Raspberry pi 安装 openCV3.4.12019/1/14下午 1、Python3虚拟环境 这个不多讲了，树莓派官方的系统自带python32、swap分区的配置 因为后续编译的时候swap分区至少有1.5GB，这一点也可能也是很多人安装失败的致命原因，不要问为什么，都是泪。 开始正式修改树莓派的 swap 的大小： 在树莓派上执行：sudo vi /etc/dphys-swapfi
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2024-07-18 23:33:43
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按照每个星期做的东西来写吧。1、看代码，自己根据所学的内容做个小demo 主要就是看的老大丢给我们的博客咯。 大概理解了一下Mat、 IplImage、 cvMat这三种数据容器。三者的区别到现在
计算机视觉：OpenCV相机标定 文章目录计算机视觉：OpenCV相机标定1.针孔照相机模型：2.相机标定Python+OpenCV实现相机标定 1.针孔照相机模型：针孔照相机模型是一种经典的相机模型，它将相机视为一个针孔，将场景中的点投影到成像平面上。在这个模型中，相机的内参和外参描述了相机的几何形状和相机的姿态。相机的内参矩阵描述了相机的内部几何形状，包括相机的焦距、像素尺寸和像素坐标原点。相
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2024-09-27 13:18:09
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光补偿」的设定，曝光补偿，指的
是当我们完成测光，设定光圈快门
之后，因应环境光线的变化，对曝
光作加减的额外设定。
曝光补偿也是一种曝光控制方式，
一般常见在±2-3EV左右，如
果环境光源偏暗，即可增加曝光值
(如调整为+1EV、+2EV)
以突显画面的清晰度。
&nbs
## Python OpenCV光照补偿
### 引言
光照是影响图像质量和准确性的重要因素之一。在图像处理和计算机视觉领域，为了获得更好的图像分析和识别结果，我们经常需要对图像进行光照补偿。光照补偿是通过调整图像的亮度，使图像中的对象更加清晰可见。
在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现光照补偿。我们将通过代码示例和图形说明来详细解释每个步骤。让我们开始吧！
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原创
2023-08-20 04:19:43
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形态学操作OpenCV中提供了几个非常有用的图像形态学操作Api，其工作原理与卷积类似，但是不同的是我们称卷积为结构元素，计算方式也是有算术运算改为简单几何运算与逻辑运算，而且可以将结构元素定义为任意结构。最常见的结构元素有矩形、线性、圆形、狮子交叉性等。OpenCV支持的图像形态学操作主要有以下几种：膨胀腐蚀开操作比操作黑帽顶帽形态学梯度形态学操作方法morphologyEx(Mat src,
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2024-09-26 15:38:11
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光线补偿的方法调整图片颜色。普遍采用光线补偿方法的是HsuRL在《Face detection in color images》中提出的可变光照及复杂背景下的肤色检测算法。 具体做法是检测图像中亮度在前5%的像素(参考白)，按一定公式计算出调整值，则对图像的RGB三个分量进行线性调整，如果整张图片较暗，前5%平均灰度值会比255较小，调整值较大，把整个图片
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2024-06-04 11:14:48
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简介 在接触过的qcom和mtk平台中，camera调试软件和流程基本都是大同小异。所以查了点资料，然后模仿这些软件，自己练习写了下最开始的
两步：暗电流和len shading补偿。 基本原理产生原因 在camera模组中，会因为sensor本身的暗电流，从而对图像参数噪声。同时也会因为模组镜头的原因，导致拍摄照片的亮度，中间亮而四周相对较暗。
所以在模组工作中，我们需要对模组做暗电流的
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2024-03-29 09:34:59
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定义： MC 运动补偿是通过先前的局部图像来预测、补偿当前的局部图像，它是减少帧序列冗余信息的有效方法。包括 全局运动补偿 和 分块运动补偿 两类。全局运动补偿： 运动模型基本上就是反映摄像机的各种运动，包括平移，旋转，变焦等等。这种模型特别适合对没有运动物体的静止场景的编码。全局运动补偿有下面的一些优点： 1.该模型仅仅使用少数的参数对全局
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2024-05-18 16:02:01
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什么时候使用曝光补偿？怎样进行补偿？补偿量多少好呢？下面，举例说明曝光补偿功能的应用。 ◆ 1 由于数码相机在拍摄的时候可以从液晶屏上大致看到景物的明暗程度，特别是当按下半截快门的时候，画面会显示出一个近似最终成像效果的样子，此时留意一下它的画面效果和亮度，如果明显偏亮或偏暗，说明相机的自动测光准确度有较大偏差，要强制进行曝光补偿，不过有的时候，拍摄时显示的亮度与实际拍摄结果有一定出入。 ◆
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2024-05-01 21:40:43
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曝光补偿之理论基础和公式 要很好地理解曝光补偿，必须先给大家介绍一点曝光的理论基础，尽管笔者将努力把曝光的理论说得通俗一些，但下面的文字仍然可能有些晦涩，如果您无意成为摄影理论的专家，大可跳过这一小节，当然，如果您能仔细的看明白的话，对将来的摄影实践还是很有好处的。 无论是数码摄影还是传统的胶片摄影，都是利用物体发出的光线
