计算机视觉编程

Python 计算机视觉编程进阶之图像特效处理篇

前言图像特效处理一般是对图像的像素点的通道、灰度值值等进行操作，达到想要的结果，下面将会给大家一一呈现一些简单特效的原理以及代码实现，希望能够对大家有一定的帮助。话不多说，先是本系列文章的经典操作之读取图像信息："""Author:XiaoMadate:2021/11/16"""importcv2importnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotasp
·2021-11-24 11:15

python计算机视觉OpenCV库实现实时摄像头人脸检测示例

目录设备准备：实现过程调用模型库文件打开摄像头人脸检测设置退出机制程序运行全部代码OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块
·2021-10-29 17:42

【Python3-OpenCV】实现实时摄像头人脸检测

OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
编程简单学·2021-10-27 10:35

使用JavaCV（ffmpeg）录制视频

）录制视频JavaCV是对各种常用计算机视觉库的封装后的一组jar包，其中封装了ffmpeg、OpenCV、libdc1394、OpenKinect、videoInput和ARToolKitPlus等计算机视觉编程人员常用库的接口
Brian512·2021-05-18 04:49

颜色直方图反向投影

u012556077/article/details/47091833[2]https://blog.csdn.net/zhu_hongji/article/details/80443585[3]opencv计算机视觉编程手册
Optimization·2021-03-11 12:19

图像检索代码python tf_Python计算机视觉编程（八）图像检索

图像检索BOW模型基于BOW的图像检索特征提取视觉词典TF-IDF常用参数图像检索具体实现流程BOW模型Bag-of-wordsmodels模型(词袋模型)词袋模型对于给定的两个文档，进行分割可以建构出一个有n个元素词典，根据词典每个词在两个文档中的出现的频率，表示成两个n维向量。基于BOW的图像检索特征提取学习视觉词典针对输入特征集，根据视觉词典进行量化把输入图像，根据TF-IDF转化成视觉单词
埃斯蓬托的篡位者·2021-01-14 10:34

《基于GPU加速的计算机视觉编程》学习笔记（2）

《基于GPU加速的计算机视觉编程》学习笔记（2）笔记（1）得到的结论CUDA的开发环境拥有Ubuntu16.04系统linux下查看显卡信息linux下安装CUDA工具包一个基本的CUDAC程序对如上CUDAC
HitStuHan·2020-12-26 22:49

《基于GPU加速的计算机视觉编程》学习笔记

《基于GPU加速的计算机视觉编程》学习笔记（1）最近打算准备工作CUDA开发环境（主要是查看N卡的信息）在WIN10下安装CUDA工具包最近打算在训练模型的时候，感觉电脑非常吃力，很难按时完成理想的工作
HitStuHan·2020-12-26 00:54

opencv3计算机视觉python语言实现pdf_对比《OpenCV计算机视觉编程攻略第3版》《OpenCV 3计算机视觉Python语言实现第2版》PDF代码......

讲解计算机视觉编程的《OpenCV计
weixin_39944542·2020-12-06 15:50

未定义标识符filter2D

正在学习《opencv2计算机视觉编程手册》；编写了一段代码，显示“未定义标识符filter2D”；问题在于我没有包含含有定义filter2D的头文件——#include。
秋细雨·2020-09-15 13:14

Opencv直方图反投影检测颜色

本文按照OpenCV2计算机视觉编程手册书写代码。对于书中一些地方，为了实现更好的效果有改动。首先是第一个类ColorHistogram：#pragmaonce#if!
Maybemust·2020-09-13 14:03

python内实现k-means聚类

《Python计算机视觉编程》学习笔记fromscipy.cluster.vqimport*importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltclass1=1.5
superdont·2020-09-12 13:35

计算机视觉编程——OpenCV

文章目录OpenCV1OpenCV的Python接口2OpenCV基础知识2.1读取和写入图像2.2颜色空间2.3显示图像及结果3处理视频3.1视频输入3.2将视频读取到NumPy数组4跟踪4.1光流4.2Lucas-Kanade算法4.2.1使用跟踪器4.2.2使用发生器5应用实例5.1图像修复5.2利用分水岭变换进行分割5.3利用霍夫变换检测直线OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可（开
Flamingo_NJ·2020-09-04 10:02

