OpenCV+Python

使用OpenCV+Python进行人脸识别

先决条件对图像分类的基本理解Python和深度学习知识对深度学习中各种模块的概念理解介绍在这篇文章中，我们将看看什么是人脸识别？以及它与人脸检测有何不同？我们先简单了解一下人脸识别的原理，然后跳转到编码部分！在本文的最后，你将能够开发一个人脸识别程序来识别图像中的人脸！目录人脸检测概述人脸识别概述了解什么是OpenCV使用Python实现人脸检测概述如果机器能够在没有人工干预的情况下自动检测图像中
woshicver·2022-05-13 17:27

人脸识别opencv+python

人脸识别一、什么是人脸识别二、openCV1.安装openCV2.使用openCV①.加载图片②.图片灰度转换③.修改图片的尺寸④.画图⑤.人脸检测Haar级联获取Haar级联数据静态图形中单人的人脸检测静态图形中多人的人脸检测视频中的人脸检测⑥.人脸识别数据训练基于LBPH的人脸识别一、什么是人脸识别人脸识别（facerecognizaton）分为四个部分人脸检测（facedetection)：
是草莓味的啊·2022-04-25 07:44

opencv+python图像匹配——模版匹配、特征点匹配

最近在做图像检测上的项目，需要进行图像匹配的相关内容，查阅了opencv的匹配方法，整理了模版匹配和特征点匹配的内容，并总结成博客。模版匹配与特征点匹配模板匹配模版匹配是一种最原始、最基本的识别方法。简单来说，模板匹配就是用一幅已知的模板图片在目标图片上依次滑动（类似于滑窗法），每次滑动都计算模板与模板下方的目标子图的相似度。但模板匹配具有一定的局限性，也是我在实际操作时发现的。局限性主要表现在模
看星星的月儿·2022-04-21 07:55

opencv+python入门之六（形态学之腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度操作、礼帽和黑帽等）

1.腐蚀腐蚀具有收缩和细化图像前景的作用。其原理是定义一个结构元素，用这个结构元素去遍历整个图像，只有图像能够包含整个结构元素，该图像中心的点才会被保留。腐蚀操作通过cv2.erode(src,kernel,iterations)函数来实现。其中腐蚀用的结构元素kernel需要自己事先定义好。不同的结构元素对腐蚀的效果也有很大的影响。iterations是指腐蚀迭代的次数，默认为1.2.膨胀膨胀的
布莱克1997·2022-04-08 08:27

python绘制灰度图片直方图-opencv+python 统计及绘制直方图

灰度直方图概括了图像的灰度级信息，简单的来说就是每个灰度级图像中的像素个数以及占有率，创建直方图无外乎两个步骤，统计直方图数据，再用绘图库绘制直方图。统计直方图数据首先要稍微理解一些与函数相关的术语，方便理解其在python3库中的应用和处理BINS:在上面的直方图当中，如果像素值是0到255，则需要256个值来显示直方图。但是，如果不需要知道每个像素值的像素数目，只想知道两个像素值之间的像素点数
weixin_37988176·2022-04-04 07:45

数字图像处理 使用opencv+python识别七段数码显示器的数字

一、什么是七段数码显示器七段LCD数码显示器有很多叫法：段码液晶屏、段式液晶屏、黑白笔段屏、段码LCD液晶屏、段式显示器、TN液晶屏、段码液晶显示器、段码屏幕、笔段式液晶屏、段码液晶显示屏、段式LCD、笔段式LCD等。如下图，每个数字都由一个七段组件组成。七段显示器总共可以呈现128种可能的状态：我们要识别其中的0-9，如果用深度学习的方式有点小题大做，并且如果要进行应用还有很多前序工作需要进行，
bashendixie5·2022-04-04 07:07

opencv+python识别七段数码显示器的数字(数字识别)

目录一、什么是七段数码显示器二、创建opencv数字识别器一、什么是七段数码显示器七段LCD数码显示器有很多叫法：段码液晶屏、段式液晶屏、黑白笔段屏、段码LCD液晶屏、段式显示器、TN液晶屏、段码液晶显示器、段码屏幕、笔段式液晶屏、段码液晶显示屏、段式LCD、笔段式LCD等。如下图，每个数字都由一个七段组件组成。七段显示器总共可以呈现128种可能的状态：我们要识别其中的0-9，如果用深度学习的方式
·2022-03-18 11:45

