文：学天教育主播：宁静 江江 消防晨读《火规》最后一章一般规定、室内布线！今天起开始分享《火灾自动报警系统施工及验收规范》第四章系统调试 4.6——4.10章节内容。4.6 红外光束感烟火灾探测器调试4.6.1调整探测器的光路调节装置，使探测器处于正常监视状态。4.6.2用减光率为0.9dB的减光片遮挡光路，探测器不应发出火灾报警信号。
WDR宽动态功能 说起监控摄像机宽动态功能，这似乎已经是众多摄像机的"标配"。宽动态功能适用在光照对比强烈的地方，可以让图像场景中特别亮的部位和特别暗的部位都同时看得清楚，由于监控环境会出现逆光等情况，特别容易造成背景过亮而主题目标过暗的情况，甚至严重的时候很难区分轮廓。宽动态技术大多应用在明暗交替的地方。宽动态性能测试 说到宽动态功能就不得不说一下光线对监控画质的影响，如果背景光线过强，可以
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2023-12-14 10:37:09
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背光补偿：背光补偿能提供在非常强的背景光线前面目标的理想的曝光，无论主要的目标移到中间、上下左右或者荧幕的任一位置。 一个不具有超强动态特色的普通摄像机只有如1/60秒的快门速度和F2.0的 光圈的选择，然而一个主要目标后面的非常亮的背景或一个点光源是不可避免的，摄像机将取得所有近来光线的平均值并决定曝光的等级，这并不是一个好的方法， 因为当快门速度增加的时候，光圈会被关闭导致主要目标变得太
沐光方式LDR/SQRseries 高密度的光线输出创造生动鲜明的图象 高密度的LED阵列置于伞状结构中，在照明光源中央照明区域产生集中的强光FFC系统（CCS公司独有） CCS利用FFC（柔性板，折叠圆锥）创立了一种制造方法，利用柔性板使提高产品质量的生产速度成为可能。利用柔性板可创造一种对于被测物体来说具有最佳外径、内径和照明角度的照明系统。 2、 聚光方式LN
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2024-06-29 16:46:24
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抗噪处理 AG 的增大，不可避免的带来噪点的增多，此外，如果光线较暗，曝光时间过长，也会增加噪点的数目（从数码相机上看，主要是因为长时间曝光，感光元件温度升高， 电流噪声造成感光元件噪点的增多），而感光元件本身的缺陷也是噪点甚至坏点的来源之一。因此，通常sensor集成或后端的ISP都带有降噪功能的相关设 置。 1.1.1 启动时机 根据噪点形成的原因，主要是AG或Exptime超过一定值后需要启
## Python实现强光抑制
### 引言
强光抑制是一种在计算机视觉领域广泛应用的技术，用于在图像处理中降低图像中的强光区域的亮度，以便更好地展示图像中的细节和信息。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现强光抑制的算法，并通过代码示例演示其应用。
### 算法原理
强光抑制的基本原理是通过对图像进行局部区域的亮度调整，以减少强光区域对整体图像的影响。一种常见的方法是使用高斯模糊来
原创
2024-05-08 04:18:09
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功能是：传统的CCD有动态范围的限制，在采集一幅图像的过程中只对整个图像采样一次，必然会出现对整个图像中明亮的区域过度曝光，或较暗的区域欠曝光的现象，强光抑制的功能就是采用DSP技术，简单意思就是把强光部分弱化，把暗光部分亮化，达到光线平衡。 原理是：在图像中把强光部分的视频信息通过DSP处理，将视频的信号亮度调整为正常范围，避免同一图像中前后反差太大。 强光抑制技术能有效抑制强
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2023-10-30 21:50:10
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你知道摄像头中内置的一种元件IR-CUT双滤光片吗？它对于摄像头夜视图像发挥一定的作用。今天，我们就来说说监控摄像头中的IR-CUT双滤光片。概念IR-CUT（infrared cut）双滤光片，是指监控摄像头中内置的一组滤镜。当摄像头的红外感应点侦测到光线的强弱变化后，内置的IR-CUT就会根据光线强弱变化自动切换，让图像达到最佳效果。 作用修正白天偏色问题，提升夜晚亮
# 强光抑制算法的深度学习实现
在深度学习领域，强光抑制是一个重要的应用，尤其是在图像处理方面。本篇文章将为刚入行的小白介绍如何实现强光抑制算法，主要包含以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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1.1 亮度感应及曝光1.1.1 感光宽容度从最明亮到最黑暗，假设人眼能够看到一定的范围，那么胶片（或CCD等电子感光器件）所能表现的远比人眼看到的范围小的多，而这个有限的范围就是感光宽容
目录 目录说明程序代码1 代码说明2 代码使用说明运行截图问题与解决方法接下来 1 说明开始弄别的东西了，opencv的研究可能的放一放，其实说研究，主要就是调一调代码，研究一下几个函数接口，还看了一下learning opencv 那本书。不过怕以后忘了，现在把之前弄得东西总结总结，之前在电脑上跑不错的光流用箭头显示的程序，成功移植到了TK1上，现在把代码贴出来。运行环境： 1.nvidia
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2024-10-13 11:28:15