Python计算机视觉编程学习笔记 十 OPENCV

OPENCV（一）OpenCV的Python接口（二）OpenCV基础知识2.1图像读取和写入2.2颜色空间2.3显示图像及结果2.4平移与缩放（三）处理视频3.1视频输入3.2将视频读取到NumPy数组中（四）跟踪4.1光流4.2Lucas-Kanade算法（五）更多示例5.1图像修复5.2利用分水岭变换进行分割cv2.watershed()5.3利用霍夫变换检测直线（一）OpenCV的Pyth
Belouga-·2020-09-03 15:55

[opencv]目标追踪之前景建模(定期背景更新模型)

这篇博客主要参考了《opencv2计算机视觉编程手册》中的chap10中的10.6提取视频中的前景物体的定期更新背景模型。该书在实现这个模型时，编写了一个关于处理视频的类，进行了封装。
hotkitchen·2020-08-25 17:09

6计算机视觉编程手册之图像滤波

参考资料：[1]OpenCV2计算机视觉编程手册第6章图像滤波注意[1]去掉扩展部分[2]本次学习的定位：结合程序，了解基础概念，能够使用函数库，并没做深入理解原理，单纯看的话，效果很有限。
Optimization·2020-08-25 00:24

Python计算机视觉编程第十章——OpenCV基础知识

Python计算机视觉编程（一）OpenCV的Python接口（二）OpenCV基础知识2.1读取和写入图像2.2颜色空间2.3显示图像及结果（三）处理视频3.1视频输入3.2将视频读取到NumPy数组中
Dujing2019·2020-08-25 00:22

OPENCV图像处理基础（二）感兴趣区域ROI

用到的素材（取自：《OpenCV计算机视觉编程》非广告哈）：#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacec
chenpidaxia·2020-08-24 13:01

OpenCV计算机视觉编程攻略(第三版)源码

去年买了这本OpenCV的书，感觉还不错，但是书上没有给出下载源码的地方，在网上找了下，还好找到了，现在分享给大家：链接:https://pan.baidu.com/s/1IqAay1IZ8g-hPY49Zr-fzg提取码:bixq复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
fensnote·2020-08-24 04:03

基于python3计算机视觉编程(六)多视图几何

多视图几何1.简介2.对极几何3.基础矩阵F3.1基础矩阵性质3.2基础矩阵原理3.38点法估计基础矩阵4.实验4.1代码4.2实验总结1.简介多视图几何是描述同一场景不同视角的多幅图像与物体之间投影关系的几何模型。为了描述这种关系首先讨论单个相机只能获得一幅图像。实际意义是三维空间在二维空间上的一个投影。准确的说是变形的投影，因为相机投影关系和三维空间在二维基上最小二乘映射并不完全相同。2.对极
UEexplorer·2020-08-22 04:25

基于python3计算机视觉编程(五)照相机模型及张正友相机标定算法

照相机模型一.针孔照相机模型原理1.1世界转换到相机1.2相机转换到像平面二.相机参数三.相机标定实现3.1相机标定原理计算内参与外参的初值最大似然估计3.2实验一.针孔照相机模型原理针孔相机模型就是把相机简化成小孔成像，比较基础简单的投影变换有正交变换和透视变换。正交变换就是物体上的点全都平行地投射到投影面，没有远近的区别，即没有透视效果。透视变换正好相反，被投影物体处于一个四棱台区域中，物体被
UEexplorer·2020-08-22 04:25

基于python3计算机视觉编程(八)BOW图像检索

BOW图像检索一.图像检索简介二.检索的分类三.BOW图像检索3.1BOW原理简述3.2算法实现步骤(1)特征提取(2)学习“视觉词典”visualvocabulary(3)视觉词典量化，把输入图像转化成频率直方图(4)构造特征到图像的倒排表(5)根据索引结果进行直方图匹配四.算法代码实现4.1数据集及环境配置4.2代码实现4.3测试数据集一.图像检索简介在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是
UEexplorer·2020-08-22 04:25

Python计算机视觉编程学习笔记 七 图像搜索

图像搜索（一）基于内容的图像检索（二）视觉单词2.1：创建词汇2.2：创建图像索引2.3：在数据库中搜索图像（三）使用几何特性对结果排序（一）基于内容的图像检索CBIR（Content-BasedImageRetrieval，基于内容的图像检索）CBIR的实现依赖于两个关键技术的解决：图像特征提取和匹配。定义:即从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。
白鲸鱼2020·2020-08-22 04:05

