一、OpenCV概述OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以在Windows、Linux、MacOS等操作系统上运行。它起源于英特尔性能实验室的实验研究，由俄罗斯的专家负责实现和优化，并以为计算机视觉提供通用性接口为目标。1.1、计算机视觉计算机视觉会将图片转换成数组排列的数字，这些数组包含大量的噪声，噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块，使得图像模糊不清。因此，噪声是计算机
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2023-12-09 09:46:33
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一，首先我们对函数先进行分析findHomography：（就是对图片的矫正），使用最小均方误差或者RANSAC方法函数功能：找到两个平面之间的转换矩阵。 这里涉及到映射变换的知识， 下面介绍下什么是映射变换： 1，如下图所示：如果平面上点场的点建立了一个一一对应，并且满足：（1）任何共线三点的象仍是共线三点；（2）共线四点的交比不变。则这个一
模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊模糊原理： 基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。基础讲解链接opencv学习笔记11：图像滤波（均值，方框，高斯，中值）卷积原理示意图： （2乘1+3乘以1+6乘以1）除以3=3 边缘2和1未被卷积保留 边缘不参与卷积直接保留。均值模糊import cv2 as cv
import numpy as np
def blur_d
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2024-03-08 18:05:21
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用 Opencv 和 Python 模糊检测 在刚刚过去的这个周末，我坐下来想在 iphoto 中整理这些海量的照片。这不仅仅意味着巨大的工作量，因为我很快注意到一个现象——其中充斥着大量模糊的照片。主要因为我的摄影技术比较low，Jemma又特别活泼，跑来跑去，有时候看到我拍照，它又吓得缩起来发抖，所以我抓拍的效果不是很好，导致有多照片都是模糊的作为一个普通人，我可能会想软件设计者们会开发出新功
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2024-01-02 19:05:30
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模糊检测模糊图像特点：边缘模糊，梯度变化小。传统方法更多方法模糊图像检测-无参考图像的清晰度评价 - 知乎 (zhihu.com)拉普拉斯方差从空间域出发，分析模糊图像的梯度比较小。拉普拉斯算子测量图像的二阶导数，突出显示包含快速强度变化的图像区域。如果方差低，表示图像边缘非常少。使用OpenCV库，技巧是设置正确阈值，阈值太低会错误将图像标记为模糊，太高，模糊图像不会被标记。缺点：阈值需要自己设
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2024-01-28 07:40:18
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Opencv | 检测框线、模糊判断、计算图片相似度开操作检测横竖线拉普拉斯方差判断模糊度直方图统计判断图片相似性 开操作检测横竖线 开操作是先选定合适结构元对图像进行腐蚀处理再用相同结构元对图像进行膨胀处理。开操作可以平滑物体轮廓，断开狭窄的间断和消除细小的突出物，它具有消除细小物体，在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。 &nbs
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2024-03-23 09:41:42
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知识点：模糊（）高斯模糊（）medianBlur（）双边滤波器（）理论平滑，也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑的原因有很多，下面将重点关注平滑以减少噪声。要执行平滑操作，我们将对图像应用滤镜。最常见的滤波器类型是线性的，其中输出像素的值（即G(i ,j )被确定为输入像素值的加权和（即F(i + k ,j + l )): h (k ,l )被称为内核，它只不过是过滤器的系数。 它
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2024-04-07 09:56:32
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# OpenCV模糊检测在Java中的实现
在计算机视觉领域，模糊检测是一个非常重要的任务。模糊图像不仅影响人类的视觉效果，也会影响图像处理算法的性能。本文将介绍如何在Java中使用OpenCV进行模糊检测，并给出具体的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了数以
原创
2024-08-03 07:54:00
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因为需要，花了一点时间写了下经典的基于特征脸（EigenFace）的人脸识别方法的Matlab代码。这里仅把该代码分享出来。其实，在较新版本的OpenCV中已经提供了FaceRecognizer这一个类，里面不仅包含了特征脸EigenFace，还有FisherFace和LBPHFace这三种人脸识别方法，有兴趣的可以参考OpenCV
图像的清晰度检测英文表达为 image blue detection; 以此为关键字可以找到很多有关清晰度检测的demo和算法。
图像的清晰度检测方法主要分为两种情况：一种是根据已有的图像，来判断现在的图像是否模糊
关键字：blur detectionFunction:图像的清晰度检测英文表达为 image blue detection; 以此为关键字