基于OpenCV目标跟踪实现人员计数器

目录1.了解对象检测与对象跟踪2.结合对象检测和对象跟踪3.项目结构4.结合对象跟踪算法5.创建可追踪对象6.使用OpenCV+Python实现我们的人员计数器7.完整代码people_counter.pycentroidtracker.pytrackableobject.py8
·2022-03-09 15:41

工业产品缺陷检测Opencv+Python

文章目录问题描述解决方法1介绍2方法2.1产品水平矫正2.2定位产品的外轮廓2.3产品对齐2.4缺陷检测3实验结果及分析4讨论问题描述如下图所示为某种用于试剂检验的产品，需要利用机器视觉的方法检测产品的缺陷。本设计的目的是综合运用图像处理的知识，检测产品是否有严重缺陷。在检测算法之前，作为图像的预处理，检测和定位产品的外轮廓，矫正产品的姿态，对于后续的算法处理有着重要的意义。数据为真实的工业产品成
在南方再上一层楼·2022-02-15 07:19

关于OCR的一些有用的技术博客文章链接

python程序打包成.exe/.app(秀同学一脸呐)https://blog.csdn.net/mrlevo520/article/details/51840217OCR预处理：矫正图片中的文本信息（opencv
ZJTBO·2022-02-13 13:24

python中的opencv读取数字_opencv+python 机读卡识别之试错（一）模板匹配的数字识别...

图像来源于第四部分的数字，用任意截图工具截取部分图像当作模板，比如这样：将模板与图像对比，这个方法根据matchTemplate函数只能选出整幅图里最匹配的图像，并不能找出所有，若想找出所有，必须不断切割图片。单一图片识别方法：#读入模板图片template0=cv2.imread('E:\PyProgramma\pyImg\SummerTrain\source\img0\\1.jpg',0)w,
weixin_39818550·2022-02-06 09:44

人脸检测实战终极之OpenCV+Python实现人脸对齐

目录前言实现面部矫正器导入必要的包对齐人脸展示结果前言这篇博文的目的是演示如何使用OpenCV、Python和面部标志对齐人脸。给定一组面部标志（输入坐标），我们的目标是将图像扭曲并转换为输出坐标空间。在这个输出坐标空间中，整个数据集中的所有面都应该：在图像中居中。旋转，使眼睛位于水平线上（即，旋转面部，使眼睛位于相同的y坐标上）。进行缩放，使面的大小大致相同。为此，我们将首先调用一个实现的Pyt
·2021-12-20 19:11

OpenCV+Python实现将车牌数字分割为单个的字符图片

文章目录一、实现代码1.图片预处理读取图片处理车牌上的螺丝转灰度二值化闭运算找字符边界绘制边界预处理效果2.切割字符预处理图转灰度计算每一列的黑色和白色数量以及最大值定义找右边界函数切割字符以及保存切割结果到文件切割结果3.源代码二、原数据三、最终结果四、总结五、参考一、实现代码1.图片预处理读取图片#车牌路径file_path="./car/"#读取所有车牌cars=os.listdir(fil
醉意丶千层梦·2021-12-03 23:36

OpenCV+Python简单实践

文章目录一、基础练习1.基础函数2.找中心3.修改4.读取图片和视频5.二值化6.变换二、进阶1.转灰度2.RGB转HSV3.RGB转HSI三、总结四、参考一、基础练习1.基础函数读取图片img=cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg')转灰度图片gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)高斯滤波blur=cv.Gauss
醉意丶千层梦·2021-12-03 15:03

