昨天老板临时交代一个活，要求通过算法检测监控设备是否存在失焦、偏色、亮度异常等问题。问题本身不难，在网上查看了一些资料，自己也做了一些思考，方法如下： 1.失焦检测。 失焦的主要表现就是画面模糊，衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征，通常梯度值越高，画面的边缘信息越丰富，图像越清晰。需
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2024-08-26 22:22:27
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OpenCV-Marker-less-AR: 创新性的无标记点增强现实技术去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/OpenCV-Marker-less-AR 是一个基于 Python 和 OpenCV 的开源库，旨在帮助开发者实现无标记点的增强现实（AR）应用。该项目提供了一种简单易用的方法，使得 AR 技术的应用更加广泛和便捷。什么是 OpenCV-Marker-less
色彩六大色调的构成纯色调： 优点：刺激 直接 活力促销 缺点：廉价，缺少品质感明色调：优点：年轻 阳光 活力 明朗 干净 缺点：缺少档次淡色调：优点：天真 女性 纤细 轻快 高档 女性专属色 缺点：单薄 软弱 女性专属色白色调：优点：文艺 素雅 简洁 干净 高档 缺点：无趣 单调 缺乏个性灰色调：优点：成熟 稳重 优雅 文艺 男性专属色 缺点：脏暗色调：优点：品质 历史 力量 厚重 古典 地位 适
AdaFace: Quality Adaptive Margin for Face Recognition论文：https://arxiv.org/abs/2204.00964代码（已开源）：https://github.com/mk-minchul/AdaFace一直以来，低质量图像的人脸识别都具有挑战性，因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提
在 Android 应用开发中，图片压缩是提高应用性能和用户体验的重要环节之一。然而，许多开发者在处理图片压缩时会遇到“颜色失真”的问题。这种现象通常是由于压缩算法的不足，或者在转码和保存过程中不当处理所导致的。本文将详细介绍如何解决 Android 图片压缩过程中的颜色失真问题，并以实际案例为基础，进行版本对比、迁移指南、兼容性处理、性能优化、生态扩展等方面的深入分析。
## 版本对比
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一种校正图像失真的工程方法 作者：暗星 在工程应用中，使用摄像头是常用的测量、取样和检测手段。由于广角镜头的光学特性，图像不可避免的会有失真，这种失真被称为径向畸变。在实际拍摄取样的过程中，镜头的光轴线很难保证与被拍摄平面精确的垂直，或者由于拍摄条件的限制，光轴线必须与目标平面成一定的夹角。这种由于光轴与目标平面不垂直而产生的失真，被称为倾斜失真或者梯形
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2024-05-18 10:46:50
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卷积 LPF（低通滤波） 帮助我们去除噪音，模糊图像，降低图像的高频成分。如 kernel = [[0, -1, 0],
[-1, 5, -1],
[0, -1, 0]]HPF （高通滤波）帮助我们找到图像的边缘 ，去除图像的低频成分。如： kernel = [[0, -1, 0],
[-1, 4, -1],
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2024-06-28 23:50:42
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一、在PS中进行测量以及 px/dp 的转换问题 安装如下几种字体： 直接搜索 "Noto Sans CJK" 、"Noto Sans Mono CJK SC " 、"Droid Sans Fallback Regular"就能够搜到字体包 安装为系统字体之后，PS中自动会检测到相应的字体，安装好字体之后，再
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2024-04-19 15:33:11
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3D视频调校技术解决之道重点在3D眼镜 3D立体显示技术与2D*面显示技术相比，要复杂许多。现在以主动式快门与被动式偏振技术为主流的3D显示解决方案并非最佳的3D显示实现方式，裸眼3D甚至全息3D才是立体显示技术未来发展的终极方向。不过，目前眼镜式的3D实现方式带来的立体感觉已经明显要优胜于以往任何一种立体解决方案，已经给人带来相当真实的三维空间感，因此也获得相当高的认可
机器视觉处理之图像格式，usb_cam，摄像头标定，opencv和cv_bridge引入1 资料2 正文2.1 颜色编码格式，图像格式和视频压缩格式2.2 usb_cam2.3 摄像头标定2.3.1 标定引入2.3.2 笔记本摄像头内参标定2.4 opencv和cv_bridge引入3 总结 1 资料从本文开始，我们用四篇文章学习ROS机器视觉处理，本文先学习一些外围的知识，为后面的人脸识别，目
使用opencv也已经很久了，在使用过程中，常常需要调整图像大小，这就会使用到resize函数。每次都得在网上查找，今天将它的c/c++/python版本都详细记录，解决这个问题。 函数功能：调整图像的大小 C++:
[cpp]
view plain
copy
void resize(InputArray&n
电脑用久了显示器会出现偏色，比如电脑屏幕颜色偏蓝，虽然不影响正常使用，但看着就不舒服，看久了会影响眼睛视力。有什么办法解决？针对此问题，今天小编给大家整理了显示颜色不正常的原因及其及解决方法。方案一：设置颜色质量win8.1 - 14 、首先在桌面上的空白处点击右键,选择【属性】。windows7系统之家 - 15 、调出显示【属性】—【设置】，查看【颜色质量】选项，正常应该有【最高(32位)】、
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2024-01-28 19:38:45
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用英文写电子邮件的常用句式1. Greeting message 祝福Hope you have a good trip back. 祝旅途愉快。How are you? 你好吗?How is the project going on? 项目进行顺利吗?2. Initiate a meeting 发起会议I suggest we have a call tonight at 9:30pm (Chi
在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计
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2024-04-07 20:50:53
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OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.1 侵蚀与膨胀3.2 开运算与闭运算3.3 顶帽与黑帽3.4 结构元素 1. 图像阈值关于图像阈值主要涉及到两个函
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2024-07-20 17:10:40
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使用OpenCV基于特定的色彩范围进行图像分割操作
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿
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2024-06-12 05:39:04
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前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
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2024-02-26 16:55:55
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在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C ++和Python分享演示代码。 RGB色彩空间 RGB颜色空间具有以下属性 1. 它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。 2. 三个通道通过照射到表面的光量相关联。 让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。 图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B
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2024-04-29 12:57:28
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1 图像色彩空间转换常见的色彩空间有HSV、RGB和YCrCb三种： RGB的色彩空间是设备独立的，不受设备不同的影响，取值范围在0-255。HSV色彩空间对计算机友好，H取值0-180，SV取值0-255。YCrCb色彩空间，Y表示信息，CrCb可以被压缩。 图像从一个色彩空间之间可以变换，但是可能存在如下问题：是否可以从一个色彩空间转换到另一个色彩空间是否存在信息传递和损失这一过程是否可逆Op
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2024-03-18 20:23:04
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一、BGR颜色空间在opencv中，硬件所使用的颜色顺序为BGR，而非RGB，虽然排序有所不同，但是在进行图像操作的时候会有很大的区别，BGR颜色空间分别对应蓝、绿、红；这三种颜色的排列组合可以组成人眼所看到的所有颜色，如图2.1： 二、HSV颜色空间HSV分别对应色度、饱和度、亮度，HSV颜色空间数据分明，适合计算机处理数据，HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用
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2024-03-17 13:57:28
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