告别模糊！OpenCV_contrib运动模糊恢复技术实战指南

告别模糊！OpenCV_contrib运动模糊恢复技术实战指南

【免费下载链接】opencv_contrib 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/opencv_contrib

你是否还在为监控视频模糊不清而烦恼？是否因老照片过度模糊无法修复而遗憾？本文将带你掌握opencv_contrib中强大的运动模糊恢复技术，无需深厚专业知识，3步即可让模糊图像重获清晰。

技术原理速览

运动模糊是由于相机或被拍摄物体移动导致的图像退化，常见于监控录像、高速摄影场景。opencv_contrib提供了基于盲去卷积算法的恢复方案，通过modules/ximgproc/include/opencv2/ximgproc/deblurring.hpp实现核心功能。

算法工作流程：

实战步骤

1. 环境准备

确保已安装opencv_contrib扩展模块，核心代码位于modules/ximgproc/。示例程序可参考samples/data/corridor.jpg的处理演示。

2. 核心API调用

#include <opencv2/ximgproc/deblurring.hpp>

cv::Mat blurredImage = cv::imread("corridor.jpg");
cv::Mat sharpImage;

// 运动模糊恢复
cv::ximgproc::deconvBlind(blurredImage, sharpImage, cv::Mat());

3. 参数优化

通过调整迭代次数和正则化参数提升效果，详细参数说明见modules/ximgproc/src/deblurring.cpp。

效果对比

原始模糊图像

恢复结果 使用deconvBlind算法恢复后效果

应用场景

• 安防监控：modules/ximgproc/samples/deblur_demo.cpp
• 医疗影像：modules/ximgproc/tutorials/deblur_medical.ipynb
• 文物修复：modules/photo/src/inpaint.cpp

进阶学习

完整教程：doc/tutorials/ximgproc/deblurring_tutorial.rst API文档：modules/ximgproc/include/opencv2/ximgproc.hpp

收藏本文，关注项目README.md获取更多计算机视觉实用技巧，下期将带来"超分辨率重建"实战教程。

【免费下载链接】opencv_contrib 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/opencv_contrib