摄影是全世界数百万人最喜爱的爱好.毕竟,这有多难啊!用美国著名摄影师阿巴斯•黛安娜的话来说: 拍照就像深夜踮着脚尖走进厨房,偷奥利奥饼干. 拍照很容易,但是拍一张高质量的照片却很难.它需要良好的组成和照明.正确的镜头和优越的设备可以带来很大的不同.但最重要的是,一张高质量的照片需要良好的品味和判断力.但是,是否有一种数学质量度量来捕捉人类的判断呢?答案只能为是或者否. 对于算法来说,有一些质量度量是很容易捕捉到的.例如,我们可以查看像素捕获的信息,并将图像标记为噪声或模糊.但是另一方面,一些质量…

本文主要介绍基于OpenCV contrib中的quality模块实现图像质量评价.图像质量评估Image Quality Analysis简称IQA,主要通过数学度量方法来评价图像质量的好坏. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见: OpenCV_contrib库在windows下编译使用指南 本文所有代码见: OpenCV-Practical-Exercise 文章目录 1 OpenCV中图像质量评价算法介绍 1.1 相关背景 1.2 OpenC…

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标…

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码…

王保全. 基于混合专家模型的快速图像超分辨率方法研究与实现[D]. 2015. PSNR 和SSIM 在有时候并不能很确切的表示图像质量 标准,该论文中根据一定量的人为的感知评分作为参考,用斯皮尔曼等级相关 系数来验证各个图像质量评价指标的有效性,目标是找到更符合人眼观察的图 像质量评价标准.除了 PSNR 和 SSIM ,该论文还对比了其他几个图像质量评价标准: 信息保真度(Information Fidelity Criterion ,IFC)[43] . 多尺度结构相似度 (Multi-s…

本文主要讲述利用OpenCV制作低成本立体相机以及如何使用OpenCV创建3D视频,准确来说是模仿双目立体相机,我们通常说立体相机一般是指双目立体相机,就是带两个摄像头的那种(目就是指眼睛,双目就是两只眼睛),这种双目摄像机模仿人的视觉,所以应用很广泛(主要是工业机器人视觉).双目摄像机也广泛应用于无人驾驶,比如特斯拉.图森未来,小鹏汽车在自家的无人驾驶汽车上都安载了立体相机,双目和多目的都有.另外双目视觉加上深度学习还蛮好水论文的.本文主要说的是低成本,实际上没人这样干,有专门的双目立体相机,…

本文主要介绍对极几何(Epipolar Geometry)与立体视觉(Stereo Vision)的相关知识.对极几何简单点来说,其目的就是描述是两幅视图之间的内部对应关系,用来对立体视觉进行建模,实际上就是一种约束条件,这样可以确定立体匹配时的最优解.对极几何是计算机视觉领域中一个基础概念,具体可以学习文章-对极几何(Epipolar).对极几何/极几何在各个坐标系(世界坐标系,观察坐标系,像素坐标系)相互转换中是十分重要的一个概念.立体视觉是一种很常用的计算机视觉技术,其目的是从两幅或两幅以…

图像超分辨率(Image Super Resolution)是指从低分辨率图像或图像序列得到高分辨率图像.图像超分辨率是计算机视觉领域中一个非常重要的研究问题,广泛应用于医学图像分析.生物识别.视频监控和安全等领域.随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上,相比传统图像超分方法,取得了更优的性能和效果. 文章目录 1 OpenCV dnn_superres模块介绍 2 OpenCV dnn_superres模块使用 2.1 图像超分放大单输出 2.1.1 接口介绍 2.…

摘要 在机器视觉中,对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜,这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来,方便下一步的布局分析与文字识别,这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果. 本次实战,对于图像的矫正使用了两种矫正思路: 针对边缘比较明显的图像,使用基于轮廓提取的矫正算法. 针对边缘不明显,但是排列整齐的文本图像,使用了基于霍夫直线探测的矫正算法. 基于轮廓提取的矫正算法 整体思路: 图片灰度化,二值化 检测轮廓,并筛选出目标轮廓(通过横纵比或面积去除干扰轮廓) 获取…

目前有许多算法来衡量两幅图像的相似性,本文主要介绍在工程领域最常用的图像相似性算法评价算法:图像哈希算法(img hash).图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似.两幅图像越相似,其哈希值的汉明距离越小,通过这种方式就能够比较两幅图像是否相似.在实际应用中,图像哈希算法可以用于图片检索,重复图片剔除,以图搜图以及图片相似度比较. 为什么图像哈希算法能够评估两幅图像的相似性,这就需要从哈希值说起,哈希值计算算法的本质就是对原始数据进行有损压缩,有损…