问题标签 [motion-blur]

OpenCV新手在这里。我在应用拉普拉斯滤波器检测模糊后得到的结果，如此处https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/和其他各种来源都不好，因为该值太高而无法将其归类为模糊。

编辑：我的代码

结果 = 200.74997346028945

这可能看起来并不高，但它比我尝试过的其他非模糊图像要高。

有没有更好的方法来检测图像中这种相机抖动/运动模糊？

我一直在使用 Google Flutter 进行最近的一个项目。并且想知道我们是否可以在小部件动画中应用运动模糊。它只是使动画更加逼真和舒缓。我找不到任何可用的资源。

有没有人试一试？

我正在尝试创建一个简单的球跟踪系统。它不必是完美的，因为它不适用于商业/生产。

在硬件方面，我将 RaspberryPI 与 RPI 摄像头 V2 一起使用。在软件上 - OpenCV。

如果有自然的阳光（即使有一些云），球是完全可见的。但是当太阳消失并且只有人造光时，球上会出现很大的运动模糊。在下图中，顶部物体是带有人造光的球，底部是自然光。

这是相当明显的 - 更少的光线 - 更长的曝光时间和滚动快门的组合我们得到运动模糊。我在这台相机上尝试了所有设置（如曝光运动/夜间模式），但我认为这只是硬件限制。我想改进这一点并减少运动模糊。我需要不同的相机来更好地处理这个问题，但我对相机传感器、参数等方面的知识真的很差。我买不起很多相机，比较它们然后选择最好的。所以我的问题是 -我应该选择哪种相机型号（与 RPI 兼容）或者我应该寻找哪些参数以获得更好的结果？（更少的运动模糊）

提前致谢！

编辑：例如，全局快门会减少问题吗？（凸轮像：ArduCam OV2311 2Mpx 全局快门）

EDIT2：也许较慢的快门速度会改变一些东西，但我还需要良好的 fps（20-30）它会“碰撞”吗？

EDIT3：在这里我读到可能使用夜间（NoIR）相机会有所帮助，因为它对光更敏感。

问候

我需要处理用于运输煤炭的带式输送机的视频流，主要是出于安全原因检测输送机上的异常情况。由于传送带的速度很快，所有图像都非常模糊。图像是这样的：

我想先对图像进行去模糊处理，然后再运行其他对象检测算法。我已经尝试过OpenCV的反卷积脚本，结果并不令人满意。

这项工作还有其他算法或工具吗？

该代码在桌面上工作，但在欺骗上真的很烂，所以我认为我错过了一些东西。我阅读了一些东西并尝试了其他技巧，但我对阅读和不理解感到沮丧。

https://codepen.io/mikeloucas/pen/yLaYYGV

向上或向下滑动时滚动 FX 不起作用，它在我停止后激活，然后它进出结结巴巴。太奇怪了。它在浏览器模拟器中工作，但这不是一个真正的设备。

如果有人可以提供帮助，那就太好了！

html-svg 部分

CSS部分

javascript部分

我试图实现站立物体的运动效果。
例如，我假设我的对象将能够向右或向左移动。
我想制造出那个物体还在移动的幻觉。即使目前没有移动。（同时背景可以静止不动......）

我正在视频流中添加图像，并希望调整运动模糊量，使其与视频流中的环境相匹配。我想检测视频流帧的感兴趣区域 (ROI) 中存在多少水平和垂直运动模糊，并将其复制到我插入的图像中。

目标是让它看起来像流没有被编辑。

我已经对 ROI 执行了快速傅立叶变换 (FFT)，得到了预期的结果，但不知道如何将该信息复制到我插入的图像上。

提前致谢。

目前，我正在研究 PyTorch 的图像运动去模糊问题。我有两种图像：作为输入图像的模糊图像（变量 = blur_image）和相同图像的清晰版本（变量 = shar_image），应该是输出。现在我想尝试迁移学习，但我无法让它发挥作用。

这是我的数据加载器的代码：

它们的形状：

我使用迁移学习的方式（我认为对于“in_features”我必须输入像素数量）：

我定义训练过程的方式：

这是我开始培训的方式：

但是每次当我想进行培训时，我都会收到以下错误：

模型结构：

在使用 Pytorch（以及一般的图像去模糊）方面，我是一个新手，所以我对错误消息的含义以及如何修复它感到困惑。我试图改变我的参数，但没有任何效果。有人对我如何解决这个问题有任何建议吗？

我会很感激每一个输入:)

我用我的手机摄像头拍摄了这张带有运动模糊的图像，并想对其进行去模糊处理。

我将模糊 PSF 建模为长度为 L 和角度 phi 的线，并计算了这些值。我将 PSF 构造为一个零矩阵和一条中心线，其长度和角度是之前计算的。该行的值为 1/L，因此矩阵中的值的总和为 1。我将此矩阵分配给变量“h”。

现在我想用这个 256x256 PSF 去卷积模糊的 256x256 图像。我研究并找到了确定去模糊图像傅里叶变换近似值的表达式，但他们使用人工模糊图像，他们知道噪声信号的方差，并且可以使用 MATLAB 的维纳滤波器函数。一篇论文提出了这个表达式：

这给了我如下结果：

这是我用于反卷积的代码片段：

我有两张图像，一张模糊，另一张清晰。我需要使用这些图像恢复原始图像。我使用简单的 FFT 和逆 FFT 来估计点扩散函数和去模糊图像。

这是我得到的点扩散函数图像，我需要找到用于模糊的内核类型及其大小。是否可以从 PSF 获取使用的内核？