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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opencv模块介绍简介 OpenCV是一个基于BSD许可开源发行的跨平台计算机视觉库。拥有C++，Python和Java接口，并且支持Windows, Linux, Mac OS, iOS 和 Android系统。实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。模块功能Core核心基础模块，定义了被所有其他模块和基本数据结构(包括重要的多维数组Mat)使用的基本函数、底层数据结构和算法函数Imgp
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2024-04-21 08:53:08
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OpenCV 图像清晰度（相机自动对焦）相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化，通过相机内部的微型驱动马达，自动调节相机镜头和CCD之间的距离，保证像平面正好投影到CCD的成像表面上。这时候物体的成像比较清晰，图像细节信息丰富。相机自动对焦的过程，其实就是对成像清晰度评价的过程，对焦不准确，拍摄出来的图像清晰度低，视觉效果模糊，如果是在工业检测测量领域，对焦不准导致的后果可能是致命的；对焦
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2023-10-06 20:48:43
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1、为什么要做这一期需要理解模糊检测的本质，为什么下面两种方法都可以用来进行模糊检测；理解了模糊的本质之后，可以推向一些如：无纹理检测、噪声检测等等领域；可能一些实验、项目等在预处理阶段设置个模糊检测对后续的后处理会有很大的帮助。1.1 什么是模糊检测在日常生活中，摄像产品在拍照或者录视频时，如果移动过快就会出现模糊的图片或者视频，这是因为移动速度大于了CCD或CMOS成像单元单帧感光时间，使得感
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2023-12-15 15:48:44
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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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一、准备一台装有Ubuntu12.04系统的电脑，或者装有Ubuntu12.04的虚拟机；OpenCv-2.4.9源码 下载地址OpenCv-DownLoad在Ubuntu中安装相应的编译软件sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev
libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev
c
很多应用场景会对图片的质量有要求，因相机抖动或者物体处于运动时容易造成图片模糊。那么模糊的照片怎么去衡量呢？根据参考大量的方案-对图像进行梯度求解然后求方差，以方差的值作为评价图像的清晰程度。最为常用的或者说最为经典的是拉普拉斯算子进行的梯度计算。图像-》灰度-》拉普拉斯-》方差。import cv2
imagePath ='./ai_hellohello.jpg'
image = cv2.imr
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2023-11-23 22:12:06
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canny边缘检测流程滤波，使图像平滑。这里使用高斯滤波和高斯双边滤波进行对比。使用canny函数进行边缘检测。canny函数做了什么工作1.用sober算子，对图像进行卷积，算出图像在x，y方向的梯度。 由此可以算出，每一个像素点都会对应一个x方向的梯度和y方向的梯度。合一起就可以算出在该点处的梯度G和梯度方向θ。这里也对应着之前我们为什么要先对图像进行平滑处理，平滑处理有助于消除噪声点对我们梯
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2024-06-22 07:04:38
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AI学习笔记之图像滤波器、OpenCV算法解析图像滤波器图像噪声噪声的产生信噪比高斯噪声椒盐噪声其他噪声图像滤波滤波的目的滤波的要求各种滤波器均值滤波中值滤波最大最小值滤波双边滤波限幅滤波（程序判断滤波）引导滤波图像增强点处理1、线性变换2、分段线性变换3、对数变换4、幂律变换/伽马变换领域处理OpenCV算法解析OpenCVOpenCV大坑之BGROpenCV常见算法最小二乘法(Least S
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2024-07-26 14:02:44
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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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图像去雾1 知识要点2 应用2.1 绘制直方图2.2 掩膜的应用2.3 直方图均衡化2.4 自适应的直方图均衡化2.5 全局直方图处理2.6 局部直方图处理 1 知识要点'''