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1. 边缘保留滤波EFP高斯双边滤波：cv.bilateralFilter均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering高斯模糊： 基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大，边缘的权重小。没有考虑像素值之间的差异问题，没有考虑边缘。 边缘保留滤波： 像素之间的差异很大，说明是显著特征，如果直接平滑（滤波），显著特征会消失。像素之间差异大的地方通常是边缘，所以边缘保留滤波处理
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2024-05-09 12:54:56
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1. 为何要获取图片的亮度？有哪些应用场合？在工厂或者其他工业生产过程中，需要提取目前场景的亮度。比如，检测手机的闪光灯功能是否正常。2. 算法实现2.1 图象转成HSV格式HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和
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2024-03-16 10:53:58
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## 使用 Python OpenCV 实现非极大抑制 (NMS)
非极大抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS) 是计算机视觉中常用的一种技术，主要用于在目标检测中保留最有可能的目标边界框并压制多余的框。本文将逐步指导你实现这一过程。
### 流程概述
在实现非极大抑制的过程中，我们可以将任务分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
前言非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）是有anchor系列目标检测的标配，如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了NMS作为网络的最后一层，例如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。当然NMS在目前最新的anchor-free目标检测算法中(CornerNet、CenterNet等)并不是必须
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2024-02-17 17:19:32
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在本教程中，您将学习如何使用EAST文本检测器在自然场景下检测文本。本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。运行环境：EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。主要内容： ● 教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。
● 接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算
目录1 阀值操作1.1 简单阀值1.2 OTSU二值化1.3 自适应阀值2 图像上的运算2.1 加减法2.2 图像混合2.3 按位运算1 阀值操作1.1 简单阀值像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是cv2.threshold(src, thresh, maxval,
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2024-07-29 16:19:33
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1.背景在使用的数据集中,只给了视频文件,因网络的需求,需要提取视频的光流特征,一路坎坷,终于完成了,记录艰辛历程......2.准备(1) opencv3.1.0 (2)opencv_contrib: 提取光流算法需要该库 https://github.com/openc
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2024-07-31 14:29:41
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寒假跟着老师做科技部的项目，主要做微表情的检测。刚开始一头雾水，在研究了两天之后，渐渐找到了一点感觉。 ——这里主要实现了利用python3.6 + OpenCV + dlib 实现人脸68个关键点检测并标注 。 python3.6下dlib的配置利用提供的训练模型进行人脸检测使用OpenCV进行标注python3.6 下 dlib 的配置dlib在python下的配置反反复复一直在折腾，一会说编
导向图滤波是一种图像滤波技术，通过一张引导图G，对目标图像P（输入图像）进行滤波处理，使得最后的输出图像大体上与目标图像P相似，但是纹理部分与引导图G相似。其典型应用有两个：保边图像平滑，抠图。导向滤波是由何凯明等人在2010年发表在ECCV的文章“Guided Image Filtering”文中提到的，后来陆续发表了改进算法快速导向滤波的实现。导向滤波不仅能够实现双边滤波的边缘平滑，而且在检测
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2024-06-07 23:58:19
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