参考: https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/ https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/7900978.html 先对图像用拉普拉斯算子进行滤波,然后求取得到的结果图像的方差,如果方差小于一定值则图片视为模糊.利用python很好实现: img2gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图片压缩为单通道的灰度

问题:在项目中用opencv的imwrite保存图片出现花屏的问题,如下图: 思路:1.  因为项目中的图像数据(float类型,0-255)是在GPU中,保存的话:可以用CPU保存图片,也可以用GPU保存图片.GPU保存图片没有花屏的现象,因此,初步怀疑,是因为数据从GPU拷贝到CPU的时候丢了.    后来测试,发现拷贝到CPU的数据,再拷回GPU保存依然没有问题.2. 后来发现,将需要保存的图片格式改为CV_32F3C后,保存不存在问题.而之前CV_8U3C的就会出现花屏,赋值的话就是简单

之前的一篇博客<网络摄像机IPCamera RTSP直播播放网络/权限/音视频数据/花屏问题检测与分析助手EasyRTSPClient>,我们介绍了RTSP流的检测和分析工具EasyRTSPClient,可以说已经是深入了我的平时运维工作中了,当我们发现有任何RTSP源或者摄像机无法播放的时候,我用EasyRTSPClient工具运行检测一下,就立即能够知道问题原因,真是非常非常方便: EasyRTSPClient方案Github:https://github.com/EasyDSS/Easy

前言 最近在项目中遇到一个奇怪的问题,同样的SDK调用,访问海康摄像机的RTSP流,发保活OPTIONS命令保活,一个正常,而另一个一发就会被IPC断开,先看现场截图: 图1:发OPTIONS,摄像机立马断流 图2:但在另一个程序中发OPTIONS保活包又不断流 在大部分的摄像机上,都没什么问题,单单在海康的这一款摄像机中出现了这种问题,不仔细对比命令行中的输出,根本无法确定问题点,图2中的OPTIONS报文中携带了Authorization的头字段,将认证信息都带入了进来,而图1中只是简单将用

上文跟大家分享了在做火焰检测中常用到的图像预处理方法,从这一篇博文开始,我将向大家介绍如何一步一步地检测出火焰区域.火焰提取要用 到很多判据,今天我要向大家介绍的是最简单的但是很有效的判据--RGB判据. 在介绍这个判据之前,博主首先给大家简单介绍一下RGB模型.根据三基色原理,用基色光单位来表示光的量,则在RGB颜色空间,任意色光F都可 以用R.G.B三色不同分量的相加混合而成: F=r[R]+g[G]+b[B] 当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光:当三基色分量都为k(最强)时混合为白.

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个

opencv车道线检测 完成的功能 图像裁剪:通过设定图像ROI区域,拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换:用的是老师给的视频,没有对应的变换矩阵.所以建立二维坐标,通过四点映射的方法计算矩阵,进行反透视变化.后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值像素得到的透视图效果不理想,故没应用. 二值化:先变化为灰度图,然后设定阈值直接变成二值化图像. 形态学滤波:对二值化图像进行腐蚀,去除噪点:然后对图像进行膨胀,弥补对车道线的腐蚀. 边缘检测:canny变化.sobel变化和laplacian变

视频数据传输在传输层可以选择TCP或者UDP,TCP面向连接,传输中断,发送端是知道的.TCP传输的好处是不丢包,坏处是网络不太好的情况下会越堵越严重.UDP非面向连接,发送端只管发送数据,接收端有没有接收到不管.UDP的好处应该是实时性,坏处显而易见:网络抖动大时数据会丢失严重,出现我们常说的花屏的情况.有一些情况是网络也“正常”,ping包延时很低.但是接收端也会出现花屏.这是什为何呢?下面我将讲述这种情况如何解决. 如果视频发送端视频数据播放正常,接收端播放视频花屏,第一件事情就是Wire

昨天在XP下用grub4dos安装了ubuntu12.04LTS,总体上还算比较顺利,中途有碰到两个异常问题,解决了记录一下. 问题一:安装过程中读取ISO镜像文件时,卡在"checking battery state"这一部分停止不动. 解决方法: 1. 在停止的界面按下Ctrl+Alt+F1 2. 输入命令 sudo /etc/init.d/lightdm restart 问题二:安装过程中以及安装完成后屏幕花屏. 解决方法: [安装过程中] 1. 安装时按任一键,将出现选单“就是

我们项目从某个时候开始ui突然开始出现字体花屏现象(unity 开发版本:5.3.6p6),而且很难必现却又时有发生,确实查找和解决起来不太容易. 关于这个问题,uwa官方给出了解释,http://blog.uwa4d.com/archives/techsharing_35.html, http://blog.uwa4d.com/search/%E5%AD%97%E4%BD%93/.可用的方案就是一开始把字体扩容到足够大,但对于常用汉字就有3000多个,再加上不同的大小和样式,不同的字体,内存占

发现自己的手机上某个界面出现了花屏,某些控件背景被拉伸过多遮住了其他控件,很难看.这种现象高概率出现,分析了下发现:一旦发生这种现象,必然 会打印下面这种log,google了下,这种log应该是硬件加速引入的.在从view层级关闭了硬件加速开关之后,问题没有再出现. [plain] view plaincopyprint? 1.D/OpenGLRenderer(10887): GL error from OpenGLRenderer: 0x501 2.E/OpenGLRenderer(1088