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2024-02-07 20:01:20
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文章目录前言1. 过分割分析2. 聚类算法核心代码膨胀和本文聚类算法对比 前言本文过分割解决办法，主要针对一些目标物在图像中较为分散或比较单一的情况有效。例如血管的过分割，一些杂质颗粒的过分割，较为分散矿石的过分割。如果目标物较为密集也可参考本文，自行改进聚类算法实现过分割的修复。以下例子为杂质颗粒的过分割修复1. 过分割分析原图 对原图二值化后提取轮廓 开运算膨胀后提取轮廓 原图 对原图二值化
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2024-02-27 20:05:55
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如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 );
cv
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2023-11-29 19:35:11
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基于openCV的动态背景下的运动目标检测 摘要：介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测，主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少，计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉类库openCV进行实现。 关键词：运动目标检测； openCV；特征点匹配 Mov
目标在本章中，将学习：使用 Lucas-Kanade 方法理解光流的概念及其估计使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK()等函数来跟踪视频中的特征点使用cv2.calcOpticalFlowFarneback()方法创建一个密集的光流场光流光流是由物体或相机的运动引起的图像物体在两个连续帧之间的明显运动的模式。它是二维向量场，其中每个向量都是一个位移向量，显示点从第一帧到第二帧的移动
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2023-08-30 19:25:47
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Correcting Over-Exposure in Photographs
阅读札记
论文发表于2010年的CVPR。Abstract颜色和亮度来校正现有照片的曝光过度。步骤： （1）稍微压缩曝光良好区域的动态范围，为过度曝光区域的动态范围腾出空间。 （2）根据过度曝光的置信度恢复亮度。 （3）通过邻域传播和原颜色的置信度对每个像素点的颜色进行校正。校正
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2024-04-25 16:20:59
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非深度学习方法：参考Galaxies99开发的基于对齐方法的HDR合成方法工具包AlignHDRToolkit。 （可以主要地）参考使用 OpenCV 进行高动态范围（HDR）成像都是主要分为以下3个步骤：1. 对齐方法我们在中提供了以下对齐方法对齐.py，您可以自由选择要使用的方法。MTB（AlignMTB（**kwargs））：MTB alignment method，是OpenCV的内置方法
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2024-04-23 14:31:06
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一、图像修复简介 图像修复是图像复原中的一个重要内容，其目的是利用图像现有的信息来恢复丢失的信息。可用于旧照片中丢失信息的恢复，视频文字去除以及视频错误隐藏等。简言之，图像修复就是对图像上信息缺损区域进行信息填充的过程，其目的就是为了对有信息缺损的图像进行复原，并且使得观察者无法察觉到图像曾经缺损或者已经修复  
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2024-04-24 09:28:10
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裁剪操作img=img[100:200,:,:]通道置零img[:,:,2]=0侵蚀 扩张frame = cv2.erode(frame, kernel=np.ones((5, 5))) # 侵蚀运算
frame = cv2.dilate(frame,kernel=np.ones((15,15)))# 扩张运算
thresh, frame = cv2.threshold(frame, 60, 25
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2024-04-09 14:03:08
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活体检测 使用OpenCV进行 运动检测 在本教程中，您将学习如何使用OpenCV执行 活体检测。您将创建一个能够在面部识别系统中发现假面并执行反面部欺骗的 活体检测 器。 在过去的一年中，我撰写了许多人脸识别教程，包括：OpenCV人脸识别使用dlib，Python和深度学习进行人脸识别Raspberry Pi人脸识别但是，我通过电子邮件和面部识别帖子的评论部分提出的一个常见问题是：我如何发现真
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2024-04-21 22:00:17
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