COI实验室技能：python控制相机的方法——采集、处理、显示、实时  本文介绍如何利用python控制办公摄像头、工业相机和科研相机。将数据采集和处理统一到python代码中。  主要围绕解决采用什么库、掌握这个库的控制相机方法(参数配置、读取数据等等)、结合自己的算法进行处理、保存显示结果。  基本流程：导入相关的库->读取图片的方法->处理数据->结果保存、显示等等。目录1.python控制办公摄像头2.python控制工业相机的例子2.1环境配置2.2控制pointgray相机3.python控制科研相机4.实时监测系统的实现预备内容：●掌握python语言以及安装加载包的方法（cv

COI实验室技能：常见的图像增强算法（含MATLAB代码）  成像系统采集到的图片有时不一定具有很好的图像质量，往往需要进行一些图像增强的操作。本文主要整理了几种常见的图像增强算法，包括：同态滤波、CLAHE、Retinex、导向滤波、全局低照度增强等等。这些图像增强算法可以改变图像的对比度分布，使得图像视觉效果更好。下面将给出每个算法的简介及其matlab代码，以帮助读者能快速复现相关算法，篇幅较长，读者可以根据自己需求选读。  笔者主要研究散射成像，由散射介质引起的退化图像往往具有很低的对比度，下面给出不同增强方法的对比结果：  对于不同的方法，读者可以理解其基本思路，掌握不同的函数参数对