1 问 题：图像不清晰
2 解决方法：图像增强。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，并同时削弱或去除某些不需要的信息。
3 图像增强分类：
（1）频域处理法：傅里叶变换、小波变换、卷积。
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2023-10-23 09:36:59
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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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1.为什么学这个,我对图像处理非常感兴趣,我联想到海尔的指纹识别门锁是如何进行检测的,我在想不应该呀,单片机性能这么差,应该是使用了训练后的数据去检测图片的,如果我要实现草莓检测,知道它是不是草莓,我觉得单纯使用图片处理是不够的,我考虑过使用指纹模块来接触草莓从而实现判断他是不是草莓,从而联想到学习图像相似度检测,我们人类的手指事实上是有大量的传感器的,机器如果想要实现那科技含量太高了,而且成本高
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2024-07-04 21:25:30
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自动对焦，其实是对相机成像的清晰值得计算，若对焦不清晰，成像的清晰度低，视觉效果模糊。若是在工业检测行业，对焦不准确，可能会造成严重后果；对焦准确的图像，其清晰度高，对比度鲜明，层次明显。以下实现3种图像清晰度的评价方法：1：方差方法： 方差是概率论中用来考察一组离散数据和其期望（即数据的均值）之间的离散
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2023-11-10 10:33:31
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引言 传统的图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间域中增强方法：直方图均衡化，对比度以及gama增强等(颜色的增强)均值滤波，高斯滤波(模糊)局部标准差实现对比度增强(锐化)频域中增强方法如：小波变换，在图像的某个变换域内，对图像的变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果。一般来说，对于实际项目中，可能用其中一种或几种方法来进行图像增强效果一般会很差，我们更
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2023-08-01 22:46:56
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# 提高图像清晰度的方法与Java OpenCV应用
## 引言
在数字图像处理领域中，图像清晰度是一个重要的指标。清晰的图像能够提供更多的细节信息，使得图像更加易于观察和分析。然而，由于各种因素的影响，我们常常会遇到一些模糊或者不清晰的图像，这时候就需要使用图像清晰度增强的算法来提高图像的质量。
本文将介绍一种基于Java OpenCV库的方法，通过调整图像的锐化程度来提高图像的清晰度。我
原创
2023-12-24 08:51:18
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# Java 检测图片清晰度
## 引言
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像清晰度的要求也越来越高。而在某些应用场景中，我们需要通过自动化的方式来检测图像的清晰度，以便进行后续的处理或决策。本文将介绍如何使用Java编程语言来检测图片的清晰度。
## 图像清晰度的评估方法
图像清晰度的评估方法有很多种，其中一种常用的方法是计算图像的锐度。图像的锐度反映了图像中各个细节的边缘信息的强烈
原创
2023-08-28 10:13:21
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## Java OpenCV 图像清晰度实现指南
在计算机视觉中，图像的清晰度是一个重要的质量指标，通常用于图像处理和分析。使用 Java 和 OpenCV，我们可以轻松实现图像清晰度检测。本文将指导你如何实现这一功能，包括必要的步骤、代码示例及详细解释。
### 流程概述
首先，我们来了解实现图像清晰度的整体流程。下表展示了具体步骤：
| 步骤 | 说明
典型无参考图像清晰度评价（可用作对焦评价函数）Tenengrad评价函数Tenengrad函数是一种由Tenenbaum提出的，基于梯度的常用图像清晰度评价函数。特南梯度。 在图像处理中，一般认为对焦好的图像具有更尖锐的边缘，故具有更大的梯度函数值。 Tenengrad函数使用Sobel算子提取水平和垂直方向的梯度值，求其平方和作为评价函数。具体过程如下：设Sobel卷积核为，则图像在点处的梯度定
实现Python清晰度检测的流程如下：
步骤 | 描述
--------| -------
步骤一 | 安装必要的库
步骤二 | 导入库和模块
步骤三 | 加载图像
步骤四 | 转换图像为灰度
步骤五 | 检测边缘
步骤六 | 检测图像清晰度
步骤七 | 输出结果
下面是每一步需要做的事情以及代码示例：
步骤一：安装必要的库
在命令行中执行以下命令来安装
原创
2023-12-30 05:26:00
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