视频稳像技术中最核心的技术是运动估计，其实就是对图像抖动的估计啦，因为你只有估计了视频是怎么抖动的，你才可能去补偿和消除抖动嘛！具体的估计原理以后有需要的时候我再去研究并写成博文吧，现在暂时不需要，所以直接分享代码给大家！OpneCV3.x中提供了专门应用于视频稳像技术的模块，该模块包含一系列用于全局运动图像估计的函数和类。结构体videostab::RansacParams实现了RANSAC算法
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2024-05-08 12:01:26
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配置这个防抖动算法的环境根据它的github上面的提升，但是问题是：这个鬼东西，下载pip install -r requirements_CVPR2020.txt这个先要类似于一个解压命令pip freeze > requirements.txt，才能开始pip install。而且安装过程中，它有很多问题，就是里面很多包的版本不对。这时候要参考ERROR: Cou
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2024-05-27 20:36:31
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详见《OpenCV3编程入门（毛星云、冷雪飞）》3.1 OpenCV数据结构基础图像容器MatMat类：不必手动开辟空间， 不必再不需要时立即将空间释放。由两部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等）、一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同，矩阵可以是不同维数）。计数机制：让每个Mat对象有自己的信息头，但共享同一矩阵，通过让矩阵指针指向同一地址实现。拷贝构造函数只复制信
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2024-07-09 15:26:59
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【OpenCV（C++）】图像变换：边缘检测边缘检测的步骤Canny算子Sobel算子Laplacian算子scharr滤波器 边缘检测的步骤滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。增强 增强边缘的基础是确定图像各点邻域的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。检测 经过增强的
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2024-04-05 07:57:04
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本章我们看下Pavlidis细化算法，参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.htmlComputer VisiAlgorithms in Image Algebra，second edition 该
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2024-04-24 14:44:18
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1.参考资料 https://www.codeproject.com/Articles/99457/Edge-Based-Template-Matching用opencv编写的形状匹配算法，但不具旋转和缩放功能。著名机器视觉软件Halcon 的开发人员出版的一本书2.Machine Vision Algorithms and Applications [Carsten Steger, M
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2024-01-05 14:12:02
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文章目录一、 效果(版本2的效果)二、全部源码版本1：未封装代码版本2：封装好的代码三、 开发工具四、 遇到的问题记录1. error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’2. 使用pip指令，下载opencv-python，numpy等报错3.`anonymous-namespace'::Source
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2024-05-24 15:40:03
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在处理图像时，尽可能精确地保留色彩信息对于最终效果至关重要。然而，在使用 OpenCV 和 Python 进行图像处理时，用户们时常会遇到“色彩抖动”问题，这种情况往往表现为图像颜色的突兀变化或不稳定的现象。接下来的文章将详细阐述如何定位和解决这一问题。
### 用户场景还原
假设你是一名从事计算机视觉项目的开发者，正在使用 OpenCV 处理输入图像。你发现经过处理的图像出现了不自然的色彩抖
下面这个题我做了好久，老师说用不到OpenCV，所以我觉得应该用编程读取文件的操作，但我又不知道用C++或者Java如何读取图片文件，所以这里对于我来说是一个问题，当我发现读取文件之后，我又不知道怎么对图片的像素进行处理，这又是一个新的问题，所以，经过这2个问题，接触到了自己的知识盲区，也就是我需要掌握的知识，这给我的学习带来了极大的帮助，问题的原因吸引着我，让我有继续学下去的动力，所以大家一定要
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2024-05-15 08:14:33
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文章目录一、什么是边缘检测&如何边缘检测二、算法理论简介2.1 Sobel算子2.2 canny三、opencv实现3.1 Sobel算子3.2 Canny算法 一、什么是边缘检测&如何边缘检测 边缘是图像强度函数快速变化的地方
如何检测边缘：
建议在求导数之前先对图像进行平滑处理。二、算法理论简介2.1 Sobel算子中心点 f(x, y) 是
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2024-04-01 21:56:29
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边缘检测的一般步骤：第一步 滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，导数对滤波很敏感，所以一个好的滤波器很有必要第二步 增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值，增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来在编程过程中可以通过计算梯度幅值来确定第三步 检测：增强后许多点梯度值贼高，但是在特定的应用中，这些点往往不是要找的边缘点，所以要检测，常用的方法是阈值化方
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2024-04-29 12:11:38
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1.图像边缘填充1.1卷积边界问题图像卷积的时候边界像素不被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，只有当3X3的滤波时候有一个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有两个像素边缘没有处理。1.2.处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在四周各填充1各像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理hi后再去掉这些边缘，openCV中默认的处
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2024-03-15 19:55:01
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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
图像处理算法中，边缘检测是非常有用的。。对提取目标区域特别有用。所研究的数字图像的边缘，一般都在像素值较为剧烈的区域 。利用边缘检测算法可在大幅降低图像的同时，保留图像的系统结构特性。因此边缘检测算子也可在视为一种“滤波算法”，只保留了图像的边缘结构信息。 边缘检测算子一般分为三个步骤。&nb
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2023-07-26 21:55:38
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VisionWorks快速入门--Immediate modeVisionWorks快速入门（Immediate mode)准备工作基本问题和方法说明运行瓶颈分析迁移步骤1. 包含VisionWorks库2.添加VisionWorks类数据代码，并初始化它们3.将函数的输入数据从opencv数据类型转换为visionworks数据类型。4. 使用相应的visionworks函数。5. 将函数输出数
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2024-08-11 08:55:38
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1.canny边缘检测算法1）使用高斯滤波，滤除噪声2）计算图像中每个像素点的梯度和方向3）应用非极大值抑制，以消除边缘带来的杂散影响4）应用双阈值，检测和确定真实和潜在边缘5）通过抑制孤立的弱边缘完成边缘检测import cv2 as cv
import numpy as np
#canny边缘检测算法
def cvshow(img):
cv.imshow("img",img)
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2023-09-16 11:31:10
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在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的
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2024-05-21 16:08:39
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1.Sobel算子 &n
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2024-03-29 13:31:43
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首先讲一下我对边缘检测原理的理解。一共分4步进行理解图像数据检测数据形成数据展示数据图像数据
想要处理图像，首先要了解图像在内存中是如何存储的。图像是以矩阵的形式进行存储，类似一个表格，图像大小代表了表格的几行几列，每一个格子为一个像素点，像素点代表了这一个点的颜色。像素点有多种类型，单通道（灰色），3通道（RGB）等，不同的类型所占据的字节数也可能是不一致的。
检测数据
此文的所
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2024-04-01 15:16:26
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OpenCV 学习（利用滤波器进行边缘提取）通过低通滤波器，我们可以将图像平滑，相反的，利用高通滤波器可以提取出图像的边缘。Sobel 滤波器Sobel 滤波器是一种有方向性的滤波器，可以作用在 X 方向或 Y 方向。 关于这种滤波器的理论介绍可以参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator函数原型如下：void Sobel( InputArra
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2024-01-28 00:30:46
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