通过相机输入的实时性能消除运动模糊
Remove motion blur with real time performance on camera input
我在纸上画了简单的几何形状图案，并将其放在一个物体上作为标记。我能够成功地检测和分析模式。然而，当物体移动得更快时，会引入运动模糊，它可以是旋转的或线性的。这样检测到的区域重叠，例如在引入运动模糊后，一条沿箭头方向移动的箭头被检测为单线。因此我需要以某种方式修复它。所以我可以检测单个箭头并分析它们。
以下是有和没有运动模糊的标记图像。
有什么python模块或者开源实现可以解决吗？
运动可以在任何方向以任何速度进行，因此 PSF 是未知的，并且对于 Wiener, Lucy-Richardson 方法是必需的。
这也是一个实时跟踪问题，所以我需要一些可以快速执行的东西。
P.S。我正在使用 Python 2.7 和 Opencv 3
这个问题可以通过限制相机的曝光时间来解决。这可以通过使用 opencv 来完成：
cap.set(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE,40)
或使用 v4l2-ctl 命令行实用程序。
第一步检查camera是否适合opencv属性如
CAP_PROP_FRAME_WIDTH
CAP_PROP_FRAME_HEIGHT
为了检查相机的适用性
第二步是像
一样使用 CV_CAP_PROP_EXPOSURE
cap.set(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE, 40)
可以相应地更改值以避免运动模糊
我在纸上画了简单的几何形状图案，并将其放在一个物体上作为标记。我能够成功地检测和分析模式。然而，当物体移动得更快时，会引入运动模糊，它可以是旋转的或线性的。这样检测到的区域重叠，例如在引入运动模糊后，一条沿箭头方向移动的箭头被检测为单线。因此我需要以某种方式修复它。所以我可以检测单个箭头并分析它们。 以下是有和没有运动模糊的标记图像。
有什么python模块或者开源实现可以解决吗？ 运动可以在任何方向以任何速度进行，因此 PSF 是未知的，并且对于 Wiener, Lucy-Richardson 方法是必需的。 这也是一个实时跟踪问题，所以我需要一些可以快速执行的东西。
P.S。我正在使用 Python 2.7 和 Opencv 3
这个问题可以通过限制相机的曝光时间来解决。这可以通过使用 opencv 来完成：
cap.set(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE,40)
或使用 v4l2-ctl 命令行实用程序。
第一步检查camera是否适合opencv属性如
CAP_PROP_FRAME_WIDTH CAP_PROP_FRAME_HEIGHT为了检查相机的适用性
第二步是像
一样使用CV_CAP_PROP_EXPOSUREcap.set(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE, 40)可以相应地更改值以避免运动模糊