Wykrywanie rozmycia za pomocą OpenCV

1. Jak wykryć rozmyty obraz Python?
2. Jak wykryć rozmycie?
3. Jak zamrazić obraz na CV2?
4. Jak utworzyć rozmycie ruchu w OpenCV?

Jak wykryć rozmyty obraz Python?

Ta metoda jest szybka, prosta i łatwa do zastosowania - po prostu komunikujemy nasz obraz wejściowy z operatorem Laplacian i obliczamy wariancję. Jeśli wariancja spadnie poniżej predefiniowanego progu, zaznaczamy obraz „rozmyty”.

Jak wykryć rozmycie?

Najłatwiejszym sposobem wykrycia, czy obraz jest rozmyty, czy nie, jest spojrzenie na siłę zawartości wysokiej częstotliwości. Można to zrobić za pomocą prostego gradientu filtra Gaussa lub filtra Laplacian. Chociaż ta metoda jest niezwykle łatwa do wdrożenia, nie jest bardzo solidna.

Jak zamrazić obraz na CV2?

Aby średnie rozmyć obraz, używamy CV2. funkcja rozmycia. Ta funkcja wymaga dwóch argumentów: obrazu, który chcemy zacierać i rozmiar jądra. Jak pokazują linie 22-24, zacieramy nasz wizerunek o rosnące rozmiary jądra.

Jak utworzyć rozmycie ruchu w OpenCV?

Im większy rozmiar filtra, tym większy będzie efekt rozmycia ruchu. Ponadto kierunek 1 na siatce filtra. Aby dostosować rozmycie ruchu w określonym kierunku wektora, e.g. po przekątnej, po prostu umieść 1 wzdłuż wektora, aby utworzyć filtr.