OpenCV+python

【转载】OpenCV+Python引言篇（一）

引言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
尼妮妮·2020-09-14 13:25

【转载】【AI人工智能系列】OpenCV+Python计算机视觉导学——目录汇总（点击目录可跳转对应章节，长期更新）

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，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，物品识别，人脸识别等机器视觉领域。OpenCV可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效，同时由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了
尼妮妮·2020-09-14 12:51

opencv+python实时人脸检测、磨皮

importnumpyasnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture(0)face_cascade=cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_frontalface_default.xml")eye_cascade=cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_eye.xml")smile_cascade=
weixin_30756499·2020-09-13 16:37

Opencv+python(五）过滤器

图像平滑处理均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波想要滤波的程度大一些，就需要把核的大小弄大一些；中值滤波和高斯滤波好像处理时稍好均值滤波任意一点的像素值，都是周围N*N给像素值的均值5*5的模糊程度<10*10的模糊程度o=cv2.imread("image\\lenaNoise.png")r=cv2.blur(o,(5,5))方框滤波cv2.boxFilter(原始图像,目标图像深度，核大小，nor
简单说鸭·2020-09-13 14:59

C/C++调用python,opencv+python

c++中调用python的属性配置将python安装目录下的include和libs文件夹分别包含在VC++目录下，如下图：c++中调用python的实例code1:#include#includeusingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){Py_Initialize();PyRun_SimpleString("print'HelloPython!
Naruto_Q·2020-09-12 19:20

module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d_SIFT'错误

用于opencv+python图片全景拼接出现的问题问题1：module'cv2.cv2'hasnoattribute'xfeatures2d_SIFT'问题解决方法：把sift=cv.xfeatures2d_SIFT
知足的的亚伯圆·2020-09-10 20:34

Windows10 64位 Opencv+python 安装配置

0背景首先我不是一个专门做图像处理的童鞋，只是想因为课程原因做点小实验，在搭建环境的时候还是遇到了不少坑，因此记录下来供大家参考。1环境及软件说明本机环境：Windows1064位拟搭建环境：OpencvPython所需软件包：python2.7.5numpymatplotlibopencv2安装过程我最初是通过官网的步骤来安装的，官网的安装也就分为四个部分：首先，官网的教程是针对32位系统的，因
jessie_gan·2020-08-26 23:23

openCV+Python 数字图像处理（10）——模板匹配

模板匹配（templatematch）1.基本概念2.API介绍3.代码示例4.结果展示1.基本概念模板匹配：在整个图像区域中发现与给定子图像匹配的小块区域要素：①模板图像T②待检图像S2.API介绍（1）模板匹配API#模板匹配APIresult=cv2.matchTemplate(image:Any,templ:Any,method:Any,result:Any=None,mask:Any=N
hahahaha兔子·2020-08-25 09:49

Pycharm + OpenCV3 + Python3 配置

引言：OpenCV+Python是开发计算机视觉的利器，由于项目的需要，最近在Windows系统上配置了OpenCV+Python，同时使用Pycharm作为开发工具，现记录如下。
NoEndForLearning·2020-08-22 09:12

openCV+python 采用滑动条实现动态全局阈值分割

全局阈值（又称简单阈值）顾名思义，整幅图像采用一个阈值，当某一点像素值大于阈值时，赋予该点一个新值，否则就赋予另外一种值。采用函数cv2.threshold()实现。cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)参数：src:输入的图像thresh:图像分割所用的阈值（thresholdvalue）maxval:当阈值类型（thresholdingtype）采用cv2.
Shannon T·2020-08-21 22:03

利用openCV+python进行HSV颜色识别，并结合滑动条动态改变目标颜色

HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。图片来自：https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776函数学习1.c
Shannon T·2020-08-21 22:03

OpenCV+Python 人脸识别 | Haar级联（检测）& Eigenfaces算法（识别）

访问请移步至(David’sWikipedia)https://www.qingdujun.com/，这里有能“击穿”平行宇宙的乱序并行字节流…本文包括两部分：人脸检测、人脸识别。其中人脸检测主要采用了Haar级联分类器，采用Eigenfaces算法实现了人脸识别。注：环境为OpenCV3与Python3.6。目录：文章目录@[toc]人脸检测静态图片检测视频流实时检测人脸识别采集人脸数据Eige
qingdujun·2020-08-21 10:24