OpenCV+Python简单实践之数字图像与机器视觉

文章目录一、简单图片格式1.位图2.文件压缩比二、用奇异值分解（SVD）对一张图片进行特征值提取（降维）处理1.代码2.效果三、采用图像的开闭运算(腐蚀-膨胀)，检测出2个样本图像中硬币、细胞的个数1.硬币检测代码读取图片转为灰度图片图片二值化腐蚀膨胀找到硬币中心标识硬币显示结果最终结果源码2.细胞检测四、采用图像梯度、开闭、轮廓运算等，对图片中的条形码进行定位提取；再调用条码库获得条码字符读取图
醉意丶千层梦·2021-12-01 22:15

基于opencv+python的角度测量

importcv2#导入opencvimportmath#导入math库,计算角度时需要path='./AngleFinder/background.png'#测试样图相对路径image=cv2.imread(path)#读入图片pointsList=[]#创建一个点列表用于存储鼠标左键单击点的坐标#定义鼠标点函数，参数为事件、点坐标的x和y值、标志、参数defmousePoints(event,
半壕春水·2021-09-22 00:48

图像变换之傅里叶变换(OpenCV+Python)

本文内容是对Opencv官方文档和相关参考资料的学习笔记原理傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用2D离散傅里叶变换(DFT)分析图像的频域特性。实现DFT的一个快速算法被称为快速傅里叶变换（FFT）。对于一个正弦信号，如果它的幅度变化非常快，即f数值比较大，我们可以说他是高频信号，如果变化非常慢，即f数值比较小，我们称之为低频信号。你可以把这种想法应用到图像中，那么我们如何看
isl_qdu·2021-06-25 22:40

快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理（五）

欢迎关注『快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理@满目星辰wwq』系列，持续更新快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理（一）快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理
满目星辰wwq·2021-06-08 16:54

快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理（四）

以下是快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理的个人总结。任何知识或者学科都不可能快速学会，一口吃不成大胖子，想要学会，只能一点一点积累。不积跬步无以至千里，不敲千遍无可能懂理。
满目星辰wwq·2021-06-02 19:05

快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理（三）

以下是快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理的个人总结。任何知识或者学科都不可能快速学会，一口吃不成大胖子，想要学会，只能一点一点积累。不积跬步无以至千里，不敲千遍无可能懂理。
满目星辰wwq·2021-06-01 10:21

快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理（二）

以下是一天学完OpenCV+python计算机视觉图像处理的个人总结。任何知识或者学科都不可能一天学会，一口吃不成大胖子，想要学会，只能一点一点积累。不积跬步无以至千里，不敲千遍无可能懂理。
满目星辰wwq·2021-06-01 10:06

快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理（一）

以下是快速学完OpenCV+python计算机视觉图像处理的个人总结。任何知识或者学科都不可能快速学会，一口吃不成大胖子，想要学会，只能一点一点积累。不积跬步无以至千里，不敲千遍无可能懂理。
满目星辰wwq·2021-06-01 10:00

边缘检测算法——Candy算法

OpenCV+Python实现candy算法（一）Canny边缘检查算法步骤：1.彩色图转化为灰度图2.由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，应用高斯滤波来平滑图像–>去除噪声。
up up up！·2021-05-22 20:25

opencv+python -- 霍夫圆检测

.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似，只是点对应的二维极径、极角空间被三维的圆心和半径空间取代。在标准霍夫圆变换中，原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示，其对应一条三维空间的曲线。对于多个边缘点，点越多，这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多，那么他们经过的共同圆上的点就越多，类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断一个圆是否被检测
小兵12138·2021-05-08 16:02

OpenCV+Python几何变换的实现示例

几何变换图像的几何变换是指将一幅图像映射到另一幅图像内。有缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射等操作。1缩放使用cv2.resize()函数实现对图像的缩放，但要注意cv2.resize()函数内的dsize参数与原图像的行列属性是相反的，也就是：目标图像的行数是原始图像的列数，目标图像的列数是原始图像的行数。下面举例说明cv2.resize()函数的用法：importcv2img=cv2.imre
·2021-04-25 14:56

OpenCV+Python实现SIFT匹配地理标记图像

OpenCV+Python实现SIFT匹配地理标记图像1.什么是SIFT1.1SIFT算法解决的问题1.2SIFT算法的步骤2.SIFT实际应用2.1OpenCV中的SIFT2.SIFT特征匹配3.SIFT
Ohayo33·2021-03-28 21:26

