最近在进行瑕疵检测识别中的连通域处理。主要是使用了cv2.connectedComponentsWithStats函数。本文将进行函数介绍，使用经验，其他处理的记录。函数介绍'''num_labels：所有连通域的数目labels：图像上每一像素的标记，用数字1、2、3…表示（不同的数字表示不同的连通域）stats：每一个标记的统计信息，是一个5列的矩阵，每一行对应每个连通区域的外接矩形的x、y、width、height和面积，示例如下：00720720291805centroids：连通域的中心点'''num_labels,labels,stats,centroids=cv2.connect
最近在进行瑕疵检测识别中的连通域处理。主要是使用了cv2.connectedComponentsWithStats函数。本文将进行函数介绍，使用经验，其他处理的记录。函数介绍'''num_labels：所有连通域的数目labels：图像上每一像素的标记，用数字1、2、3…表示（不同的数字表示不同的连通域）stats：每一个标记的统计信息，是一个5列的矩阵，每一行对应每个连通区域的外接矩形的x、y、width、height和面积，示例如下：00720720291805centroids：连通域的中心点'''num_labels,labels,stats,centroids=cv2.connect
Python第三方cv2库介绍CV2指的是OpenCV2（OpenSourceComputerVisionLibrary），是一个开源的库平台计算机视觉库。有很强大的图片处理功能，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV官网文档https://docs.opencv.org/4.1.2/d6/d00/tutorial_py_root.html中文文档http://www.woshicver.com/ 特别提示：安装的时候用 opencv_python，但在导入使用的时候使用cv2。在Windows环境中Python模块(库、包)安装命令格式，在cmd中：[py-X.Y-m]p
Python第三方cv2库介绍CV2指的是OpenCV2（OpenSourceComputerVisionLibrary），是一个开源的库平台计算机视觉库。有很强大的图片处理功能，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV官网文档https://docs.opencv.org/4.1.2/d6/d00/tutorial_py_root.html中文文档http://www.woshicver.com/ 特别提示：安装的时候用 opencv_python，但在导入使用的时候使用cv2。在Windows环境中Python模块(库、包)安装命令格式，在cmd中：[py-X.Y-m]p
windows下环境：Python3.8.5(可以通过一下指令查看)python--version遇到的坑：1.在程序中importcv2无报错，但运行程序没有效果，直接程序退出，直到注释掉该句导入，程序才正常测试。直接在命令行中输入“python”进入python环境输入测试，也是直接退出：尝试使用pip，conda直接安装失败最终解决：1. 下载与python版本对应的编译文件（whl）(网址：PythonExtensionPackagesforWindows-ChristophGohlke(uci.edu))（由于我的Python是3.8,所以我下载的文件如下） 2.在命令行安装刚下载到
windows下环境：Python3.8.5(可以通过一下指令查看)python--version遇到的坑：1.在程序中importcv2无报错，但运行程序没有效果，直接程序退出，直到注释掉该句导入，程序才正常测试。直接在命令行中输入“python”进入python环境输入测试，也是直接退出：尝试使用pip，conda直接安装失败最终解决：1. 下载与python版本对应的编译文件（whl）(网址：PythonExtensionPackagesforWindows-ChristophGohlke(uci.edu))（由于我的Python是3.8,所以我下载的文件如下） 2.在命令行安装刚下载到
Date:2022.4.17文章目录前言1、篡改视频生成2、篡改检测2.1、二次切比雪夫检测2.2、k-means检测3、运行结果分析前言在之前的时候，毕业设计中实现了基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测算法，效果不错，采用matlab语言实现。主要思路包括：利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点（异常点）；利用K-means聚类算法检测视频异常点需要相关代码可以加文章最后的QQ名片咨询博主。1、篡改视频生成篡改的类型包括：视频帧删除、视频帧插入和视频帧替换。2、篡改检测以视频帧替换为例：篡改视频如下：
Date:2022.4.17文章目录前言1、篡改视频生成2、篡改检测2.1、二次切比雪夫检测2.2、k-means检测3、运行结果分析前言在之前的时候，毕业设计中实现了基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测算法，效果不错，采用matlab语言实现。主要思路包括：利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点（异常点）；利用K-means聚类算法检测视频异常点需要相关代码可以加文章最后的QQ名片咨询博主。1、篡改视频生成篡改的类型包括：视频帧删除、视频帧插入和视频帧替换。2、篡改检测以视频帧替换为例：篡改视频如下：
cv2.resize函数结构：image=cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)功能：cv2.resize函数将图像src的大小调整为指定大小。cv2.resize函数详解：src：源图像dst：目标图像。dst图像与src图像的类型相同。dsize：目标图像的大小。当dsize不是（0，0）时，输出图像（image）的大小为dsize的大小。例如：img=cv2.imread('02.png')shape=img.shapeprint(shape)#(467,892,3)img_2=cv2.resiz
cv2.resize函数结构：image=cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)功能：cv2.resize函数将图像src的大小调整为指定大小。cv2.resize函数详解：src：源图像dst：目标图像。dst图像与src图像的类型相同。dsize：目标图像的大小。当dsize不是（0，0）时，输出图像（image）的大小为dsize的大小。例如：img=cv2.imread('02.png')shape=img.shapeprint(shape)#(467,892,3)img_2=cv2.resiz