Python计算机视觉编程学习笔记 三 图像到图像的映射

图像到图像的映射（一）单应性变换1.2仿射变换（二）图像扭曲2.1图像中的图像2.2图像配准（三）创建全景图3.1RANSAC3.2拼接图像（一）单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像。本质上，单应性变换H，按照下面的方程映射二维中的点（齐次坐标
白鲸鱼2020·2020-08-22 04:05

Python计算机视觉编程学习笔记 五 多视图几何

多视图几何（一）外极几何1.1基础矩阵1.2一个简单的数据集1.3用Matplotlib绘制三维数据1.4外极点和外极线（二）照相机和三维结构的计算2.1三角剖分2.2由三维点计算照相机矩阵2.3由基础矩阵计算照相机矩阵（三）三维重建3.1稳健估计基础矩阵3.2三维重建（四）问题求助（一）外极几何如果有一个场景的两个视图以及视图中的对应图像点，那么根据照相机间的空间相对位置关系、照相机的性质以及三
白鲸鱼2020·2020-08-22 04:05

Python计算机视觉编程 - 第三章 图像映射 -图像嵌入

这次我们进行的是warp中image_in_image函数的实验原函数如下defimage_in_image(im1,im2,tp):"""Putim1inim2withanaffinetransformationsuchthatcornersareasclosetotpaspossible.tparehomogeneousandcounter-clockwisefromtopleft."""#p
柴达夫47·2020-08-22 04:23

计算机视觉编程——图像聚类

文章目录图像聚类1K-means聚类1.1SciPy聚类包1.2图像聚类1.3像素聚类2层次聚类2.1图像聚类3谱聚类图像聚类将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类可以用于识别、划分图像数据集、组织和导航，以及对聚类后的图像进行相似性可视化。1K-means聚类K-me
Flamingo_NJ·2020-08-22 04:31

计算机视觉编程——增强现实基础

文章目录增强现实1PyGame和PyOpenGL2从照相机矩阵到OpenGL格式3在图像中放置虚拟物体4综合集成增强现实增强现实是将物体和相应信息放置在图像数据上的一系列操作的总称。1PyGame和PyOpenGLPyGame是非常流行的游戏开发工具包，可以简单地处理显示窗口、输入设备、事件，以及其他内容。PyOpenGL是OpenGL图形编程的Python绑定接口，可以安装在几乎所有的系统上并且
Flamingo_NJ·2020-08-22 04:30

Python计算机视觉编程--基本的图像操作和处理

本章讲解操作和处理图像的基础知识，将通过大量示例介绍处理图像所需的Python工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。一、灰度变换将图像读入NumPy数组对象后，我们可以对它们执行任意数字操作，灰度变换就是其中一种操作，考虑任意函数f,它将0…255区间映射到自身。下图为代码运行之后的结果如下图二、图像轮廓和直方图首先将
TANGZAIX·2020-08-22 03:43

Python计算机视觉编程学习-学习之前的感悟（一）

今天开始，我将以7天时间完成《Python计算机视觉编程》交流，希望可以交流机器视觉的工作过程和python这门快捷语言如何进行机器视觉编程。
专注学习·2020-08-22 03:54

Python计算机视觉编程（七）基础矩阵

多视图几何对极几何本质矩阵基础矩阵8点算法估计基础矩阵FSFM：估算空间中的3D点代码及其结果对极几何在上一篇相机模型里我们知道x=PX。通过小孔相机模型，可知从相机的中心C向点x投影一条射线Cx，则该射线必定经过对应像点的三维空间点X，但显然仅仅通过一个像点无法确定X的具体位置。那么如果两个相匹配的像点呢？设x′是三维点X的另一个像点，其对应相机的中心为C′，那么从相机的中心C′向点也投影一条射
stroll丶life·2020-08-22 02:56

python计算机视觉编程（五）多图拼接

实现图像映射利用叠加后的图像，采用算法，对齐特征点APAPLowe’s算法通过图割方法，自动选取拼接缝根据Multi-BandBlending策略实现融合实验结果实现代码根据给定图像，实现特征匹配详情参见python计算机视觉编程
stroll丶life·2020-08-22 02:56