OpenCV+Python图像处理基础（一）

文章目录1图像基本操作2NumPy数组操作3色彩空间4像素运算5ROI和泛洪填充6模糊处理第八课——直方图【参考视频网址：】https://www.bilibili.com/video/av249986161图像基本操作1读取本地图片2获取图片信息3创建灰度图像4读取视频信息注意：需要在当前目录下创建一个pic文件夹，放0.jpg图片#coding;utf-8importcv2importnump
Seasea77·2020-08-19 23:26

openCV+Python 数字图像处理（4）——模糊操作

模糊操作（blur）1.基本概念及API简介2.代码示例3.结果展示1.基本概念及API简介模糊操作是图像处理中最简单和常用的操作之一，该使用的操作之一原因就为了给图像预处理时减低噪声，基于数学的卷积操作均值模糊：将一个区域内所有点的灰度值的平均值作为这个点的灰度值，是线性滤波器。cv2.blur(src:Any,ksize:Any,dst:Any=None,anchor:Any=None,bor
hahahaha兔子·2020-08-19 21:17

OpenCV+Python 图像模糊

高斯模糊高斯模糊本质上是低通滤波器，输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权。高斯分布权重矩阵，就是对二维正态分布的密度函数（也就是高斯函数）采样再做归一化的产物。使用opencv做高斯模糊，调用GaussianBlur函数，给出高斯矩阵的尺寸和标准差即可：blur=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)其中，(5,5)表示高斯矩阵的长与宽都是5，标准差取0时
weixin_40277254·2020-08-19 21:47

OpenCV+python：圆检测

1，圆检测基本原理对霍夫变换有了这样一种理解-----实际上就是坐标变换，是一种数学上的变换，然后再转换到参数坐标系进行讨论，最终确定待检测圆（或者其他形状）的数学方程。在极坐标系下，圆的数学表达式如下：类似于霍夫变换直线检测，这里我们也定义一个累加器，但是与直线检测不同的是，直线检测参数是二维的，而圆的参数是三维的。如果一个圆上的点，都沿着其梯度方向画线，那么所有线的角点就是圆心。OpenCV中
@迷途小书童·2020-08-19 19:09

使用opencv+python读取图片和视频

importcv2#使用opencv+Python读取图片#创建img_show函数：读取并显示图片defimg_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey
jack_ying_xu·2020-08-19 19:34

模糊操作（OpenCV+Python）

1.均值模糊importcv2ascvdefblur_demo(image):#均值模糊去随机噪声dst=cv.blur(image,(1,15))#（x,y）x,y为水平和垂直模糊cv.namedWindow('blur_demo',cv.WINDOW_NORMAL)cv.imshow('blur_demo',dst)src=cv.imread(r'C:\pics\samples\data\le
Hue Chen·2020-08-19 18:14

OpenCV+Python图像处理基础（二）

文章目录1opencv安装2图像基本操作3阈值与平滑（模糊）处理4腐蚀和膨胀5图像梯度处理6边缘检测7图像金字塔、轮廓检测与模板匹配7.1图像金字塔7.2轮廓与边缘检测7.3模板匹配本文知识点参考唐宇迪老师视频教程1opencv安装（1）下载Anaconda（官网）安装python3（2）安装完成后，进入终端，piplist查看是否有opencv和opencv-contrib-python这两个包
Seasea77·2020-08-19 16:13

OpenCV+Python图像处理基础（三）

文章目录1Harris角点2SIFT特征点3特征匹配本文知识点参考唐宇迪老师视频教程。参考博客网址：https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10411263.htmlhttps://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/78009887https://www.cnblogs.com/ronny/
Seasea77·2020-08-19 16:13

【实战】OpenCV+Python项目实战--文档扫描OCR识别

文章目录1准备工作（python）1.1np.diff用法1.2tesseract和pytesseract安装2代码实现2.1文档提取与摆正2.2OCR扫描1准备工作（python）1.1np.diff用法numpy.diff(a,n=1,axis=-1)沿着指定轴计算第N维的离散差值参数：a：输入矩阵n：可选，代表要执行几次差值axis：默认是最后一个importnumpyasnpA=np.ar
Seasea77·2020-08-19 16:41

