Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之四 简单视频倒放效果
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之四 简单视频倒放效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之四 简单视频倒放效果 一、简单介绍 二、简单视频倒放效果实现原理 三、简单视频倒放效果案例实现简单步骤 四、注意事项： 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之二 简单视频闪白效果
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之二 简单视频闪白效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之二 简单视频闪白效果 一、简单介绍 二、简单视频闪白效果实现原理 三、简单视频闪白效果案例实现简单步骤 四、注意事项 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 视频图像处理基础操作 之 视频捕获/存储/提取/合成/合并
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 视频图像处理基础操作 之 视频捕获/存储/提取/合成/合并 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 视频图像处理基础操作 之 视频捕获/存储/提取/合成/合并 一、简单介绍 二、视频处理流程和原理 三、视频的捕获和存储 四、提取视频中的某些帧 五、将图片合成为视频 六、多个视频合并 一、简单介绍 ...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之一 简单视频放大抖动效果
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之一 简单视频放大抖动效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之一 简单视频放大抖动效果 一、简单介绍 二、简单视频放大抖动效果实现原理 三、简单视频放大抖动效果案例实现简单步骤 四、注意事项 五、其他 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算...
机器视觉学习（八）—— 阈值化
目录 一、阈值化 二、二值化和示例 2.1 二值化 2.2 示例代码 一、阈值化 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理和计算机视觉任务。阈值化是图像处理中的一种常见操作，可以将图像的像素值分成两个或多个不同的类别，通常是黑色和白色。 使用OpenCV进行阈值化的步骤如下： 导入OpenCV库： import cv2 读取图像： image = cv2.imread('image.jp...
机器视觉系统-分辨率、信噪比、动态范围
分辨率：其他条件相同时，分辨率越大，图像越清晰。分辨率如640×480, 1024×768, 2048×1536等。 信噪比：信号与噪声的比值，信噪比越高图像的质量越高。 动态范围：表示图像中所包含的从“最暗”至“最亮”的范围。动态范围越大，所能表现的层次越丰富，所包 含的色彩空间也越广。相机的动态范围越大，它能同时记录的暗部细节和亮部细节越丰富。 HRD：HDR是一种照片处理程序，经HD...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十 简单颜色反转效果
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十 简单颜色反转效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十 简单颜色反转效果 一、简单介绍 二、简单颜色反转效果实现原理 三、简单颜色反转效果案例实现简单步骤 四、注意事项 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十一 简单毛玻璃效果
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十一 简单毛玻璃效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之十一 简单毛玻璃效果 一、简单介绍 二、简单毛玻璃效果实现原理 三、简单颜色反转效果案例实现简单步骤 四、注意事项 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言...
计算机视觉新巅峰，微软&牛津联合提出MVSplat登顶3D重建
开篇：探索稀疏多视图图像的3D场景重建与新视角合成的挑战 3D场景重建和新视角合成是计算机视觉领域的一项基础挑战，尤其是当输入图像非常稀疏（例如，只有两张）时。尽管利用神经场景表示，例如场景表示网络（SRN）、神经辐射场（NeRF）和光场网络（LFN）等，取得了显著进展，但这些方法在实际应用中仍然不尽人意，原因包括每个场景的优化成本高昂、内存消耗大以及渲染速度慢。最近，3D高斯投影（3DGS）作为一...
opencv 计算机视觉 灰度变换之非线性变换
对数变换有两个作用： 1.对数曲线在像素值较低的区域斜率较大，，在像素值较高的区域斜率较低，所以经过对数变换后的图片在较暗的区域对比度将会得到提升，因而能增强图像暗部的细节 2.图像的傅里叶频谱的动态范围可能宽达0~10^6.直接显示频谱显示设备的动态范围往往不能满足要求，这时就需要使用对数变换。使得傅里叶频谱的动态范围被合理的非线性压缩 指数变换多用于图像整体偏暗，扩展灰度级，还可用在图像有“冲淡”...