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
转载
2024-03-08 18:05:21
149阅读
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
转载
2024-01-02 19:05:30
73阅读
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
转载
2024-04-07 09:56:32
90阅读
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
转载
2024-01-28 07:40:18
206阅读
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
转载
2024-03-23 09:41:42
112阅读
# 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
120阅读
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
转载
2024-03-11 19:46:11
70阅读
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
463阅读
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
转载
2023-12-09 09:46:33
111阅读
本文用以记录，图像模糊与否的一种检测方法，该方法主要采用图像的拉普拉斯卷积操作。源码blur_detection.
原创
2022-09-08 23:58:09
472阅读
使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV
提供了四种模糊技术。 1.平均
转载
2023-09-08 22:52:13
79阅读
作者：Adrian Rosebrock编者荐语 可能这就是所谓的举一反三吧，其实相机自动对焦的一种较为简单的实现就是，相对于目标物体，前后移动相机并检测当前图像的清晰（模糊）度，选择一个最清晰的位置。废话不多说了，看看文章是如何实现的吧。链接丨https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/这只超可
转载
2022-11-09 14:20:39
548阅读
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。卷积原理： （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。这个应该是均值模糊1.均值模糊：代码如下：import cv2 as cv
import numpy as np
#均值模糊:去除随机噪声
def blur_demo(imag
转载
2023-11-13 11:50:31
95阅读
模糊图像图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声.卷积就是叠加.卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。通俗的说： 在输入信号的每个位置，叠加一个单位响应，就得到了输出信号。 这正是单位响应是如此重要的原因。卷积的应用用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，
转载
2024-05-22 15:50:59
218阅读
模糊操作基本原理1.基于离散卷积 2.定义好每个卷积核 3.不同卷积核得到不同的卷积效果 4.模糊是卷积的一种表象卷积原理根据视频所讲的意思 2 3 6 8 5 7 6 6 9 1 2 3 5 6 6 6 6 7 5 1 5=3+6+8/3取整 7=6+6+9/3模糊操作1.均值模糊#均值模糊
def blur_demo(image):
#卷积，卷积之后变平滑（5,5）是一个5行5列的矩阵
转载
2023-10-27 11:27:58
134阅读
图像模糊 -线性滤波均值滤波高斯滤波中值滤波 2.非线性滤波双边滤波图像模糊的作用 -图像预处理时减低噪声。模糊操作的基本原理 - （数学的卷积运算） 其中权重核H（K，L）H（K，L）为“滤波系数”上面的式子可以简记为： 通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波
转载
2024-03-07 18:02:59
82阅读
图像平滑（图像模糊）： 一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。1. 平均模糊# kernel size is 5*5blur = 
转载
2023-07-04 12:31:31
418阅读
OpenCV平滑（模糊）图像一、学习目标二、平滑理论介绍三、学习四种不同的滤波器四、完整使用实例 一、学习目标了解什么是图像的平滑（模糊）学会使用均值模糊、高斯模糊、双边模糊、中值模糊等处理图像动手练习平滑实例二、平滑理论介绍平滑，也叫模糊，是一种简单而常用的图像处理操作。平滑通常可以用来减少噪声(其他用途将在下面的教程中看到)。为了执行平滑操作，我们将对我们的图像应用一个滤波器。最常见的滤波器
转载
2023-12-31 21:40:12
80阅读
title: OpenCV-图像模糊（图像平滑）OpenCV-图像模糊（图像平滑）学习如下：cv.bulr()cv.GaussianBlurcv.medianBlurcv.bilateralFilter"""
通过将图像与低通滤波器内核进行卷积来实现图像模糊。这对于消除噪音很有用。
它实际上从图像中消除了高频部分（例如噪声，边缘）。
因此，在此操作中边缘有些模糊。（有一些模糊技术也可以不模糊边缘）
转载
2023-08-16 11:34:22
136阅读
