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利用图像二维熵实现视频信号丢失检测(Signal Loss Detection)

1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少。对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大。二维熵公式如下所示: 2 信号丢失检测 2

深蓝视觉SLAM第四讲作业

openCV 需要显示的图片太大超出了屏幕范围 Mat inputImg,outputImg; cv::resize(inputImg,outputImg,cv::Size(1280,720)); //Size(1280,720)缩放后的图片尺寸 知道这里的point[2]是啥意思了,求的是原来的图像距离光心的距离r 上面这个不对,本来从像素到相机系就已经能进行去

将一张图像贴到另一张图像指定区域

import cv2 import numpy as np def mergeImg(inputImg, maskImg, contourData, drawPosition): ''' :param inputImg: 输入的图像 :param maskImg: 输入的模板图像 :param contourData: 输入的模板中轮廓数据 numpy 形式如[(x1,y1),(x2,y2),...,] :param