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我想在Python实现比这个职位的相同功能的本地规范化:linkPython的 - 在OpenCV中
但是,我不能得到平滑的结果,无论我试试,尽管我都尝试实施,提供了更正的OP和第二个答案。
我可能错过了一些小东西,但我找不出什么。
def local_norm(img, sigma_1, sigma_2):
float_gray = img * cv2.CV_32FC1/255.0
blur_1 = int(2 * np.ceil(- norm.ppf(0.05, loc=0, scale=sigma_1)) + 1)
blurred_1 = cv2.GaussianBlur(float_gray, (blur_1, blur_1), sigma_1, sigma_1)
temp_1 = float_gray - blurred_1
temp_2 = cv2.pow(temp_1, 2.0)
blur_2 = int(2 * np.ceil(- norm.ppf(0.05, loc=0, scale=sigma_2)) + 1)
blurred_2 = cv2.GaussianBlur(temp_2, (blur_2, blur_2), sigma_2, sigma_2)
temp_2 = cv2.pow(blurred_2, 0.5)
float_gray = temp_1/temp_2
res = cv2.normalize(float_gray, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
res = res * cv2.CV_32S
return res
我必须精确,以至于到了最后,我用cv2.CV_32S
因为与OP的编码我结束了一个黑色的图像。其余的,我使用相同的西格玛,2.0和20.0。
我现在得到了很好的效果, 谢谢 ! –