photo.hpp 文件参考

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

包含 photo.hpp 的依赖项关系图

此图表显示了直接或间接包含此文件的文件

类
类	cv::AlignExposures
	用于对场景相同但曝光不同的图像对齐的算法的基类。 更多信息...
类	cv::AlignMTB
	此算法将图像转换为中值阈值位图（像素比中值亮度亮则为 1，否则为 0），然后使用位运算操作对所得位图进行对齐。 更多信息...
类	cv::CalibrateCRF
	用于摄像机响应校准算法的基类。 更多信息...
类	cv::CalibrateDebevec
	通过最小化目标函数（线性系统），为每个亮度值提取逆摄像机响应函数。目标函数使用所有图像中相同位置的像素值构造，添加额外项使结果更平滑。 更多信息...
类	cv::CalibrateRobertson
	通过最小化目标函数（线性系统），为每个亮度值提取逆摄像机响应函数。此算法使用所有图像像素。 更多信息...
类	cv::MergeDebevec
	根据曝光值和摄像机响应，将所得 HDR 图像计算为曝光的加权平均值。 更多信息...
类	cv::MergeExposures
	可以将曝光序列合并为单幅图像的基类算法。 更多信息...
类	cv::MergeMertens
	使用对比度、饱和度和曝光良好的度量加权像素，然后使用拉普拉斯金字塔组合图像。 更多信息...
类	cv::MergeRobertson
	根据曝光值和摄像机响应，将所得 HDR 图像计算为曝光的加权平均值。 更多信息...
类	cv::Tonemap
	Tonemapping 算法的基类 - 用于将 HDR 图像映射到 8 位范围的工具。 更多信息...
类	cv::TonemapDrago
	自适应对数映射是一种快速全局色调映射算法，可在对数域中缩放图像。 更多信息...
类	cv::TonemapMantiuk
	此算法使用高斯金字塔所有级别的梯度将图像转换为对比度，对比度值转换为 HVS 响应并缩放响应。之后，从新的对比度值重建图像。 详细内容...
类	cv::TonemapReinhard
	这是一个模拟人类视觉系统的全局色调映射算子。 详细内容...

命名空间
命名空间	cv
	与磁盘上的文件关联的文件存储的“黑匣子”表示形式。

枚举类型
枚举	{   cv::INPAINT_NS = 0 ,   cv::INPAINT_TELEA = 1 }
枚举	{ cv::LDR_SIZE = 256 }
枚举	{   cv::NORMAL_CLONE = 1 ,   cv::MIXED_CLONE = 2 ,   cv::MONOCHROME_TRANSFER = 3 }
	无缝克隆算法标志 详细内容...
枚举	{   cv::RECURS_FILTER = 1 ,   cv::NORMCONV_FILTER = 2 }
	边缘保持滤波器。 详细内容...

