泊松融合（Poisson Blending）又作 Seamless clone，用于将两幅图像“无缝”的融合起来，基本原理就是最优化一个方程，尽量在和base边界处保持相关的亮度，同时保留剪切过来图像的梯度，这样看起来两张图像就“无缝”拼合在一起了。因为该工具在opencv中已经存在，所以我们可以直接使用opencv体验其效果。这篇博简单介绍原理，以及感受效果。
图像处理
视频帧间插值（一）Softmax Splatting for Video Frame Interpolation
视频插帧是计算机视觉许多应用中的一个传统问题，splatting transformer network 技术已被广泛用于两幅图像之间的新图像合成：非监督深度估计，非监督光流预测，光流预测，新视角合成，视频插帧，视频增强，视频编辑、视频压缩、去除视频运动模糊中。视频插帧方法被分为flow-based、kernel-based、phase-based。这些方法都是估计出两帧之间的光流场，一般通过warp前一帧来得到中间帧。视频插帧在某些场景下特别困难，比如场景和物体在不断运动和变化，或者存在遮挡时，插帧问题会同时存在多个解。
这篇博客介绍CVPR2020的一篇论文，是flow-based的方法。这篇文章主要贡献有两个，一是使用了softmax splatting的方法来处理不同源像素warp之后到同一点的问题，二是使用了特征金字塔，应该是对大位移有更鲁棒。
Python中类似Matlab-interp2的插值函数:RectBivariateSpline与interp2d
在matlab中我们可以通过interp2在矩形网格内进行曲线插值，那么在python中有没有有类似的函数呢？有，并且有很多，都在scipy.interpolate模块中。这篇博客主要说两个比较相似的：interp2d和rectBivariateSpline。两者比较相似，如果输入是规整的网格点，那么使用rectBivariateSpline会更快。下面给一些介绍和例子：
图像质量评价（一）Imatest介绍与使用
目前接触到的测试图像质量的软件有imatest和dxo analyzer，图像质量的评测需要和测试卡、光源灯器材结合使用，用于测试的器材通常价格昂贵并且越贵越好。网上imatest的破解版软件比较好找，所以相对于dxo analyzer小白用户更多，所以这篇博客简单接受imatest的安装和基本使用。
这篇博客适合新手小白，因为博主也是新手小白，大神可以不用点进来看啦。
Matlab解析DNG格式图像
DNG是一种很灵活的图像格式，是在Tiff基础上拓展来的，随着传感器技术、后期图像处理能力的增强，我们很多时候直接将ISP采集的图像数据直接Dump下来，不做任何处理，这就是RAW图，同时我们把处理RAW图需要必要信息存下来（Bayer Pattern、白平衡、噪声水平等），然后我们就可以进行后期处理了。总之，DNG是一种RAW图格式，其中除了数据段之外，有很多标签信息。
标志识别之AprilTag3
AprilTag2在速度上是不尽人意的，原因在于梯度计算和聚类的庞大计算和内存开销。在AprilTag3中进行 … 阅读更多
快速线段检测之EDlines算法
博主认识的几种线段检测算法有：Hough变换法、LineSegementDetector (OpenCV3中加入的算法）、FastLineDetector（在opencv的contribute模块中）。LSD算法的速度让人望而却步，FLD算法一大堆参数很难调优，并且速度并没有特别快。在使用这些算法的时候或多或少都遇到了问题，于是EDlines算法浮现在眼前，快速，并且效果不错。 Ed就是EdgeDraw的缩写
Python生成QRCode并识别QRCode
最近在想把文件编码到图像，于是就先试着把文件编码到了QRCode，然后再解码恢复。python生成qrcode的包就是qrcode包，识别二维码并解码使用的是zbar。这篇博客就简单说下这两个工具的使用。
聊聊条码与二维码检测算法的优化
条码和二维码搞了许久，之前在做二维码识别的优化，想能搞出多少花来呢？最近需要在极小的内存下完成二维码的识别和解码。顿时头大了，不过锅刚刚解了，就来说一说。
条码和二维码的特点就是我们前处理之后，都是处理的二值图像。那么在二值图像上操作有什么好方法呢？不卖关子，说出答案了：游程编码。
图像游程编码的腐蚀与膨胀操作
最近英语课上聊到了互联网兴起以来，交流方式的变化，博客是互联网最早的形式之一，已经相当老了，现在的交流变得更加简短，与微博和朋友圈不到一百字的简短相比，博客是相当长的了。可能是现代人太吝啬自己时间了，写博客的人越来越少，并且博客质量下降，得益于信息的快速传播，也出现了天下文章一大抄的现象。不过我想，还是有些东西需要实实在在的篇幅来沉淀的，于是想起有还有坑没有填，就快点过来把坑填完了。
通常我们使用游程编码的原因是因为游程编码更快，并且更加节省内存，游程编码可以做很多事情，其中就包括形态学操作，这篇博客将详细介绍在游程编码上实现形态学操作。