念的には、 "グローバル"ヒストグラム均等化よりもうまくいくはずです。
HSVの色空間に変換し、vaözeチャンネルの分布または平均を計算します。 – Micka
@Mickavaözeは、あなたが作成した単語であるため、値を意味します:) – Piglet
申し訳ありませんが、コメントを編集できません。 valuechannel – Micka