函数
void	cv::colorChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float red_mul=1.0f, float green_mul=1.0f, float blue_mul=1.0f)
	给定原始彩色图像，可以无缝混合该图像（使用两种不同的颜色）的两个变体。
Ptr< AlignMTB >	cv::createAlignMTB (int max_bits=6, int exclude_range=4, bool cut=true)
	创建 AlignMTB 对象。
Ptr< CalibrateDebevec >	cv::createCalibrateDebevec (int samples=70, float lambda=10.0f, bool random=false)
	创建 CalibrateDebevec 对象。
Ptr< CalibrateRobertson >	cv::createCalibrateRobertson (int max_iter=30, float threshold=0.01f)
	创建 CalibrateRobertson 对象。
Ptr< MergeDebevec >	cv::createMergeDebevec ()
	创建MergeDebevec对象。
Ptr<MergeMertens>	cv::createMergeMertens(float对比度权重=1.0f, float饱和度权重=1.0f, float曝光权重=0.0f)
	创建MergeMertens对象。
Ptr<MergeRobertson>	cv::createMergeRobertson ()
	创建MergeRobertson对象。
Ptr<Tonemap>	cv::createTonemap(flaot伽马=1.0f)
	创建带伽马校正功能的简单线性映射器。
Ptr<TonemapDrago>	cv::createTonemapDrago(float gamma=1.0f, float saturation=1.0f, float bias=0.85f)
	创建TonemapDrago对象。
Ptr<TonemapMantiuk>	cv::createTonemapMantiuk(float gamma=1.0f, float scale=0.7f, float saturation=1.0f)
	创建TonemapMantiuk对象。
Ptr<TonemapReinhard>	cv::createTonemapReinhard(float gamma=1.0f, float intensity=0.0f, float light_adapt=1.0f, float color_adapt=0.0f)
	创建 TonemapReinhard 对象。
void	cv::decolor(InputArraysrc, OutputArray grayscale, OutputArray color_boost)
	将彩色图像转换为灰度图像。它是数码印刷、风格化的黑白照片渲染和许多单通道图像处理应用程序中的一项基本工具[175]。
void	cv::denoise_TVL1 (const std::vector< Mat > &observations, Mat &result, double lambda=1.0, int niters=30)
	Primal-dual算法是一种用于解决特殊类型变分问题的算法（即，找到一个函数以最小化某些函数）。由于图像去噪，尤其是，可以看作变分问题，因此可以使用Primal-dual算法执行去噪操作，这正是实现的内容。
void	cv::detailEnhance (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=10, float sigma_r=0.15f)
	此滤波器增强特定图像的细节。
void	cv::edgePreservingFilter (InputArray src, OutputArray dst, int flags=1, float sigma_s=60, float sigma_r=0.4f)
	滤波是图像和视频处理中的基本操作。保边平滑滤波器用于许多不同的应用程序[100]。
void	cv::fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)
	使用非局部均值去噪算法http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/执行图像去噪，其中包含一些计算优化。所期望的噪声为高斯白噪声。
void	cv::fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	使用非局部均值去噪算法http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/执行图像去噪，其中包含一些计算优化。所期望的噪声为高斯白噪声。
void	cv::fastNlMeansDenoisingColored (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	针对彩色图像修改fastNlMeansDenoising函数。
void	cv::fastNlMeansDenoisingColoredMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	彩色图像序列的 fastNlMeansDenoisingMulti 函数的修改。
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)
	图像序列的 fastNlMeansDenoising 函数的修改，其中连续的图像在很短的时间内捕获。例如视频。此版本的函数适用于灰度图像或颜色空间的手动操作。详情请参见 [44]（此处开放访问）。
void	cv::fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	图像序列的 fastNlMeansDenoising 函数的修改，其中连续的图像在很短的时间内捕获。例如视频。此版本的函数适用于灰度图像或颜色空间的手动操作。详情请参见 [44]（此处开放访问）。
void	cv::illuminationChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float alpha=0.2f, float beta=0.4f)
	对选择内梯度场施加适当的非线性变换，然后使用泊松求解器进行反积分，可以局部修改图像的表观照明。
void	cv::inpaint (InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags)
	使用区域邻域恢复图像中选定的区域。
void	cv::pencilSketch (InputArray src, OutputArray dst1, OutputArray dst2, float sigma_s=60, float sigma_r=0.07f, float shade_factor=0.02f)
	类似铅笔的非真实感线条绘制。
void	cv::seamlessClone (InputArray src, InputArray dst, InputArray mask, Point p, OutputArray blend, int flags)
	图像编辑任务涉及全局更改（颜色/强度校正、滤镜、变形）或区域更改，此处我们对本地更改感兴趣，这些更改仅限于手动选择的区域 (ROI)，并且非常简单。更改包括从轻微失真到用新内容完全替换 [214]。
void	cv::stylization (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=60, float sigma_r=0.45f)
	风格化旨在为数字图像生成各种效果，并不专注于照片真实感。边缘感应滤镜是进行风格化的理想选择，因为它可以抽象低对比度区域，同时保留或提升高对比度特征。
void	cv::textureFlattening (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float low_threshold=30, float high_threshold=45, int kernel_size=3)
	在与泊松求解器进行积分之前，仅保留边缘位置处的梯度，即可消除所选区域的纹理，使图像内容呈现平面效果。此处使用 Canny 边缘检测器。