photo.hpp 檔案參考

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"

photo.hpp 的包含關係圖

此圖顯示了哪些檔案直接或間接包含此檔案

類
類	cv::AlignExposures
	用於對齊具有不同曝光的相同場景影像的演算法的基類。更多...
類	cv::AlignMTB
	此演算法將影像轉換為中值閾值點陣圖（亮度高於中值亮度的畫素為 1，否則為 0），然後使用位操作對結果點陣圖進行對齊。更多...
類	cv::CalibrateCRF
	相機響應校準演算法的基類。更多...
類	cv::CalibrateDebevec
	透過將目標函式最小化為線性系統，為每個亮度值提取逆相機響應函式。目標函式是使用所有影像中相同位置的畫素值構建的，並添加了額外項以使結果更平滑。更多...
類	cv::CalibrateRobertson
	透過將目標函式最小化為線性系統，為每個亮度值提取逆相機響應函式。此演算法使用所有影像畫素。更多...
類	cv::MergeDebevec
	考慮曝光值和相機響應，將曝光加權平均計算為最終的 HDR 影像。更多...
類	cv::MergeExposures
	可以將曝光序列合併為單個影像的演算法的基類。更多...
類	cv::MergeMertens
	使用對比度、飽和度和曝光良好的度量對畫素進行加權，然後使用拉普拉斯金字塔組合影像。更多...
類	cv::MergeRobertson
	考慮曝光值和相機響應，將曝光加權平均計算為最終的 HDR 影像。更多...
類	cv::Tonemap
	色調對映演算法的基類——用於將 HDR 影像對映到 8 位範圍的工具。更多...
類	cv::TonemapDrago
	自適應對數對映是一種快速的全域性色調對映演算法，它在對數域中縮放影像。更多...
類	cv::TonemapMantiuk
	該演算法使用高斯金字塔所有層上的梯度將影像轉換為對比度，將對比度值轉換為 HVS 響應並縮放響應。之後，從新的對比度值重建影像。更多...
類	cv::TonemapReinhard
	這是一種模擬人類視覺系統的全域性色調對映運算子。更多...

名稱空間
名稱空間	cv

列舉
列舉	{   cv::INPAINT_NS = 0 ,   cv::INPAINT_TELEA = 1 }
列舉	{ cv::LDR_SIZE = 256 }
列舉	{   cv::RECURS_FILTER = 1 ,   cv::NORMCONV_FILTER = 2 }
	邊緣保留濾波器。更多...
列舉	cv::SeamlessCloneFlags {   cv::NORMAL_CLONE = 1 ,   cv::MIXED_CLONE = 2 ,   cv::MONOCHROME_TRANSFER = 3 ,   cv::NORMAL_CLONE_WIDE = 9 ,   cv::MIXED_CLONE_WIDE = 10 ,   cv::MONOCHROME_TRANSFER_WIDE = 11 }
	seamlessClone 演算法的標誌。更多...

