背景实时音视频通话(RTC)越来越注重安全审核,特别是在1v1娱乐社交场景中,对于视频反垃圾的需求也越来越大。随之而来的是客户对审核成本降低的诉求日益强烈。针对1v1场景,路视频拼接成一图片进行审核相比于分别审核路视频可以降低约50%的成本。然而,这种方法存在缺点:某些检测细节准确度会稍微降低一些,因为同一个特征在合成图里尺寸会变小。前置条件ubuntu 18.04安装opencv sud
简介 基本的拼接方式参见: 《opencv实现图像拼接功能》  本博文基于取景模式讲解图像拼接。API全面基本的介绍介绍参见:  OpenCV官网:http://docs.opencv.org/modules/stitching/doc/stitching.html 在opencv源代码中stitching.cpp 是简单版图像拼接实例,参见《opencv实现图像拼接功能》。 s
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 opencv图像拼接是一种在一系列图片中选取部分区域,通过这些区域的重叠得到一个完整的图像,并将这些图片拼接起来的方法。它与传统的方法不同,可以看作是基于拼接技术的图像处理。 opencv是一款开源的图像处理软件,主要用于计算机视觉、模式识别、图形学、机器人学等领域。opencv采用多线程并行计算方式,提供了多种算法,支持多视图拼接,使用 OpenCV库,可方便地开发出各种应用程序。
一、前言   图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术,它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360°全景图,可视作场景重建的一种特殊情况,其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪,增强现实,分辨率增强,视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。   图像拼接的输出是个输入图像的并集。 输入图像
一、概述  案例:使用OpenCV两张图片拼接成一图片  实现步骤:    1.准备两张图片    2.判断两张图片大小,使其高度一致(通过等比例缩放)    3.创建一个空白的Mat矩阵,使其宽度=两张图片的宽度只和,高度=最小图片的高度    4.两张图片分别copy进新建的大图中    5.完成二、代码示例Video_Player_Splicing_Image::Video_Playe
转载 2023-06-14 07:05:07
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目录:前言:依赖库及版本代码ConPic.pyPic.py处理过程和结果图 前言:本项目利用了SIFT算法实现两张图片的拼接!依赖库及版本在python terminal窗口输入以下命令,生成依赖文档:pip freeze > requirement.txt对应的依赖文档如下:numpy==1.22.4 opencv-contrib-python==4.6.0.66 opencv-pyth
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目标 图像加法、减法、位运算 学习函数cv2.add(),cv2.addWeighted()加法: 使用cv2.add()图像相加,可以使用numpy中的矩阵加法来实现。但是在opencv中加法是饱和操作,也就是有上限值,numpy会对结果取模。 综上,使用opencv的效果更好img1=cv2.imread('1.jpg') img2=cv2.imread('2.jpg') re
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像素运算一、算数运算1.1 加减乘除 opencv自带图片色素的处理函数: 相加:add() 相减:subtract() 相乘:multiply() 相除:divide() 原理就是:通过获取两张(一次只能是两张)个图片的同一个位置的色素值来实现运算。 运算的要求:两张图片的shape要一样。 例图: 代码:import cv2 as cv #导入cv模块 import numpy as np
最近写论文遇到一个问题,就是我们使用python matplotlib.pyplot包中subplot创建个子图,但是创建的子图并不符合我们的预期需求,于是乎记录下来其中的填坑指南。1. 初始问题       假设我们现在我们有以下局部代码,假设这里的A,B是提前已知的np.array数组,A shape=(128, 128)
# 使用 OpenCV 在 Python 中实现图像叠加 在图像处理领域,图像叠加是一种常见而又重要的操作。它可以用于各种应用,如图像合成、特效处理等。本文详细介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库对两张图像进行叠加操作。为了帮助你更好地理解这个过程,我们将使用表格、甘特图和状态图进行说明。 ## 流程概述 以下是实现图像叠加的主要步骤: | 步骤 | 描述
原创 7月前
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# 使用OpenCV合并两张图像的完整指南 在这篇文章中,我们学习如何使用Python中的OpenCV库来合并两张图像。这个过程对于那些刚入行的小白来说可能有些复杂,但不必担心,下面我们逐步讲解每一步的实现。 ## 流程概述 合并两张图像的过程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 安装OpenCV库 | | 2 | 导入
原创 9月前
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(1)首先打开需要拼接的数据图像 (2)使用【数据管理工具】—【栅格】——【栅格数据集】——【镶嵌至新栅格】工具 (3)选择需要合并的数据与输出位置,并根据自己的需要选择镶嵌​​运算符​​与数据类型。 因为我这里使用了单一DEM波段的数据,所以Band填写为1 具有扩展名的栅格数据名称中填写输出数据名称与类型,这里我输出为.tif类型 (4)点击确定,得到拼接后的图像 (5)加个颜色看看
原创 2022-12-17 00:33:24
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1.图像基本运算 图像的基本运算有很多种,比如图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等;图像也可以放大、缩小、旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。总之,对于图像可以进行的基本运算非常的多,只是挑了些常用的操作详解。 void add(InputArray src1, InputArray
实现图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar()addWeighted方法:函数原型:void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dty
OpenCV混合(融合)两张图像一、学习目标二、图像的线性混合三、种方法实现图像的线性混合四、完整代码示例五、致谢 一、学习目标理解什么是两张图像的混合(融合)使用种方法实现图像的混合二、图像的线性混合在之前的笔记中,我们已经学会了一些基于像素的基本操作。今天来了解一个有趣的二元(双输入)运算符:图像的线性混合运算符。 α从0→1变化,这个运算可以用于在图像或视频之间执行交叉融合,就像幻
在许多计算机视觉应用中,两张图像拼接在一起的能力是非常重要的。使用 OpenCV 和 Python,我们能够轻松实现这一目标。本篇文章将会详细描述如何在 Python 中使用 OpenCV 完成图像拼接的步骤,并包含相关的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和版本管理等内容。 ## 环境预检 在进行图像拼接之前,我们需要确保我们的环境是合适的。这将涉及到具体的 Python 版本
原创 5月前
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# 使用 Python OpenCV 左右显示两张图像 在计算机视觉领域,使用图像处理库对图像进行操作是非常普遍的需求。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)作为一个开源计算机视觉库,已被广泛使用。本文介绍如何使用 Python OpenCV 左右显示两张图像。 ## 1. 安装 OpenCV 首先,确保你已经安装了 OpenCV。你可以使用
原创 2024-09-13 06:50:42
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作者 | Omar Padierna 本篇教程由三段内容组成,这是第二部分和第三部分的链接。我注意到其他大多数关于三维重建的教程都让人感觉少了点东西。诚然,这些教程都非常的棒,但它们有些是支离破碎的,要么对理论方面过于深究,或者者兼而有之。更糟糕的是,他们使用专门的数据集(例如Tsukuba),这就造成对一些数据集之外的东西的时候使用这些算法的时候会有点问题。(
今天的学习的内容是:通过 Python OpenCV图像实现叠加操作,本文只涉及一个函数,即cv2.addWeighted。cv2.addWeighted该函数的完整表述为:Python-OpenCV 图像叠加 or 图像混合加权实现。函数原型如下:dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])参数说明
目录1 图像的算术运算     2 图像的逻辑运算1 图像的算术运算参数含义:src1:第一图像src2:第二图像dst:destination,目标图像,需要提前分配空间,可省略mask:掩膜scale:缩放比,常量dtype:数据类型,默认等于-1cv2.add(src1,src2,dst,mask,dtype)输出图像加法:dst = src1 + sr
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