OpenCV+python：模糊操作

模糊操作是图像处理中最简单和常用的操作之一，使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时减低噪声。模糊操作基于离散卷积计算：g(i,j)=∑k,lf(i+k,j+l)∗h(k,l)g(i,j)=\sum_{k,l}f(i+k,j+l)*h(k,l)g(i,j)=k,l∑f(i+k,j+l)∗h(k,l)其中权重核h(k,l)为“滤波系数”。上面的式子可以简记为：g=f⨂hg=f\bigotimeshg
@迷途小书童·2020-08-19 15:37

OpenCV+python：色彩空间转换及色彩通道的分离和合并

1，源代码：importcv2ascvimportnumpyasnpdefcolor_space_demo(image):#色彩转换gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)#转化为灰度图cv.imshow("gray",gray)hsv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV)#转化HSV格式的图像（较常见，重要，H【0-18
@迷途小书童·2020-08-18 16:29

OpenCV+python：读取图片和视频详细信息

1，源代码importcv2ascvimportnumpyasnpdefvideo_demo():#定义读取视频信息的函数capture=cv.VideoCapture(0)#打开摄像头读取视频信息（无声音）while(True):ret,frame=capture.read()#打开电脑相机读取视频信息（没有读取到图片，截取到一帧的图片）frame=cv.flip(frame,1)#修改视角差异
@迷途小书童·2020-08-18 16:29

OpenCV+python：像素运算

一、数值运算（调节亮度，调整对比度）OpenCV提供的图片色素的处理函数（运算的要求：两张图片的shape要一样）：（1）相加：add()（2）相减：subtract()（3）相乘：divide()（4）相除：multiply()原理就是：通过获取两张（一次只能是两张）个图片的同一个位置的色素值来实现运算，黑色是0，白色为255，当大于255会为白色，小于0为黑色。importcv2ascv#数值
@迷途小书童·2020-08-18 16:29

图像二值化方法（Opencv+Python）

目前在计算机图像处理领域会经常用到一些预处理，简单介绍一些常用的对图像进行二值化处理的方法以及如何用代码去实现图像二值化。1.OpenCV实现代码如下：importcv2ascv#图像二值化0白色1黑色defthreshold_image(image):#以灰度化形式读取图片gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)#OpenCV中的窗口无法显示中文，未解决
初见与告别·2020-08-18 15:54

OpenCV+python实现视频文件读写

代码：fromcv2importcv2#视频读写videoCapture=cv2.VideoCapture('C:/Users/admin/Desktop/test/video/1.mp4')#获取视频帧率fps=videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#获取视频宽和高Size=(int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH
无人机遥感应用·2020-08-18 15:08

图像光照校正处理（白平衡）及其速度优化 -opencv+python

https://github.com/18150167970/image_process_tool/blob/master/lighting_enhancement.py先上效果图，从上到下分别为img:原图img1：均值白平衡法img2:完美反射img3:灰度世界假设img4:基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法img5:动态阈值算法img6:gamma校正img7:HDR校正7种变换原理：灰度
冰菓(笑)·2020-08-18 14:30

Opencv+Python 色彩空间

一、色彩空间1.RGB2.HSV(常见；重要)colorindex颜色较全，任何颜色好找；Hue∈[0,180],因为360∉[0,255],溢出；3.HCV4.YCrCb皮肤检测；5.YUV(常见)安卓开发相机；二、色彩空间相互转换像素快速取反：img=cv2.bitwise_not(img)色彩空间转换：hsv=cv.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)hcv=cv.
Daviiiiid·2020-08-18 13:30

Opencv+Python 视频文件的读写

视频文件的读写importcv2videoCapture=cv2.VideoCapture(r"D:\OpencvTest\zd.flv")#捕捉视频，未开始读取；fps=videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#获取视频帧速率size=(int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(videoCapture.g
Daviiiiid·2020-08-18 13:59

