python 对图像序列进行消抖

对图像序列进行消抖的方法有很多，其中常用的方法是利用滑动平均法。滑动平均法即是对一段时间内的图像进行平均处理，在一定程度上可以平滑图像序列，达到消抖的效果。下面是一个简单的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

def smooth_sequence(sequence, window_size):
    window = np.ones(window_size)/float(window_size)
    smoothed = np.convolve(sequence, window, mode='same')
    return smoothed

# 读取图像序列
cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')
frames = []
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frames.append(frame)

# 将图像序列转化为灰度图像序列
gray_frames = [cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) for frame in frames]

# 对灰度图像序列进行消抖处理
smoothed_frames = smooth_sequence(gray_frames, window_size=5)

# 显示处理后的图像序列
for frame in smoothed_frames:
    cv2.imshow('Smoothed Video', frame)
    cv2.waitKey(1)
    
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们通过 `cv2.VideoCapture` 函数读取视频文件中的图像序列，并将每一帧图像转化为灰度图像。然后我们利用 `smooth_sequence` 函数对灰度图像序列进行滑动平均处理，并将处理后的图像序列展示出来。需要注意的是，滑动平均法的窗口大小需要根据实际情况进行调整，过大或过小都会影响到消抖效果。