Python计算机视觉编程（九）

knn可视化knn算法流程二维点knn可视化densesift原理手势识别knn可视化knn邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。算法流程准备数据，对数据进行预处理选用合适的数据结
stroll丶life·2020-08-22 02:56

python计算机视觉编程（二）

第一章图像轮廓和直方图直方图均衡化高斯滤波图像轮廓和直方图通过contour绘制图像轮廓以及list函数绘制图像直方图fromPILimportImagefrompylabimport*#读取图像到数组中im=array(Image.open('D:\\11.jpg').convert('L'))#新建一个图像figure()#不使用颜色信息gray()#在原点的左上角显示轮廓图像contour(
stroll丶life·2020-08-22 02:24

《python 计算机视觉编程》电子pdf版获取

《python计算机视觉编程》一书网盘地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1E55T3tUMaj_IGkf3P6cudQ提取码:5g7k
pinkmanzz·2020-08-22 02:30

十、【python计算机视觉编程】OPENCV

OPENCV（一）OpenCV的Python接口（二）OpenCV基础知识（1）读取和写入图像（2）颜色空间（3）显示图像及结果（三）处理视频（1）视频输入（2）将视频读取到NumPy数组中（四）跟踪（1）光流（2）Lucas-Kanade算法（五）更多示例（1）图像修复cv2.inpaint()（2）利用分水岭变换进行分割cv2.watershed()（3）利用霍夫变换检测直线cv2.Hough
Liaojiajia2019·2020-08-22 02:19

一、【python计算机视觉编程】基本的图像操作和处理

基本的图像操作和处理（一）PIL：python图像处理类库（二）Matplotlib（1）绘制图像、点和线（2）图像轮廓和直方图（3）交互式标注（三）Numpy（1）图像数组表示（2）灰度变换（3）图像缩放（4）直方图均衡化（5）图像平均（6）图像的主成分分析（PCA）（7）使用pickle模块（四）Scipy（1）图像模糊（2）图像导数（3）形态学：对象计数（4）一些有用的Scipy模块：io和
Liaojiajia2019·2020-08-22 02:46

Python计算机视觉编程

PIL（PythonImageLibrary）通用的图像处理功能以及大量有用的基本图像操作：缩放，剪裁，旋转，颜色转换等Matplotlib数学运算，绘制图表，在图像上绘制点，直线和曲线比PIL更强大的绘图功能，可以绘制出高质量的图表matpoltlib中pylab接口包含很多方便用户创建图像的函数frompylabimport*NumpyPython科学工具包数组对象（用来表示向量，矩阵，图像等
努力成为程序媛鸭·2020-08-22 02:41

python计算机视觉编程中的图像处理基础

一.根据流程将第一章图像处理基础”的例程跑完，并做完图像处理章节类容。（附图：集美大学美景）二.以上图为基础，分别做出直方图、高斯滤波、直方图均衡化。1.直方图在画图像轮廓前需要转换为灰度图像，因为轮廓需要获取每个坐标[x,y]位置的像素值。画图像轮廓和直方图的代码：--coding:utf-8--fromPILimportImagefrompylabimport*添加中文字体支持frommatp
jsjsdzd·2020-08-22 01:49

Python计算机视觉编程学习笔记 六 图像聚类

图像聚类（一）K-means聚类（K均值聚类）1.1Scipy聚类包1.2图像聚类1.3在主成分上可视化图像1.4像素聚类（二）层次聚类（三）谱聚类所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中，人们通过物种的形貌特征将其分门别类，可以说就是一种朴素的人工聚类。如此，我们就可以将世界上纷繁复杂的信息，简化为少数方便
白鲸鱼2020·2020-08-22 00:50

Python计算机视觉编程学习笔记 四 照相机模型与增强现实

照相机模型与增强现实（一）针孔照相机模型1.1照相机模型1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4计算照相机中心（二）照相机标定（三）以平面和标记物进行姿态估计（四）增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到OpenGL格式4.3在图像中放置虚拟物体本章将尝试对照相机进行建模，并有效地使用这些模型。在之前的章节里，已经讲述了图像到图像之间的映射和变换。为了处理三维图像和平
白鲸鱼2020·2020-08-22 00:50

Python计算机视觉编程 - 第九章 图像分割

摘要graphcut图像分割最大流/最小割1.graphcut图像分割1.1原理简述我们目标是将一幅图像分为目标和背景两个不相交的部分，我们运用graphcut图分割技术来实现。首先，图由顶点和边来组成，边有权值。那我们需要构建一个图，这个图有两类顶点，两类边和两类权值。普通顶点由图像每个像素组成，然后每两个邻域像素之间存在一条边，它的权值由上面说的“边界平滑能量项”来决定。还有两个终端顶点s（目
柴达夫47·2020-08-22 00:18

