import cv2
import numpy as np
class OptiCorrect:
def __init__(self, video_stream):
self.video_stream = video_stream
self.corrected_frames = []
def adjust_lighting(self, frame):
# Простейшая коррекция освещения (CLAHE)
lab = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)
l, a, b = cv2.split(lab)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
cl = clahe.apply(l)
corrected_lab = cv2.merge((cl, a, b))
corrected_frame = cv2.cvtColor(corrected_lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
return corrected_frame
def reduce_noise(self, frame):
# Простое сглаживание для уменьшения шумов
return cv2.GaussianBlur(frame, (5,5), 0)
def stabilize_geometry(self, frame):
# Простейшая эмуляция геометрической стабилизации
# В реальном прототипе применяются алгоритмы детекции ключевых точек и коррекции
return cv2.resize(frame, (frame.shape[1], frame.shape[0]))
def process_frame(self, frame):
frame = self.adjust_lighting(frame)
frame = self.reduce_noise(frame)
frame = self.stabilize_geometry(frame)
return frame
def run(self):
for frame in self.video_stream:
corrected = self.process_frame(frame)
self.corrected_frames.append(corrected)
return self.corrected_frames
if __name__ == "__main__":
# Симуляция видеопотока с использованием изображений из OpenCV
video_stream_sample = [np.random.randint(0,255,(480,640,3),dtype=np.uint8) for _ in range(10)]
opti_correct = OptiCorrect(video_stream_sample)
corrected = opti_correct.run()
print(f"Processed {len(corrected)} frames with OptiCorrect module")