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histogram_analysis

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Chinese

histogram_analysis

histogram_analysis

El análisis del histograma de luminosidad detecta imágenes con iluminación deficiente que comprometerían la calidad del liveness y face match.
亮度直方图分析可检测出光照不佳的图像，这类图像会降低活体检测和人脸匹配的质量。

When to use

适用场景

Aplicar junto con laplacian_variance en el pipeline de validación de calidad de cada frame.
在每帧图像的质量校验流水线中，与laplacian_variance方法一同使用。

Instructions

使用说明

  1. Convertir a HSV: 
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  2. Extraer canal V: 
    v_channel = hsv[:,:,2]
  3. Percentiles: 
    p5 = np.percentile(v_channel, 5)
    , 
    p95 = np.percentile(v_channel, 95)
  4. Sobreexposición: si >10% píxeles con V>250 → 
    OVEREXPOSED
    .
  5. Subexposición: si >10% píxeles con V<20 → 
    UNDEREXPOSED
    .
  6. Devolver 
    { quality_issues: [], brightness_mean: float, contrast_score: float }
    .
  1. 转换为HSV格式：
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  2. 提取V通道：
    v_channel = hsv[:,:,2]
  3. 计算百分位数：
    p5 = np.percentile(v_channel, 5)
    ，
    p95 = np.percentile(v_channel, 95)
  4. 过曝判定：若超过10%的像素V值大于250 → 
    OVEREXPOSED
    。
  5. 欠曝判定：若超过10%的像素V值小于20 → 
    UNDEREXPOSED
    。
  6. 返回结果：
    { quality_issues: [], brightness_mean: float, contrast_score: float }
    。

Notes

注意事项

  • Proporcionar feedback en tiempo real: "Mejora la iluminación", "Reduce el brillo".
  • Iluminación artificialmente perfecta puede indicar spoofing de pantalla.
  • 提供实时反馈："请改善光照"、"请降低亮度"。
  • 过于完美的人工光照可能意味着屏幕欺骗攻击。