所以首先我们需要了解秒杀是什么？ 秒杀是什么？ 我们先来看如下京东、有品、拼多多的秒杀页面截图。 ? ? ? 第五类维度： 时间维度 限时 把上面的维度按照运营需求组合就得到了不同的秒杀活动类型，如下： 首先，一元秒杀之类：白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 ? 其次，限时购(又称常规秒杀)：非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 ? 接着，爆品抢购：非白菜价+(极少或非极少)+爆品+限时 ? 总结： 秒杀活动类型 营销维度 一元秒杀之类 白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 限时购(又称常规秒杀) 非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 爆品抢购 非白菜价+(极少或非极少)+ 爆品+限时 技术方案补充 在之前的文章《什么，秒杀系统也有这么多种！》
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 -- -- 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助。 enhance_slider')], [sg.Button('Exit', size=(10, 1))] ] #窗口设计 window = sg.Window('OpenCV实时图像处理 imencode('.png', frame)[1].tobytes() window['image'].update(data=imgbytes) window.close() 4、实时图像处理 if event == 'Exit' or event is None: break 拓展学习：基于Python的人工智能美颜系统 请关注公众号，回复关键字：OpenCV实时图像处理，获取项目资源
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图像处理-图像去雾 雾图模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的图像 J(x)——无雾图像 A——全球大气光成分 t——折射率（大气传递系数） 暗通道先验 在无雾图像中 总之，自然景物中到处都是阴影或者彩色，这些景物的图像的暗原色总是很灰暗的。 首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验理论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI (y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道图像暗通道最亮的0.1%的像素（一般来说，这些像素表示雾浓度最大的地方） 2.取输入图像里面这些像素对应的像素里面最亮的作为大气光 （暗图像最亮的0.1%的像素对应的原图最亮的为大气光 ） 注：选中的像素未必是全图最亮的，而且要比选取全图最亮的方式鲁棒性更好。
图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。 图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。 一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。 相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。 图像增强的方法分类： |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||（伪）彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理（ROI ROI，Region of Interest
和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ 高斯分布：h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素相似度的的一种折中处理 中心像素的距离和灰度差值的增大，邻域像素的权系数逐渐减小 优点：保持边缘性能良好，对低频信息滤波良好 缺点：不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下： W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac 其中： f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为： （1） 边界项：遍历处理边界元素时，需要提前在图像边界周围补充元素 参数：`X`--表示具体的数字，默认用 `0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 （2） 尺寸项：处理图像前扩充了边界，比原图大一圈，此项输出图像大小 ，首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，频域处理，反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char
图像插值 比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，Lanczos插值等等 1，最邻近插值 最邻近插值算法也叫做零阶插值算法，主要原理是让输出像素的像素值等于邻域内 离它距离最近的像素值 2，双线性二次插值 3、三次内插法 内插值，外插值 两张图像混合时通过内插与外插值方法可以实现图像亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的图像处理操作。 外插值方法：可以用来生成跟内插值效果相反的图像。 比如内插值模糊图像，通过外插值可以去模糊，外插值可以调节饱和度，可以实现图像一些列的处理比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。 自适应的方法可以根据插值的内容来改变（尖锐的边缘或者是平滑的纹理），非自适应的方法对所有的像素点都进行同样的处理。 双三次产生的图像比前两次的尖锐，有理想的处理时间和输出质量。因此，在很多图像编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。
椒盐噪声 定义：椒盐噪声又称为双极脉冲噪声，这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。 椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。 Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路，通过开关机制抑制噪声，上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好 因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。 高斯噪声可以由大量独立的脉冲产生，从而在任何有限时间间隔内，这些脉冲中的每一个脉冲值与所有脉冲值的总和相比都可以忽略不计
一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，抑制背景杂波等；然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取，不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同 2、对于同一目标的多源图像信号的采集。通过传感器进行目标信号采集，采集过程虽然简单，却可也不能轻视，好的采集方法可以获得更优质的信号信息，为后续的信号处理过程打下基础。 3、对于采集信号的预处理。 图像融合处理过程的流程框图如下： 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的，需要具体问题具体分析，通常我们将图像数据分为三层，融合过程流程图如下： 图像融合层简介： 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术 这一层主要是直接处理图像的单像素，因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理，包括图像配准、滤波和增强。 如果是实时性的特征融合对于传感器的数据处理能力和数据压缩能力都有很大的要求。
为了加快处理速度，在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。 0x00. 灰度图 灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值。 0x01. 灰度化的方法 1. 分量法 将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值，可根据应用需要选取一种灰度图像。 由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。
面试题1：你是怎么理解秒杀系统的？ 相信对你来说，秒杀这个词肯定不陌生；从双十一购物到春节抢红包，再到 12306 抢火车票，“秒杀”的场景处处可见。 如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现秒杀就是那种瞬间流量很高，但是平时又没有流量的场景。就在秒杀开始那一秒是一个很高的峰，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。 服务端限流，好处是可以根据服务端的性能设置合理的阈值，缺点是被限制的请求都是无效的请求，处理这些无效请求本身也会消耗服务器资源。 限流会影响用户的正常请求，也必然会导致一部分用户请求失败，因此在系统处理这种异常时一定要设置超时时间，防止因被限流的请求不能fast fail(快速失败)而拖垮系统。 ---- 面试题3：你根据理解给我画一下秒杀的流程图吧 流程图同上： 流程简述： 在秒杀前和秒杀结束后，用户请求到CDN的静态缓存，返回同一套静态页面数据； 秒杀开始后用户请求第一批打到Nginx
，所以增加的答题来限制秒杀器。 增加答题后，下单的时间基本控制在2s后，秒杀器的下单比例也下降到5%以下。新的答题页面如图2。 ? 图2 秒答题页面 其实增加答题还有一个重要的功能，就是把峰值的下单请求给拉长了，从以前的1s之内延长到2~10s左右，请求峰值基于时间分片了，这个时间的分片对服务端处理并发非常重要，会减轻很大压力，另外由于请求的先后 热点发现要做到实时（3s内）。 关键技术优化点 前面介绍了一些如何设计大流量读系统中用到的原则，但是当这些手段都用了，还是有大流量涌入该如何处理呢？秒杀系统要解决几个关键问题。 也分动态和静态： 像商品中的标题和描述这些本身不变的会在秒杀开始之前全量推送到秒杀机器上并一直缓存直到秒杀结束。
图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成 {x^2+y^2}{c^2}} 其中C是高斯环绕尺度，λ是一个尺度，满足∫∫F(x,y)dxdy=1 SSR算法中的卷积是对入射图像的计算，其物理意义是通过计算像素点与周围区域在加权平均的作用下，估计图像中照度的变化 多尺度MSR (Multi-Scale Retinex) MSR是在SSR基础上发展来的，优点是可以同时保持图像高保真度与对图像的动态范围进行压缩的同时，MSR也可实现色彩增强、颜色恒常性、局部动态范围压缩 当K=1时，MSR退化为SSR,K取值通常为3 w1=w2=w3=\frac13 缺点:边缘锐化不足，阴影边界突兀，部分颜色发生扭曲，纹理不清晰，高光区域细节没有得到明显改善，对高光区域敏感度小 带颜色恢复的 处理后的图像局部对比度提高，亮度与真实场景相似，在人们视觉感知下，图像显得更加逼真。 参考文章
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