函式
void	cv::colorChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float red_mul=1.0f, float green_mul=1.0f, float blue_mul=1.0f)
	給定原始彩色影像，可以無縫混合該影像的兩種不同顏色版本。
Ptr< AlignMTB >	cv::createAlignMTB (int max_bits=6, int exclude_range=4, bool cut=true)
	建立 AlignMTB 物件。
Ptr< CalibrateDebevec >	cv::createCalibrateDebevec (int samples=70, float lambda=10.0f, bool random=false)
	建立 CalibrateDebevec 物件。
Ptr< CalibrateRobertson >	cv::createCalibrateRobertson (int max_iter=30, float threshold=0.01f)
	建立 CalibrateRobertson 物件。
Ptr< MergeDebevec >	cv::createMergeDebevec ()
	建立 MergeDebevec 物件。
Ptr< MergeMertens >	cv::createMergeMertens (float contrast_weight=1.0f, float saturation_weight=1.0f, float exposure_weight=0.0f)
	建立 MergeMertens 物件。
Ptr< MergeRobertson >	cv::createMergeRobertson ()
	建立 MergeRobertson 物件。
Ptr< Tonemap >	cv::createTonemap (float gamma=1.0f)
	Creates simple linear mapper with gamma correction.
Ptr< TonemapDrago >	cv::createTonemapDrago (float gamma=1.0f, float saturation=1.0f, float bias=0.85f)
	建立 TonemapDrago 物件。
Ptr< TonemapMantiuk >	cv::createTonemapMantiuk (float gamma=1.0f, float scale=0.7f, float saturation=1.0f)
	建立 TonemapMantiuk 物件。
Ptr< TonemapReinhard >	cv::createTonemapReinhard (float gamma=1.0f, float intensity=0.0f, float light_adapt=1.0f, float color_adapt=0.0f)
	建立 TonemapReinhard 物件。
void	cv::decolor (InputArray src, OutputArray grayscale, OutputArray color_boost)
	將彩色影像轉換為灰度影像。它是數位印刷、風格化黑白照片渲染以及許多單通道影像處理應用中的基本工具 [178]。
void	cv::denoise_TVL1 (const std::vector< Mat > &observations, Mat &result, double lambda=1.0, int niters=30)
	原對偶演算法是一種解決特殊變分問題（即，找到一個函式以最小化某個泛函）的演算法。由於影像去噪，特別是，可以看作是變分問題，因此原對偶演算法可以用於執行去噪，這正是此處實現的。
void	cv::detailEnhance (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=10, float sigma_r=0.15f)
	此濾鏡可增強特定影像的細節。
void	cv::edgePreservingFilter (InputArray src, OutputArray dst, int flags=1, float sigma_s=60, float sigma_r=0.4f)
	濾波是影像和影片處理中的基本操作。邊緣保留平滑濾波器在許多不同的應用中使用 [101]。
void	cv::fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)
	使用非區域性均值去噪演算法 http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/ 執行影像去噪，並進行了一些計算最佳化。預期噪聲為高斯白噪聲。
void	cv::fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	使用非區域性均值去噪演算法 http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/ 執行影像去噪，並進行了一些計算最佳化。預期噪聲為高斯白噪聲。
void	cv::fastNlMeansDenoisingColored (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	fastNlMeansDenoising 函式針對彩色影像的修改版本。
void	cv::fastNlMeansDenoisingColoredMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	fastNlMeansDenoisingMulti 函式針對彩色影像序列的修改版本。
void	cv::fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)
	fastNlMeansDenoising 函式針對連續影像在短時間內捕獲的影像序列的修改版本。例如影片。此函式版本適用於灰度影像或用於手動操作顏色空間。有關更多詳細資訊，請參見 [45]（可在此處開放獲取）。
void	cv::fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	fastNlMeansDenoising 函式針對連續影像在短時間內捕獲的影像序列的修改版本。例如影片。此函式版本適用於灰度影像或用於手動操作顏色空間。有關更多詳細資訊，請參見 [45]（可在此處開放獲取）。
void	cv::illuminationChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float alpha=0.2f, float beta=0.4f)
	透過對選區內的梯度場應用適當的非線性變換，然後使用泊松求解器進行積分，可以區域性修改影像的表觀照明。
void	cv::inpaint (InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags)
	使用區域鄰域恢復影像中的選定區域。
void	cv::pencilSketch (InputArray src, OutputArray dst1, OutputArray dst2, float sigma_s=60, float sigma_r=0.07f, float shade_factor=0.02f)
	鉛筆式非真實感線條畫。
void	cv::seamlessClone (InputArray src, InputArray dst, InputArray mask, Point p, OutputArray blend, int flags)
	執行無縫克隆，將源影像中的區域融合到目標影像中。此函式旨在用於區域性影像編輯，允許將限制在某個區域（手動選擇為 ROI）內的更改輕鬆無縫地應用。這些更改範圍從輕微的失真到完全替換為新內容 [218]。
void	cv::stylization (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=60, float sigma_r=0.45f)
	風格化旨在生成具有多種效果的數字影像，而非專注於照片級真實感。邊緣感知濾波器是風格化的理想選擇，因為它們可以抽象低對比度區域，同時保留或增強高對比度特徵。
void	cv::textureFlattening (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float low_threshold=30, float high_threshold=45, int kernel_size=3)
	在與泊松求解器積分之前，僅保留邊緣位置的梯度，可以洗去所選區域的紋理，使其內容呈現平坦的外觀。此處使用了 Canny 邊緣檢測器。