本文介绍了如何利用OpenCV实现错误水平分析(ELA)，这是一种检测图像编辑痕迹的技术。通过比较图像的不同区域的错误级别，揭示可能的修改部分。文中提供了一个Python示例，包括安装OpenCV、编写ELA分析代码以及处理结果，帮助读者理解ELA的实现过程及其局限性。
OpenCV 错误水平分析(ELA)：一个实例
错误水平分析(Error Level Analysis, ELA) 是一种图像分析技术，用于检测图像中的编辑痕迹。它通过比较图像中不同区域的错误级别来揭示图像的修改部分。本文将介绍如何使用OpenCV实现ELA，并提供相应的源代码。
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python中安装OpenCV：
pip install opencv-python
安装完成后，我们可以开始编写ELA代码。下面是一个示例，演示如何对图像进行ELA分析：
import cv2
import numpy as np
def ela_analysis(image_path, quality=90)
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