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
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，
转载
2023-06-20 21:53:16
227阅读
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
4321阅读
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
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
转载
2023-12-10 08:15:23
267阅读
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
1何为 EMVA1288 标准？相机与图像传感器有很多传统的测试方法或一些专门为某种性能测试而制定的标准，但这些标准有些已
原创
2022-04-08 11:49:35
10000+阅读
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
233阅读
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
为了规范、评价、比较不同的视频通信系统，我们需要建立评价图像质量的准则。视觉效果的测量非常困难，而且并不精确，因为影响结果的因素众多。图像质量的认定是一个主观化的东西，许多影响它的因素都难以给出完整而准确的测量。观察者对图像质量的感觉与它的目的非常相关，比如，看一部DVD影片、参加视频会议、手语的通信或者监视视频中的识别等。客观的标准通常准确，可以重复，但是目前尚没有与人类主观感觉完全一致的客观标
转载
2024-04-22 09:53:53
288阅读
图像质量和增强 - Image Quality & Enhancement总览失真(distortion)和质量标准清晰度/锐度 (Sharpness)图片缩放(调整大小)下采样 (sub-sampling)带限滤波器 (Band Limited Filter)滤波器 + 下采样卷积(convolution)和2D低通滤波器颜色混叠 (Colour Aliasing)对焦 (Focusi
转载
2024-07-12 22:14:35
52阅读
背景介绍 在过去的几十年里，由于质量评估(Quality Assessment，QA)在许多领域有其广泛的实用性，比如图像压缩、视频编解码、视频监控等，并且对高效、可靠质量评估的需求日益增加，所以QA成为一个感兴趣的研究领域，每年都涌现出大量的新的QA算法，有些是扩展已有的算法，也有一些是QA算法的应用。质量评估可分为图像质量评估（Image Quality Assessment, IQA）和视频
转载
2023-11-23 23:23:03
575阅读
如今，数据遍布各个角落，图像则是数据的重要组成部分。但图像无论有何用途，都要经过处理。因此，图像处理就是对数字图像进行分析、操作的过程，其主要目的是为改善图像质量或从中提取一些有用信息。图像处理的常见任务包括图像显示、图像基本操作(裁剪、翻转、旋转等)、图像分割、分类及特征提取、图像修复和图像识别。而Python作为一种科学编程语言已在日渐普及，在生态系统库中还免费提供了许多最为先进的图像处理工具
# 图像质量评估 Python 实现指南
## 引言
图像质量评估是计算机视觉领域的重要任务，旨在通过不同的指标来评估图像的质量。作为一个初学者，以下将为你详细讲解如何在 Python 中实现图像质量评估，包括所需的工具、代码实现以及后续的测试等步骤。
## 整体流程
在实现图像质量评估的过程中，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-19 03:20:47
500阅读
# Python 代码质量检测
在现代软件开发中，代码的质量直接影响着软件的可维护性、可读性和整体性能。对于 Python 程序员来说，掌握代码质量检测的工具和技术，是提高工作效率和代码质量的关键。本文将介绍 Python 代码质量检测的必要性、常用工具以及如何在实际工作中应用这些工具，最后以一个示例总结。
## 一、代码质量的重要性
代码质量不仅仅是指代码的正确性，它还包括了以下几个方面：
主观视频质量是视频质量人类的体验。它关注的是如何视频是由观察者感知（也被称为“观察者”或“主体”）并指定他们在一个特定的观点视频序列，因此相关领域体验质量。主观视频质量测量是必要的因为客观质量评估算法等峰值信噪比已被证明与评级不相关。主观评级也可能被用来作为地面真实开发新的算法。 主观视频质量测试是心理物理实验在这一批观众率给定的刺激。这些测试在时间上是相当昂贵的（准备和运行）和人力资源，因此必
转载
2024-07-11 23:13:51
78阅读
部标1077视频平台标准是在2016年10月份发布的，2017年1月1日开始实施，由于两客一危行业车辆如果做视频运营，必须要通过1077检测，所以现在两客一危平台检测默认是包含部标796GPS平台检测和部标1077视频平台检测。当然现在已有的两客一危平台肯定已经通过了部标796GPS平台的检测。但是对于市场新进入者，部标1077视频平台不能单独过检，需要先过部标796平台检测，通过796平台检测后
随着时代对制造技术和测量技术提出要求的不断提高，对于测量仪器的检测效率、检测结果的精度等要求也越来越高。传统的尺寸检测仪如游标卡尺、千分尺、二次元影像仪等，存在产品定位慢，检测位置少，耗费工时，且批量测量操作时间长，检测人员不同会造成测量结果不同，数据统计管理繁杂等弊端。图像测量仪，它以光学技术为基础，将光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等多种现代科学技术融合为一体，构成光、机、电、算综
转载
2023-10-03 20:43:36
159阅读
深度学习目标检测网络汇总对比参考 ：https://medium.com/@jonathan_hui/object-detection-speed-and-accuracy-comparison-faster-r-cnn-r-fcn-ssd-and-yolo-5425656ae359概览图0 说明关于目标检测的好坏，很难有一个统一明确的比较。我们一般都是在速度和准确率之间妥协，除此之外，我们还需要
转载
2024-08-20 18:04:21
260阅读
图像质量评价的分类概述1、根据评价指标是否参考原始图像分为：全参考评价指标（MSE,MAE,SNR,PSNR,IFC,VIF,SSIM等）半参考评价指标无参考评价指标（均值，标准差，平均梯度，熵）2、根据评价的标准是依据人的主观观察还是客观标准分为：主观评价指标客观评价指标总的来说，有：IFC > NQM > WPSNR > MSSSIM > SSIM > UIQI
转载
2024-05-08 13:08:07
86阅读