OpenCV+python计算机视觉图像处理——P10的学习笔记

https://www.bilibili.com/video/BV1QJ411W7SS?p=10&spm_id_from=pageDriverP10学习笔记图像的基础知识1什么是像素点？像素点又是如何存储的？(1)像素：图片是由一个个的方块组成，每一个方块都代表一个像素点。(2)RGB每个像素都由R、G、B三种颜色组成。对于这个像素点，看着是黄色，但其实它可能是由40%的红色、40%的绿色和20%
carolx2012·2021-03-26 19:41

OpenCV+python计算机视觉图像处理6——刷脸识别

最简单的图片爬虫#1.URL2.htmlsrc3.img4.imgurlimporturllibimporturllib3importosfrombs4importBeautifulSoup#loadurlhtml=urllib.request.urlopen('https://class.imooc.com/?c=ios&mc_marking=286b51b2a8e40915ea9023c821
手写的现在ing·2021-03-18 20:22

OpenCV+python计算机视觉图像处理2——图片特效&绘制线段文字

灰度处理#方法一imreadimportcv2img0=cv2.imread('image0.jpg',0)img1=cv2.imread('image0.jpg',1)print(img0.shape)print(img1.shape)cv2.imshow('src',img0)cv2.waitKey(0)#方法二cvtColorimportcv2img=cv2.imread('image0.j
手写的现在ing·2021-03-11 10:53

OpenCV+python计算机视觉图像处理1——几何变换

图片读取与展示#1.引入OpenCV#2.调用API#3.程序暂停stopimportcv2img=cv.imread('image0.jpg',1)#readimage1.name2.0:gray1:colorcv2.imshow('image',img)#1.namewin2.imgcv2.waitKey(0)#stop图片写入importcv2img=cv2.imread('image0.j
手写的现在ing·2021-03-10 16:52

Opencv+Python 基于仿射变换进行图像倾斜矫正 实例练习 （超详细备注）

主要流程：1.首先得到灰度图像2.对灰度图像进行二值化3.然后找一个最小矩形框住对象轮廓（opencv中有相应的函数）4.这个最小矩形的函数会返回一个角度5.我们利用这个角度得到一个旋转的矩形（仿射变换所需要的）6.使用仿射变换得到矫正后的图像1.得到灰度图像//读取图像src=cv.imread('imageTextR.png')(h,w)=src.shape[:2]//记录图像宽高，后面会用/
Xcco·2021-01-31 18:18

Opencv+Python识别PCB板图片的步骤

任务要求：基于模板匹配算法识别PCB板型号使用工具：Python3、OpenCV使用模板匹配算法，模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，即原图像中的匹配目标不能发生旋转或大小变化。事先准备好待检测PCB与其对应的模板：子模版：基本流程如下：1、在整个图像区域发现与给定子图像匹配
·2021-01-07 16:11

opencv 处理黑夜_1.1 OpenCV+Python引言篇（一）

OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。无论你是做科学研究，还是商业应用，OpenCV都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。该库采用C及C++语言编写，可以在windows,linux,macOSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。OpenCV采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面
啥都想晓得·2020-12-28 19:05

OpenCV+python实现膨胀和腐蚀的示例

1，概念及原理：膨胀（Dilating）（或）（1）将图像A与任意形状的内核(B)，通常为正方形或圆形，进行卷积。（2）内核B有一个可定义的锚点,通常定义为内核中心点。（3）进行膨胀操作时，将内核B划过图像A,将内核B覆盖区域的最大相素值提取，并代替锚点位置的相素。显然，这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始”扩展”(因此有了术语膨胀dilation)。以3*3的内核为例：腐蚀（Eroding）（
·2020-12-21 15:43

opencv+python实现钟表指针度数读取

本程序的思路是：1.利用模板匹配找到目标图片中的钟表2.将目标图片中的钟表截取下来，利用cv2.HoughCircles（）把钟表的圆形轮廓，圆半径，圆心识别出来3.利用cv2.HoughLinesP函数找圆形轮廓中的直线，根据指针与圆心的关系，即过圆心的直线就是钟表指针这个判断条件减小一些误差4.最后计算得到的直线斜率可知直线的度数，然后可设计一个公式将度数与钟表刻度进行转换（我还没做，做完再更
上学魂·2020-12-12 17:28

opencv+python 如何提取图像的特征点_OpenCV+Python特征提取算法与图像描述符之SIFT / SURF / ORB...

