异常数据生成开发说明书

最新推荐文章于 2025-05-29 11:48:22 发布

lyatdawn

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： OpenCV 机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20965753/article/details/89224706

本文介绍了异常数据生成的方法，包括生成条纹图像、图像滤波、颜色空间转换、图像失真、抖动效果、花屏模拟、黑帧图像创建、图像遮挡以及视频打包。重点讨论了如何使用OpenCV和相关库实现各种图像效果，如低通滤波、高斯模糊、颜色空间转换、图像失真和抖动等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

im = cv2.imdecode(np.fromfile('c:\\测试\\1.jpg', dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED) # The image path has chinese character.
cv2.imencode('.jpg', im)[1].tofile('C:\\测试\\你好.jpg') # The image path has chinese character.
cv2.imencode(), params: ext, img, buf, params(the same with imwrite())
当路径中含有中文时, 这样读取图像数据. 在Windows中这样读取数据.

1. 生成条纹图像.

比较常见的花屏如条纹花屏, 块花屏等.
一个比较简单的想法就是: 对图像矩阵的某些行, 某些列, 或者某一块进行操作. 将行, 列, 块的元素进行替换即可. 替换成随机的颜色或者指定的颜色都可以.

条纹图像, 是整张图像都是横条纹或竖条纹, 颜色可以随机选择.

2. 图像滤波.

对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作, 低通滤波(LPF)有利于去噪, 模糊图像; 高通滤波(HPF)有利于找到图像边界.
低筒滤波器如: 均值滤波, 中值滤波, 高斯滤波, 双边滤波. 为使图像变得模糊, 可以采用高斯滤波.

3. 颜色空间.

RGB: 红绿蓝
HSI: 色相(Hue), 饱和度(Saturation), 亮度(Intensity)
HSL: hue(色相), saturation(饱和度), lightness(亮度)
HSV: hue, saturation, value(色调)
YCrCb: Y是亮度(Luminance), Cb, Cr是色差(chrominance), Cb是蓝色色差 , Cr是红色色差