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2023-08-26 09:15:25
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1. 低对比度图像脏污区域检测先上图：第一张图如果不是标注结果，我都没有发现脏污区域在哪里，第二张图还清晰一些，基本可以看出来图像靠近左边缘的位置有偏暗的区域，这就是我们所说的脏污区域了，也是我们要检测的区域。标注结果图： 2. 实现方法介绍这里介绍两种实现方法，第一种是用C++实现参考博文的方法，即利用梯度方法来检测，具体步骤如下：对图像进行高斯模糊去噪，梯度计算对噪声很敏
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2023-12-13 21:14:28
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目录前言模糊操作模糊操作的基本原理三种模糊方式（参考：[搞懂三种模糊操作](https://www.pythonheidong.com/blog/article/134327/28172079273cc0f07581/)）均值模糊中值模糊高斯模糊高斯噪声通过高斯模糊处理图片代码参考文章 前言这部分是关于模糊操作的，因为自己也是新手，所以会对很多基础知识进行讲解。大佬勿喷~模糊操作模糊操作的基本原
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2024-03-11 19:46:11
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【参考视频网址：】https://space.bilibili.com/45151802/video（老师讲的特别好，良心推荐） 【github代码下载：】https://github.com/Seasea77/keras_small_project_19_07_26 文章目录1. 实现功能：使用keras opencv实现人脸实时检测与识别2. 文件目录3. collect_image_vide
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2024-02-10 14:19:40
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环境配置：Visual Studio 2015 + openCV3.1opencv常用操作介绍调用摄像头#include <opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
Mat frame; // Mat 即 Matrix
Vi
模糊图像 模糊图像的第一步是在不改变太多外观的情况下减小图像的大小。模糊可以被认为一个低通滤波的操作，用一个简单直观的核矩阵来实现。图像可以被认为在两个轴方向上拥有各种频率成分。边缘拥有高的频率，而亮度改变不明显的地方拥有低频率。更具体地说，一个垂直边缘在沿水平轴表现高频率成分，反之亦然。纹理细致的地方也拥有高频率（细致的纹理是指像素亮度值在短像素距离内
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2024-03-05 23:19:02
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# 图片模糊度的检测 Java
## 引言
在现代的图像处理和计算机视觉应用中，图片模糊度的检测是一个非常重要的任务。模糊的图片往往影响用户体验，而清晰的图片则有助于提高识别和分析的准确性。因此，开发一种能够自动检测图片模糊度的算法对于许多应用来说是至关重要的。
本文将介绍使用Java编程语言实现图片模糊度检测的方法。我们将首先了解图片模糊度的定义和评估方法，然后介绍如何使用Java编程实现模
原创
2023-11-18 14:57:43
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https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/这只超可爱、超活跃家养小猎犬可能是有史以来拍照次数最多的狗。从8周大我们得到它的时候，到现在，不到3年的时间，我们已经收集了6000多张狗狗的照片。在刚刚过去的这个周末，我坐下来，试图整理手机里大量的照片。这是一项艰巨的任务，而且我很快就注意到一个问题——有很
图2:在本教程中，我们将使用OpenCV和NumPy的组合在图像和视流中进行基于快速傅立叶变换(FFT)的模糊检测。快速傅里叶变换
原创
2024-07-31 11:16:42
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Opencv支持GPU计算，并且包含成一个gpu类用来方便调用，所以不需要去加上什么__global__什么的很方便，不过同时这个类还是有不足的，待opencv小组的更新和完善。这里先介绍在之前的《opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条》未介绍的图像的相似性检测，当然这是cpu版本，然后接着在介绍对应的gpu版本。这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法原理：&
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2024-05-24 12:54:59
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这只超可爱、超活跃家养小猎犬可能是有史以来拍照次数最多的狗。从8周大我们得到它的时候，到现在，不到3年的时间，我们已经收集了6000多张狗狗的照片。在刚刚过去的这个周末，我坐下来，试图整理手机里大量的照片。这是一项艰巨的任务，而且我很快就注意到一个问题——有很多照片模糊程度过高。现在，对于一般人来说，我认为他们会删除这些模糊的照片(或者至少将它们移到一个单独的文件夹中)——但作为一个计算机视觉科学
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2024-03-09 20:04:26
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