Python计算机视觉编程 - 第五章 多视图几何 -张正友相机标定法

本次实验的内容是单平面棋盘格的摄像机标定方法，张正友相机标定法。本次实验使用的手机型号为：IPHONE6SP实验用棋盘例图：1原理简述我们拍摄的物体都处于三维世界坐标系中，而相机拍摄时镜头看到的是三维相机坐标系，成像时三维相机坐标系向二维图像坐标系转换。不同的镜头成像时的转换矩阵不同，同时可能引入失真，标定的作用是近似地估算出转换矩阵和失真系数。为了估算，需要知道若干点的三维世界坐标系中的坐标和二
柴达夫47·2020-08-22 00:18

Python计算机视觉编程 - LeNet卷积模型实现Mnist手写体训练

摘要1.看mnist数据库特点2.LeNet-5原理3.数值化结果1.mnist数据库特点MNIST数据集是一个手写数字数据集，每一张图片都是0到9中的单个数字。MNIST数据库的来源是两个数据库的混合,一个来自CensusBureauemployees(SD-3),一个来自high-schoolstudents(SD-1)；有训练样本60000个，测试样本10000个。训练样本和测试样本中，em
柴达夫47·2020-08-22 00:18

Python计算机视觉编程 - 第一章 图像处理基础 -实例测试

在安装和配置完pycharm+OpenCV后，我进行了一些实例的测试。使用PIL-Python图像库、Matplotlib库、NumPy库、SciPy模块分别尝试了两个例子。1.1PIL-Python图像库1.1.1显示图像fromPILimportImagefrompylabimport*frommatplotlib.font_managerimportFontPropertiesfont=Fo
柴达夫47·2020-08-22 00:18

Python计算机视觉编程 - 第五章 多视图几何 -基础矩阵

1、基础矩阵原理简述当我们分析双视图几何关系时，总是可以将照相机间的相对位置关系用单应性矩阵加以简化。这里的单应性矩阵通常只做刚体变换，即只通过单应性矩阵变换了坐标系。将原点和坐标轴第一个照相机对齐，则：K1和K2是标定矩阵，R是第二个照相机的旋转矩阵，t是第二个照相机的平移向量。通过这些找到点X的投影点x1,x2（分别对应于投影矩阵P1，P2），这样我们就可以从寻找对应的图像触发，恢复照相机参数
柴达夫47·2020-08-22 00:18

计算机视觉编程——多视图几何

文章目录多视图几何1外极几何1.1一个简单的数据集1.2用Matplotlib绘制三维数据1.3计算F：八点法1.4外极点和外极线2照相机和三维结构的计算2.1三角剖分2.2由三维点计算照相机矩阵2.3由基础矩阵计算照相机矩阵2.3.1投影重建2.3.1度量重建3多视图重建3.1稳健估计基础矩阵3.2三维重建示例4立体图像多视图几何多视图几何是利用在不同视点所拍摄的图像间的关系，来研究照相机之间或
Flamingo_NJ·2020-08-22 00:40

Python计算机视觉编程pdf

下载地址：网盘下载内容简介······《python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别
weixin_30566111·2020-08-22 00:52

Python计算机视觉编程（八）图像检索

图像检索BOW模型基于BOW的图像检索特征提取视觉词典TF-IDF常用参数图像检索具体实现流程BOW模型Bag-of-wordsmodels模型（词袋模型）词袋模型对于给定的两个文档，进行分割可以建构出一个有n个元素词典，根据词典每个词在两个文档中的出现的频率，表示成两个n维向量。基于BOW的图像检索特征提取学习视觉词典针对输入特征集，根据视觉词典进行量化把输入图像，根据TF-IDF转化成视觉单词
stroll丶life·2020-08-22 00:50

《python 计算机视觉编程》教程+图片+代码

书中示例图片：链接：https://pan.baidu.com/s/1xmIHqGSeQMfZPHhN_4Cdew密码：p0oh参考代资料：http://yongyuan.name/pcvwithpython/以及https://github.com/jesolem/PCV参考代码：https://github.com/AaronLee150102/pcv-book-code(参考代码是windo
自圆其说·2020-08-22 00:09
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