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

一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特

直接用matplotlib画出直方图 def plot_demo(image): plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) # image.ravel()将图像展开,256为bins数量,[0, 256]为范围 plt.show() 图像直方图 def image_hist(image): color = ('blue', 'green', 'red') for i, color in enumerate(color): # 计算出直方图,calcHist(i

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

一阶导数与Soble算子 二阶导数与拉普拉斯算子 图像边缘: Soble算子: 二阶导数: 拉普拉斯算子: import cv2 as cv import numpy as np # 图像梯度(由x,y方向上的偏导数和偏移构成),有一阶导数(sobel算子)和二阶导数(Laplace算子) # 用于求解图像边缘,一阶的极大值,二阶的零点 # 一阶偏导在图像中为一阶差分,再变成算子(即权值)与图像像素值乘积相加,二阶同理 def sobel_demo(image): grad_x = cv.Sob

图像金字塔原理 expand = 扩大+卷积 拉普拉斯金字塔 PyrDown:降采样 PyrUp:还原 example import cv2 as cv import numpy as np # 图像金字塔和拉普拉斯金字塔(L1 = g1 - expand(g2)):reduce:高斯模糊+降采样,expand:扩大+卷积 # PyrDown降采样,PyrUp还原 def pyramid_demo(image): level = 4 temp = image.copy() pyramid_ima

import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图,没有灰,在一个值之前为黑,之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时,我们就是随便给了一个数来做阈值,那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢?答案就是不停的尝试. # 如果是一副双峰图像(简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)呢? # 我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值

突然发现网上都是些太繁琐的方法,我就找opencv锐化函数咋这么墨迹. 直接上代码: kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) #定义一个核 dst = cv.filter2D(image, -1, kernel=kernel)

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

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家分享的是i.MXRT1170上LCD花屏显示问题的分析解决经验. 痞子衡最近这段时间在参与一个基于i.MXRT1170的大项目(先保个密),需要做一个开机动画功能,板子连接的LCD屏分辨率是1280x480,因为开机动画要求达到30fps,并且要画质清晰,如果是从SD卡里读mp4或者jpeg去解码,这么高分辨率的图像(暂不考虑低分辨率的图片再用PXP模块去拉伸的方案)解码耗时比较长,恐怕难以达成30fps,所以痞子衡打算直接把图片的裸rgb

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.rotate函数功能介绍 moviepy的rotate函数用于将剪辑逆时针旋转指定的角度或弧度. 调用语法:rotate(clip, angle, unit="deg", resample="bicubic", expand=True) 参数说明: angle:一个代表角度或弧度的数值或者是一个返回二者数值的与时间线相关的函数(带一个参数t) unit:用于确认angle值对应弧度还是角度,如果是角度为"deg

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

调用摄像头 引入库支持 初始化 调整界面大小 实时显示 录制视频并保存 fourcc问题解决 代码实现 效果展示 总结 学到实用OpenCV调用笔记本电脑的摄像头,并录制视频保存到本地硬盘的时候,出现了一点故障,那就是获取到的文件总是为0KB.经过一番查找,终于找到了解决办法. 调用摄像头 调用摄像头作为本实验的基础是必不可少的,因为我们很有可能在初始化的这一步出错,而导致整个视频录制的失败. 引入库支持 import cv2 初始化 初始化的时候,参数可以是整数,也可以是外部的视频文件的名称.

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

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

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

利用opencv+python实现以下功能: 1)获取实时视频,分解帧频: 2)将视频做二值化处理: 3) 将视频做滤波处理(去除噪点,获取准确轮廓个数): 4)识别图像轮廓: 5)计算质心: 6)描绘质心动态变化曲线: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 24 12:10:23 2018 @author: irene """ import numpy as np import matpl

本人处理图像的时候经常使用opencv的包,但是 cv2.putText 显示不了中文,所以查找了如何在python在图像上写中文的方法,在伟大的Stack Overflow上面找到一个方法,分享给大家. 本文的 Stack Overflow 网址: https://stackoverflow.com/questions/50854235/how-to-draw-chinese-text-on-the-image-using-cv2-puttextcorrectly-pythonopen imp

图像基本操作 一.访问和修改像素值 先来理解一下,图像与一般的矩阵或张量有何不同(不考虑图像的格式,元数据等信息).首先,一张图像有自己的属性,宽,高,通道数.其中宽和高是我们肉眼可见的属性,而通道数则是图像能呈现色彩的属性.我们都知道,光学三原色是红色,绿色和蓝色,这三种颜色的混合可以形成任意的颜色.常见的图像的像素通道也是对应的R,G,B三个通道,在OpenCV中,每个通道的取值为0-255.(还有RGBA,YCrCb,HSV等其他图像通道表示).即,一般彩色图像读进内存之后是一个h * w

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像融合及加法运算,包括三部分知识:图像融合.图像加法运算.图像类型转换. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 五.图像融合.加法运算及图像类型转换>,作者:eastmount. 一.图像加法运算 1.Numpy库加法 其运算方法是:目标图像 = 图像1 + 图像2,运算结果进行取模运算. 当像素值<=255时,结果为"图像1+图像2",例如:120+48=168 当像素值>255时,结果为对25

javascript判断手机旋转横屏竖屏 // 横屏竖屏函数 function orientationChange(){ switch(window.orientation) { case 0: // Portrait case 180: // Upside-down Portrait //Javascript to setup Portrait view window.location.reload(); break; case -90: // Landscape: turned 90 deg