对焦3、PdAF对焦 这些对焦方式,通过激光、视差、相位差之类方式,直接计算出大致的对焦点,然后再微调,实现对焦。 很大程度上减少了对焦搜索范围,大致上可以将对焦时间优化到300ms--500ms左右。 另外在快速对焦中,有些算法是直接计算出大致对焦点,没有继续微调对焦,这样对焦时间时间可以在100ms以内或左右。不过对焦效果...
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,其中包含了一些自动对焦算法。自动对焦算法的目标是根据图像的清晰度来调整相机的焦距,以获得最清晰的图像。 下面是一个常见的自动对焦算法的原理: 1. 计算图像清晰度:首先,算法会计算图像的清晰度。常见的方法是计算图像的梯度或边缘信息。梯度是图像中像素值的变化率,边缘是图像中...
opencv 对比度 锐化 opencv对焦算法 在OpenCv中提供了两种实现目标跟踪的关键算法,LK算法和HS算法,也就是通常所说的稀疏光流和稠密光流。 寻找角点 角点,其实也就是一幅图像中,容易被跟踪的特征点,通常来说,这个点在两个正交方向上都有明显的倒数,该点在图像中我们认为是独一无二的。 从直观上讲,角点是一类有...
图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的梯度差;在频域中,主要思路是考察图像的频率分量,对焦清晰的图像高频分量较多,对焦模糊的图像低频分量较多。 这里实现3种清晰度评价方法,分别是Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法。 Tenengrad梯度方法 Tenengrad...
本文主要介绍使用OpenCV实现图像模糊检测/相机自动对焦功能。 前言 为了检测图片是否对焦,现代消费类相机使用复杂的相位检测电路和专用传感器。但是拍摄后如何确定拍摄的照片是否对焦。拥有这些测量信息可以在很多方面提供帮助(选择序列中的最佳图片、控制电动镜头、清晰的延时视频等等)。
对焦成功后拍照 在上面的代码中, 触发了 写了一个raiseEvent_OnAutoFocusSuccess 方法,它判断对焦成功后执行,我们可以在这个方法里最自己的实现。比如 在这里执行拍照。一般情况下,我们会在这里发出一个消息或者在声明一个回调来间接执行拍照。
在OpenCV中,可以使用cv2.VideoCapture.set()函数中的CV_CAP_PROP_FOCUS参数来调节对焦距离,实现自动对焦功能。 3. 自动曝光补偿算法 自动曝光补偿算法通过动态调整摄像头的曝光度,使得图像在不同光照条件下得到更好的曝光效果。OpenCV中的cv2.VideoCapture.set()函数中的CV_CAP_PROP_EXPOSURE参数可以用于控制曝光度的...
# cv.imshow('cornerHarris_result2',cornerHarris)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()7 通过对焦点的检测，为后续轮廓处理打下基础。注意事项 先检测 再膨胀，最后找出接近最大值的10%复合角点特征的画点 标识。通过膨胀操作后的dilate>0.1*dilate.max()去寻找角点，找出角点特征最明显的。
图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的梯度差;在频域中,主要思路是考察图像的频率分量,对焦清晰的图像高频分量较多,对焦模糊的图像低频分量较多。 这里实现3种清晰度评价方法,分别是Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法。
FAST算法的思想,与我们对焦点的直观认识非常接近,化繁为简。算法非常快,但是噪声较高时不够稳定,需要设置适当的阈值。FAST算法仅仅找到了关键点,并没有对关键点的描述。 FAST算法API: # 1/3 实例化fast对象 fast = cv2.FastFeatureDetector_create(threshold, monMaxSuppression) 参数说明: threshold:阈值,默认值10...