第7章 图像变换7.1 基于OpenCV的边缘检测7.1.1 边缘检测的一般步骤1.滤波：边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数，导数对噪声敏感，所以要滤波 2.增强：确定图像各点邻域强度的变化值，将有显著变化的点凸显，可通过计算梯度幅值确定 3.检测：某些特定应用中梯度值较大点不为边缘点，通过阈值化方法检测进行取舍7.1.2 canny算子1.主要评价标准： （1）低错误率：减少噪声误报
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2023-12-10 08:15:23
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python图像质量检测：图像亮度检测基于传统方式的图像质量检测需求：检测视频为是否亮度异常，此代码针对一帧图片进行检测，视频检测需要自行进行读取，并根据需求进行抽帧检测方式：通过计算灰度图上的均值和方差，亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小； # 把图片转换为单通道的灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 获取形状以及长宽 img_shape = gray_img.s
原创
2021-07-06 13:56:29
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写这个主要是为了提高OCR识别率，筛选出图
原创
2019-08-18 10:55:19
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Sobel变换和拉普拉斯变换都是高通滤波器。什么是高通滤波器呢？就是保留图像的高频分量（变化剧烈的部分），抑制图像的低频分量（变化缓慢的部分）。而图像变化剧烈的部分，往往反应的就是图像的边沿信息了。在OpenCV中，调用sobel函数很简单：Mat image = imread("D:/picture/images/boldt.jpg",0);
if(!image.data)
return
1. 主观评价方法以人为图像的评价者，根据自己的评价尺度和经验对图像质量进行评价。2. 客观评价方法1)均方差2)信噪比主要用来评价影像经压缩、传输、增强等处理前后的质量变化情况，其本质与均方差类似。3)方差反映了图像各个像元灰度相对于灰度平均值的离散情况，在某种程度上也可以用来评价图像信息量的大小。若方差大，则图像灰度级分布分散，图像的反差大，可以看出更多的信息；方差小，图像反差小，对比度不大，
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2023-06-20 21:53:16
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cv2.imwrite(target_path, img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
原创
2024-04-11 14:33:53
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图像质量测试图像与镜头质量测试规范目录(V0.3)第一章 图像质量理论测试-2-(一) 色板区域介绍-2-(二) 解析度(Resolution)-2-(三) 色彩还原性-3-(四) 白平衡(WhiteBalance)-5-(五) 低照度(Low-Light)-6-(六) 逆光补偿(ACB)-7-(七) 动态范围(Dynamic Range)【待定】-8-(八) 曝光测试【待定】-9-(九) 镜头畸
Future Frame Prediction for Anomaly Detection – A New Baseline 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1712.09867.pdf 论文里面提供了GitHub链接但是似乎有些问题，直接转到另外一个 https://github.com/feiyuhuahuo/Anomaly_Prediction 这个是经过测试了，可以正
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2024-04-16 10:01:34
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在金融机构开户、APP 实名认证等诸多实际场景中，均需用户自主上传证件或证明材料。然而，用户拍摄的图像质量存在明显差异，常常出现图像清晰度、完整度无法满足审核标准的问题。特别是对于文档自动化处理流程，图像质量的瑕疵会对后续的信息识别、录入及审核工作造成严重影响。针对这一痛点，合合信息推出图像质量检测能力，能够智能检测图像是否存在不完整、模糊、有光斑、翻拍、复印等问题，在前置流程中即可精准剔除问题图
目录1. 介绍2. OpenCV 读取视频并处理2.1 Coding2.2 读取视频流2.3 获得视频信息2.4 写入视频流的类2.5 帧图像做图像处理2.6 写入输出视频流3. 视频编解码格式3.1 fourcc3.2 帧率fps 、窗口大小frameSize 1. 介绍对视频进行操作：视频实际上是连续图片的集合，由一帧一帧的图像所构成。OpenCV 中对视频内
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2024-01-28 05:22:07
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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1、学习目标 使用OpenCV进行图像渐变和边缘检测。 OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，Sobel，Scharr和Laplacian。 2、使用函数方法 cv2.Laplacian() cv2.Sobel() cv2.Scharr() 3、程序 结果 程序函数讲解： （1） 关于滤波 过滤是信号和图像处理中基本的任务，目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为重要的信号
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2023-12-18 15:21:37
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透视变换三维几何变换的透视变换简介一点透视变换其他变换非矩形像素坐标的转换（课外扩展）图像卷绕（课外扩展）应用实例——几何畸变的校正几何畸变校正流程1) 几何畸变的描述2) 已知gu(x，y)和gv(x，y)的解析表达式直接法：间接法：例子学习要求 三维几何变换的透视变换简介把空间坐标系中的三维物体或对象转变为二维图像表示的过程称为投影变换。根据视点（投影中心）与投影平面之间距离的不同， 投影可
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2024-09-16 14:53:21
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平台：32位Win7操作系统+VS2012+OpenCv2.4.4 实验目的：通常我们可以应用某种方式变换，用输出来覆盖输入变量，但是这并不是总是行得通的。具体来说，有些操作输出的图像比输入的图像相比，大小/深度/通道数目都不一样。 故，我们希望对一些原始图像进行一系列操作并且产生一系列变换后的图像。在Opencv中有几个封装好的函数很有用，这些函数既包含输出图像内存空间分配，同
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2024-04-28 09:32:27
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之前的坑少程序后面工作后接触到在补例程，我还是重点学习工作要用的吧，比如边缘检测。这个帖子费时有点久，所有东西本人都亲自过了一遍。1.基本概念边缘检测是图像处理与计算机视觉中的重要技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测有利于分析目标检测、定位及识别，通常目标物体形成边缘存在以下几种情形：<1>目标物呈现在图像的不同物体平面上，深度不连续&l
一、基于OpenCV的边缘检测 针对二维图像的边缘检测一般步骤：滤波（边缘检测是基于图像强度的一阶与二阶导数，但导数对图像噪声敏感，需要采用滤波器过滤掉噪声），增强（增强边缘是确定图像各点领域强度的变化值，并通过梯度幅值凸显出来），检测（图像领域各点的梯度表征这图像的边缘，但还有部分点非边缘需要进行筛选，通过阈值化方法可实现）。 &
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2024-05-04 23:15:53
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背景介绍 ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。
ISP这个主
一、直线检测1、直线检测cv.HoughLines：使用标准霍夫变换，找到二值图像中的直线lines = cv.HoughLines(
image, # 8-bit、单通道的二值图像
rho, # 累加器的距离分辨率，以像素为单位
theta, # 累加器的角度分辨率，以弧度为单位
threshold, # 累加器的阈值参数，太大会过滤大部分直
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2024-02-29 10:46:50
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I . 适用于经典机器学习的工具一、SciKit-learn star 39.2k fork 19.2kscikit-learn 是一种强大的基于 Python 语言的机器学习算法库（https://scikit-learn.org/stable/）。其中，包含了算法预处理，模型参数择优，回归与分类等算法，官方文档包含了每一种算法的例子，代码简洁优美，可视化了每一种算法结果，即能学习 pyth
**前言**OpenCV，可以说是使用最广泛的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数，既可用于学术研究，也可用于工业领域。随着摄像机越来越便宜和对影像学特征需求的增长，无论是对于台式机还是移动平台，OpenCV的应用范围都有了显著增长。本书结合示例讲述OpenCV的主要图像处理算法。OpenCV方面的其他书籍试图说明其基础理论，或提供接近完整的大型应用程序示例，而本书则针对这样的读者而