有许多用于特征检测和提取的算法，我们将会对其中大部分进行介绍。OpenCV最常使用的特征检测和提取算法有：Harris：该算法用于检测角点；SIFT：该算法用于检测斑点；SURF：该算法用于检测角点；FAST：该算法用于检测角点；BRIEF：该算法用于检测斑点；ORB：该算法代表带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法；通过以下方法进行特征匹配：暴力(Brute-Force)匹配法；基
weixin_40001442·2020-12-03 23:41

python反应图像特征的算法_OpenCV+Python特征提取算法与图像描述符之SIFT / SURF / ORB - 简书...

姓名：张庆庆学号：19021211151嵌牛导读：计算机视觉领域(cv)主要目标是智能的处理图像，其中图像描述领域最关键的便是特征的提取以及更人性化的提取目标图片中人类所更关注的特点，学好特征提取就是为学好图像描述打好重要的基础。嵌牛鼻子：特征提取图像描述嵌牛提问：如何学好图像描述的重要基础嵌牛正文：有许多用于特征检测和提取的算法，我们将会对其中大部分进行介绍。OpenCV最常使用的特征检测和提取
weixin_39865102·2020-12-03 23:16

opencv+python计算仪表盘读数

我使用的是最基础，精确度最低的方法，我可这真是太菜了代码很简单，那些函数百度一下就可以搜到了，我就不详细讲了。写这篇文章的目的是，我之前做过很多程序中其实都用过这些函数，但是哪些程序在我改了一边又一边之后有的函数就没用，现在我要再用就要重新搜这些函数怎么用的，所以我决定写一个程序就发一个，方便我找。唉，我真菜（嚎啕大哭）importcv2importnumpyasnpimportmatplotli
上学魂·2020-12-03 17:10

python图像特征提取与匹配_OpenCV+Python特征提取算法与图像描述符之SIFT / SURF / ORB...

有许多用于特征检测和提取的算法，我们将会对其中大部分进行介绍。OpenCV最常使用的特征检测和提取算法有：Harris：该算法用于检测角点；SIFT：该算法用于检测斑点；SURF：该算法用于检测角点；FAST：该算法用于检测角点；BRIEF：该算法用于检测斑点；ORB：该算法代表带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法；通过以下方法进行特征匹配：暴力(Brute-Force)匹配法；基
weixin_39567046·2020-12-03 09:36

deepnode处理过的图片_OpenCV+python计算机视觉图像处理视频教程

今天，甜菇凉整理了一下电脑里面OpenCV+python计算机视觉图像处理视频教程，这个是慕课网的视频，很适合想要入门计算机视觉图像处理的小白学习，那还等什么呢，赶紧来看视频吧！
weixin_40001275·2020-11-27 08:02

python计算机视觉_OpenCV+Python计算机视觉导学——目录汇总

EEPW的各位小伙伴们大家好，很荣幸，能够借EEPW的风水宝地，做一期有关OpenCV的教学系列帖。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/202007/415159.htm一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台和机器学习软件库，使用它，我们可以完成对数字图像的一系列处理工作，从而进一步设计图像识别类的运用，比如停车场的车牌号码识别，马路上的道路交通标识识别，物
weixin_39566578·2020-11-23 20:16

opencv获取图片像素坐标_【OpenCV+Python】图像的基本操作与算术运算

图像的基本操作在上个教程中，我们介绍了使用鼠标画笔的功能。本次教程，我们将要谈及OpenCV图像处理的基本操作。本次教程的所有操作基本上都和Numpy相关，而不是与OpenCV相关。要使用OpenCV编写更好的优化代码，需要Numpy的丰富知识。1.查看和修改像素值我们要想查看一幅图像中某一个像素点的像素值，首先需要进行定位，将其坐标标定，我们先来看一个彩色图像(仍然是我们的猫咪，本次教程它是我们
weixin_39634884·2020-11-20 11:38

