直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 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.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性

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:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

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:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

简介   cv2.Laplacian是用来判断图像模糊度的     函数原型 dst = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) 前两个是必须的参数: 第一个参数是需要处理的图像: 第二个参数是图像的深度,-1表示采用的是与原图像相同的深度.目标图像的深度必须大于等于原图像的深度:   其后是可选的参数: dst不用解释了: ksize是算子的大小,必须为1.3.5.7.默认为1. sc

用python进行图像处理中分别用到过matplotlib.pyplot.PIL.cv2三种库,这三种库图像读取和保存方法各异,并且图像读取时顺序也有差异,如plt.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序.使用时需要倍加注意. 现参考http://www.jianshu.com/p/3977d674da85.对这三种库图像读取保存进行梳理.与原参考资源有一定差异.当前使用为python3.5版本. 读取图像 1.matplotli

一.读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片filepath:要读入图片的完整路径flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GR

正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往往需要先提取图像中皮肤区域来缩小人脸的检测范围,这一般获得皮肤的颜色范围还需要定义阈值并不断的调整,实际中参数太多而不容易控制. 这里我们就可以考虑用直方图的反射映射. 1,收集人脸皮肤样本. 2,拼合样本并计算其颜色直方图. 3,将得到的样本颜色直方图反射映射到待检测的图片中,然后进行阈值化即可. 这里

iOS面向编码|iOSVideoToolbox:读写解码回调函数CVImageBufferRef的YUV图像 本文档基于H.264的解码,介绍读写Video Toolbox解码回调函数参数CVImageBufferRef中的YUV或RGB数据的方法,并给出CVImageBufferRef生成灰度图代码.方便调试.同时,还介绍了Video Toolbox解码回调中进行YUV处理时容易忽略的问题.文档定位于iOS音视频高级编程,致力于提供高参考价值的Core Video中文资料,最近也在StackO

本文档基于H.264的解码,介绍读写Video Toolbox解码回调函数参数CVImageBufferRef中的YUV或RGB数据的方法,并给出CVImageBufferRef生成灰度图代码.方便调试.同时,还介绍了Video Toolbox解码回调中进行YUV处理时容易忽略的问题.文档定位于iOS音视频高级编程,致力于提供高参考价值的Core Video中文资料,最近也在StackOverflow上关注Core Video相关问题,学习并回馈社区. 目录|- 读取CVImageBufferR

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru

OpenCV成长之路:图像直方图的应用 2014-04-11 13:57:03 标签:opencv 图像 直方图 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394118 正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往

借鉴百度对此标题的评价: 使用字体图标的优势 字体图标除了图像清晰度之外,比位图还有哪些优势呢. 适用性:一个图标字体比一系列的图像(特别是在Retina屏中使用双倍大小的图像)要小.一旦图标字体加载了,你的图标就会马上渲染出来,不需要下载一个图像. 可扩展性:图标字体可以用过font-size属性设置其任何大小.这使您能够随时输出不同大小的图标,然而,使用位图,你必须得为每个不同大小的图像输出一个不同文件. 灵活性:文字效果可以很容易地应用到你的图标上,包括颜色,阴影和翻转等效果.他们还可以在

1.灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作,主要以对比度和阈值处理为目的.其变换形式如下: s=T(r) 其中,T是灰度变换函数:r是变换前的灰度:s是变换后的像素.图像灰度变换的有以下作用: 改善图像的质量,使图像能够显示更多的细节,提高图像的对比度(对比度拉伸) 有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征 可以有效的改变图像的直方图分布,使像素的分布更为均匀 2常用的灰度变换说明 灰度变换函数描述了输入灰度值和输出灰度值之间变换关系,一旦灰度变换函数确定下来了,那

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

判断一点是否在不规则图像的内部算法,如下图是由一个个点组成的不规则图像,判断某一点是否在不规则矩形内部,先上效果图 算法实现如下,算法简单,亲试有效 public class PositionAlgorithmHelper { /// <summary> /// 判断当前位置是否在不规则形状里面 /// </summary> /// <param name="nvert">不规则形状的定点数</param> /// <param n

一.函数简单介绍 1.warpAffine-图像放射变换(平移.旋转.缩放) 函数原型:warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src:原图像矩阵: M:变换矩阵: dszie:图像尺寸(大小) 其他參数默认就可以. 2.flip-图像翻转 函数原型:flip(src, flipCode, dst=None) sre:原图像矩阵. flipCode:翻转方向:1:水平翻转

Atitit 图像处理知识点体系知识图谱 路线图attilax总结 v4 qcb.xlsx 分类 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 分类 分类 理论知识 图像金字塔 常用底层操作 卷积扫描 滤镜 素描滤镜 理论知识 高斯金字塔,拉普拉斯金字塔 常用底层操作 扫描线扫描 滤镜 毛玻璃 理论知识 Harris角点 常用底层操作 像素扫描 滤镜 油画 理论知识 纹理 常用底层操作 滤镜 像素画 理论知识 Bezier曲线 常用底层操作 截取 滤镜 其他滤镜效果 理论知识 去除alpha通道