Opencv+Python 像素运算

要求：图片的shape、dtype一致importcv2defadd_demo(i1,i2,winName):#相加add_img=cv2.add(i1,i2)cv2.imshow(winName,add_img)defsubtract_demo(i1,i2,winName):#相减subtract_img=cv2.subtract(i1,i2)#相减注意先后顺序，此处为i1-i2cv2.imsh
Daviiiiid·2020-08-18 13:59

Opencv+Python 捕获摄像头的帧

捕获摄像头10秒钟的视频：importcv2cameraCapture=cv2.VideoCapture(0)#获取视频，未开始读取fps=30#此处VideoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)不能获取摄像头的帧速率，只返回0size=(int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(cameraCapture.ge
Daviiiiid·2020-08-18 13:59

Opencv+Python 图片亮度和对比度

调整亮度和对比度：importcv2importnumpyasnpdefcontrast_demo(img1,c,b):#亮度就是每个像素所有通道都加上brows,cols,chunnel=img1.shapeblank=np.zeros([rows,cols,chunnel],img1.dtype)#np.zeros(img1.shape,dtype=uint8)dst=cv2.addWeigh
Daviiiiid·2020-08-18 13:09

蒙太奇照片制作(Opencv+Python)

先看一下效果展示吧：原图(1350x1800)：替代后(45x72的图片，共计62500张，拼成13500x18000的效果图)：和原图融合后的最终效果(可以增加一些清晰度)：细节图：算法思路：修改那些提前准备的一堆图片的大小到马赛克般大小。(根据你自己准备的图片修改尺寸，我的原图是1080x1440的，为了修改之后不失真，我把图片resize成了45x72，刚好是20倍)放大目标图片的长宽，使之
骚火棍·2020-08-18 13:56

OpenCV+Python直方图均衡化

更多内容，请参考http://www.cnblogs.com/Undo-self-blog/p/8439149.html直方图均衡化可以将像素值分布的区域更广泛，在Python语言下，OpenCV提供的直方图均衡化函数有直接均衡化equalizeHist和自适应的均衡化createCLAHE，自适应的均衡化函数将整幅图像会被分成很多小块，然后再对每一个小块分别进行直接直方图均衡化。图像采用2种方法
originalcandy·2020-08-17 13:35

opencv+python 巧用霍夫变换实现图片旋转角度计算

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>图片角度不对，需要做校正，校正后ocr识别准确率更高，网上找了一圈，暂时没发现怎么计算图片旋转角度的资料。首先就是查找怎么做图片旋转，找到2篇文章，4PointOpenCVgetPerspectiveTransformExample和使用OpenCV和Python对图片进行旋转。第一篇的方法，是先要确定4个角的顶点，要是能确定就轻松多了，放弃。
weixin_33989780·2020-08-15 16:47

用OpenCV+Python对广角(包括鱼眼)镜头进行实时畸变校正

用普通摄像头的标定方式(cv2.calibrateCamera()或cv2.calibrateCameraExtended())去获取摄像头内参(包括畸变参数)已不适用于广角或鱼眼摄像头了。此文主要针对于大广角摄像头且边缘处畸变较大的摄像头进行标定与畸变校正。开发语言:PythonOpenCV中关于鱼眼镜头的Python版标定的API源码如下所示:defcalibrate(objectPoints
Thomson617·2020-08-13 12:41

学习笔记6（opencv+python阈值分割（最大熵））

@图像阈值分割（最大熵方法）老规矩，看相关函数（哈哈，没有啥函数）步骤1.进行归一化直方图2.累加概率直方图3.求出各个灰度级的熵4.计算最大熵时的阈值计算公式1.normHist为归一化的直方图，这里不做介绍2.累加概率直方图3.求出各个灰度级的熵4.计算最大熵时的阈值计算：f(t)=f1(t)+f2(t)最大化的t值，该值即为得到的阈值，即thresh=argmax(f(t))上代码#相关包i
Lewishoy·2020-08-13 10:00