最近在工作中碰到不少棘手的BUG,其中的一个是Spine骨骼的渲染花屏,在战斗中派发出大量士兵之后有概率出现花屏闪烁(如下图所示),这种莫名奇妙且难以重现的BUG最为蛋疼.   前段时间为了提高Spine骨骼动画的加载速度,将Spine库进行了升级,新的Spine库支持skel二进制格式,二进制格式的加载速度比json格式要快5倍以上.   这是一个大工程,游戏中所有的骨骼动画都需要使用更高版本的Spine编辑器重新导出,由于部分美术没有对源文件进行版本管理,丢失了源文件,导致部分骨骼动画要重新

已经有2台电脑 Windows 10 系统出现花屏现象,表现为比较炫的界面出现花屏.文字显示不全.移位.闪烁等,如果点击“设置”.“开始”,Chrome浏览器等:比较平素的界面显示正常,比如资源管理器. 第1台出现问题是 Thinkpad X1,重启.重装驱动程序.改电源休眠等设置,均无果:疑硬件故障.后来尝试最后一招,重装了win10,问题解决,至今已有半年以上,没出问题.说明很可能不是硬件故障. 第2台发生在昨日,Dell 7040, CPU和主板都是台式机中顶配,出现花屏,现象同 X1.

全文转载自CSDN的博客(不知道怎么将CSDN的博客转到博客园,应该没这功能吧,所以直接复制全文了),转载地址如下 http://blog.csdn.net/lsq2902101015/article/details/47057081 本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测.本文不具体讲解人脸检测的原理,直接使用OpenCV实现. OpenCV版本:2.4.10:VS开发版本:VS2012. 一.OpenCV人脸检测 要实现人脸识别功能,首先要进行人脸检测,判断出图片中人脸的位置,才

新入手了个笔记本,还是想跟原来一样装回熟悉的kali环境中,结果我的天啊,这一路坑,简直了. 写下我遇到的问题吧,算是给大家提供一些解决方法. 1.安装kali和parrot出现无法引导的grub的情况. 首先要说明的一点:刻盘的时候千万选择dd模式. 然后就算无法安装引导也没事,直接跳过即可,具体操作见我上一篇博文. 2.安装完成之后出现花屏,黑屏的状况. 我一开始以为是我刻盘的问题,结果后面发现不是的,我成功安装之后发现还是无法进入桌面, kali更狠,直接连tty模式都加载不了. kali

说明: 实际解决问题的过程有点曲折,后面找到原因,分析清楚问题后,总结下正确的分析方法,大致分析流程如下. 问题描述: 在进入recovery的时候,第一次上电进入recovery时,顶部会有一长条花屏,如下图所示. 问题分析: 通过出现花屏的时间点,我们判断,出现花屏的时候,已经进入了recovery系统,那么出现花屏的分析点,定位在recovery中. 通过在recovery中定位,我们发现是,在gr_init初始化的过程出现的花屏,具体是函数get_framebuffer这个函数,通过一步

转自LCD显示异常分析--开机闪现花屏 最近在工作中,有同事遇到LCD开机瞬间会闪现雪花屏的问题,而这类问题都有个共同点,那就是都发生在带GRAM的屏上,同样的问题,在休眠唤醒时也会出现. 其实这类问题的原理分析并不难,只是在给别人解释的时候不太好描述,因此,我特地写了这篇文章,好让大家能够更容易.更直观的理解这类花屏问题的原因,也希望能够帮助那些遇到同样问题的朋友. 环境 软件:Android 硬件:带GRAM的LCD(如SPI屏,DSI CMD屏) 现象 分析 从上面的动态图可以看出,出现瞬

Unity AssetStore地址    https://assetstore.unity.com/packages/tools/input-management/easy-touch-5-touchscreen-virtual-controls-3322 从插件名Easy Touch 5 : Touchscreen & Virtual Controls可知,该插件包含了EasyTouch Lite(触摸检测)和Easy Touch Controls(虚拟摇杆).所以导入项目后能看到下图Eas

上一篇博文中讲到如何用OpenCV实现物体分类,但是接下来这篇博文将会告诉你图片中物体的位置具体在哪里. 我们将会知道如何使用OpenCV‘s的dnn模块去加载一个预训练的物体检测网络,它能使得我们将输入图像通过网络并且获得每个物体在图像中的输出位置. 最后我们将使用MobileNet Single Shot Detector在示例的输入图像中查看结果.下面给出具体的教程: 一 结合MobileNets and Single Shot Detectors实现更快更有效的基于物体检测的深度学习 我

https://blog.csdn.net/faihung/article/details/70306446 前几天在验证一台IPC硬件时,遇到一个问题:在其它设备上视频功能运行正常的固件,烧录到客户的设备上,出现视频画面严重花屏,而且图像偏色严重的现象,客户使用的是OV9712d的sensor,图像画面如下: 当时以为是sensor滤光片以及sensor的 ISP 参数不匹配导致的,于是尝试调整sensor 驱动代码中的色彩寄存器来进行颜色的修正.但是改来改去,图像颜色都不真实,一种颜色调好了