python opencv 图像切割_【OpenCV+Python】图像的基本操作与算术运算

图像的基本操作在上个教程中，我们介绍了使用鼠标画笔的功能。本次教程，我们将要谈及OpenCV图像处理的基本操作。本次教程的所有操作基本上都和Numpy相关，而不是与OpenCV相关。要使用OpenCV编写更好的优化代码，需要Numpy的丰富知识。1.查看和修改像素值我们要想查看一幅图像中某一个像素点的像素值，首先需要进行定位，将其坐标标定，我们先来看一个彩色图像(仍然是我们的猫咪，本次教程它是我们
weixin_39560029·2020-11-20 11:38

关键点匹配学习入门：解决module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d' 问题

突然想起来想要复现关键点匹配算法，试试CV上运行这个大概能实现什么功能，心里有个印象先找到大概的经验贴：opencv+python实现图像匹配----模板匹配、特征点匹配发现博主的代码能拿来用，我先看看用在我的图片里面效果如何
DJ_SIGS·2020-09-14 17:01

OpenCV+python：图像金字塔

1，图像金字塔的概念图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。应用于图像分割，机器视觉和图像压缩。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。2，图
@迷途小书童·2020-09-14 15:05

OpenCV+python：顶帽、黑帽、形态学梯度

1，顶帽2，黑帽3，形态学梯度4,源代码示例importcv2ascvimportnumpyasnpdefhat_gray_demo(image):#基于灰度图像的顶帽操作gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)kernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(15,15))dst=cv.morphologyEx
@迷途小书童·2020-09-14 15:05

【转载】OpenCV+Python之图像的算术运算（十一）

本次教程我们将概述图像的算数运算，众所周知，数学中有着加减乘除运算，同样的，图像也是如此，它的本质实际上就是一个矩阵，所以图像也存在着加法、减法、位运算等等算数运算。加法使用cv2.add()将两个图像相加，可以使用numpy中的矩阵加法来实现。但是在opencv中加法是饱和操作，也就是有上限值，numpy会对结果取模，综上，使用opencv的效果更好，我们来看函数实例：cv2.add(img1,
尼妮妮·2020-09-14 13:27

【转载】OpenCV+Python之图像的基本操作(十）

在上个教程中，我们介绍了使用鼠标画笔的功能。本次教程，我们将要谈及OpenCV图像处理的基本操作。本教程我们需要介绍的是：·查看图像的像素值并修改它们·查看图像属性·查看感兴趣区域（ROI）·分割并合并图像本次教程的所有操作基本上都和Numpy相关，而不是与OpenCV相关。要使用OpenCV编写更好的优化代码，需要Numpy的丰富知识。查看和修改像素值我们要想查看一幅图像中某一个像素点的像素值，
尼妮妮·2020-09-14 13:26

【转载】OpenCV+Python使用轨迹栏作为调色板（九）

相信接触过java的人都知道轨迹栏，它在java里被称为滑动条控件，今天我们也将在OpenCV里实现它，将其作为基础的学习。在这里，我们将创建一个简单的应用程序，以显示指定的颜色。我们将创建一个显示颜色的窗口，以及三个用于指定B，G，R颜色的跟踪栏。滑动轨迹栏，并相应地更改窗口颜色。默认情况下，初始颜色将设置为黑色。我们需要了解几个函数：createTrackbar(conststring&tra
尼妮妮·2020-09-14 13:26

【转载】OpenCV+Python使用鼠标作为画笔（八）

用鼠标绘制图形是很有用的，我们在后面的目标跟踪中会使用鼠标将需要跟踪的目标标注出来，之后对目标进行实时跟踪，所以今天我们来了解一下OpenCV中的一些基础知识—鼠标画笔。首先需要了解一个函数：cv2.setMouseCallback(windowName,MouseCallback,param=None)其各个参数为：windowName：窗口名称MouseCallback：鼠标响应回调函数par
尼妮妮·2020-09-14 13:56
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