学习笔记5（opencv+python 自动求坐标（鸟瞰））

@前面我们用了四边的顶点坐标来进行鸟瞰的操作，这里我们自动采取四边顶点坐标进行鸟瞰操作老规矩，进行相关函数介绍1.自动边缘检测函数edgeMap=imutils.auto_canny(gray,sigma=i)图像平移函数->x平移25，y平移75translated=imutils.translate(image,25,-75)2.图像的大小调整imutils.resize(image,widt
Lewishoy·2020-08-13 09:45

opencv+python 边缘检测的基本原理，及Sobel、LoG和Canny算子的程序实现

图像边缘检测的原理：图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位。边缘检测的基本原理：边缘检测的本质是微分，
逗创创·2020-08-12 13:08

OpenCV+python：图像二值化

1，图像二值化概念及方法一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的，所以一个像素点矩阵对应三个颜色向量矩阵，分别是R矩阵，G矩阵，B矩阵，它们也都是同样大小的矩阵。在图像处理中，用RGB三个分量（R：Red，G：Green，B：Blue），即红、绿、蓝三原色来表示真彩色，R分量，G分量，B分量的取值范围均为0~255，比如电脑屏幕上的一个红色的像素点的三个分量的值分别为：255，0，0。在理解了一张
@迷途小书童·2020-08-12 12:10

opencv+python入门学习之六 图像边缘检测

边缘检测：高通滤波器进行卷积，保留高频部分，留下边缘，换一句话说，即分别对x方向和y方向进行差分，边缘差分值比其他地方大，然后计算出梯度，边缘出现在梯度最大值处。（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化方法：基于搜索和基于零交叉基于搜索：梯度模最大基于零交叉：二阶导数的零交叉点一阶:：Roberts算子，Prewitt算子，Sobel算子，Kirs
木易ly·2020-08-12 11:13

OpenCV+python：Canny边缘检测算法

1，边缘处理图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是
@迷途小书童·2020-08-12 10:47

【OpenCV中的Gui特性】把鼠标当画笔 - 自学代码笔记

（根据OpenCV+Python中文教程书籍电子版自学）1.简单演示importcv2importnumpyasnp#查看所有被支持的鼠标事件#events=[iforiindir(cv2)if'EVENT'ini
HeyRena·2020-08-12 01:50

【OpenCV中的Gui特性】OpenCV中的绘图函数 - 自学代码笔记

（根据OpenCV+Python中文教程书籍电子版自学）1.头文件importcv2importnumpyasnp2.创建黑色背景#Createablackimageimg=np.zeros((512,512,3
HeyRena·2020-08-12 01:50

OpenCV+Python——图像加载与保存

从今天开始将陆续学习贾志刚老师的网课《Python+OpenCV3.3图像视频处理教程》，为了将自己的学习笔记记录下来避免之后遗忘（自己忘性实在太大），也相当于对自己的一个督促吧，决定培养自己写博客的习惯。接下来是第一课——图像加载与保存相关涉及到的代码如下所示：importcv2ascvimportnumpyasnp#numpy是python中一个较强大的库，涉及数组的运算defvedio_de
茜眉·2020-08-09 01:02

OpenCV+python 人脸识别

首先给大家推荐一本书：机器学习算法原理与编程实践本文内容全部转载于书中，相当于一个读书笔记了吧绪论1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法，发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法。以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去。但是由于算法运行效率问题，很快被一种新的算法替代了。这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost
weixin_33737134·2020-08-09 00:12

openCV+python实现图像去雾

Kaiming早在09年以MSRA实习生的身份获得CVPRbestpaper，其成果就是给图像去雾。当时并没有用深度学习，却能实现让人震惊的效果。先看下效果：左边是原图，右边是去雾霾之后的图。效果还是很惊人的吧。代码也非常简短，如下：requirements:opencv3python3用法：pythondehaze.pyxxx.jpgimportcv2importmathimportnumpya
木盏·2020-08-08 17:41

python+opencv实现实时更新画框，避免画出实心方块，选择目标实现grabcut

用opencv+python实现画框选定目标和后续实现grabcut，代码如下。
不去北京·2020-08-05 20:17

opencv+python实时人脸检测、磨皮

importnumpyasnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture(0)face_cascade=cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_frontalface_default.xml")eye_cascade=cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_eye.xml")smile_cascade=
aau88497·2020-08-05 00:07
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