OpenCV+python

Python+OpenCV+pyQt5录制双目摄像头视频的实例

要是OpenCV+python。貌似很简单就能OK的事情，但是，我们的项目不是一般要展示给老师看嘛。
ANONYMOUSLYCN·2019-06-28 08:32

opencv+python实时替换摄像头捕捉到的视频的背景

如题，使用opencv+python实时替换摄像头捕捉到的视频的背景。
梅花鹿先生和他的猫·2019-06-02 22:14

openCV+python实现人脸实时检测

一、静态的图像人脸检测importnumpyasnpimportcv2ascvpath='haarcascade_frontalface_default.xml'face_cascade=cv.CascadeClassifier(path)path='haarcascade_eye.xml'eye_cascade=cv.CascadeClassifier(path)#静态图像人脸检测img=cv.
SKY.AI·2019-06-02 12:48

OpenCV+Python二维码条形码识别

先上源码，github地址：https://github.com/DerrickRose25/Opencv_QRcode_recognition环境：Pycharm、Python3.7在pycharm里安装opencv-python、pyzbar的包简版代码识别度高，但是直接使用库函数没有任何意义，但是很实用：importcv2importpyzbar.pyzbaraspyzbardefdecod
The Chainsmokers·2019-05-31 19:32

Opencv+Python cv2.imshow闪退

Opencv+Pythoncv2.imshow闪退Opencv+Pythoncv2.imshow闪退waitKey（）的作用Opencv+Pythoncv2.imshow闪退#读入原始图像origineImage=cv2.imread('./pic/6.jpeg')#图像灰度化#image=cv2.imread('test.jpg',0)image=cv2.cvtColor(origineImag
泡泡里的月亮·2019-05-26 19:07

opencv+python学习记录（十四）双边滤波

双边滤波：它能够保持边界清晰的情况下有效的去除噪声，但是这种操作比较慢。它拥有着美颜的效果opencv提供的函数：cv2.bilateralFilter()importcv2defbi_demo(image):#高斯双边滤波dst=cv2.bilateralFilter(src=image,d=0,sigmaColor=100,sigmaSpace=15)cv2.namedWindow('bi_d
三味菜551·2019-05-23 10:42

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别（视频人脸检测）

上期文章我们分享了opencv识别图片中的人脸，OpenCV图片人脸检测，本期我们分享一下如何从视频中检测到人脸视频人脸检测OpenCV打开摄像头特别简单，只需要如下一句代码capture=cv2.VideoCapture(0)#打开摄像头打开摄像头后，我们使用如下一句代码，来获取视频中的图片（每帧图片）ret,frame=capture.read()#读取有了图片我们就可以按照图片的识别方式来检
huangwuming002·2019-05-22 09:56

OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！车牌号检测需要大致分为四个部分：1.车辆图像获取2.车牌定位、3.车牌字符分割4.车牌字符识别具体介绍车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.
weixin_33709609·2019-05-02 15:00

opencv+python -- 图像金字塔

图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于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。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。两种类型的金字塔：①高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的
小兵12138·2019-04-17 09:58

opencv+python -- 图像梯度

图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。各种算子的原理可参考：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901Codeimportcv2ascvimportnumpy
小兵12138·2019-04-17 09:52

opencv+python -- 霍夫直线检测

1.霍夫变换(HoughTransform)霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数（
小兵12138·2019-04-17 09:44

opencv+python学习记录(一)---Anaconda3安装cv2, tensorflow及pycharm配置Anaconda3的环境

opencv是一款开源的计算机视觉软件，对图像处理、分析、视频视觉都很友好。而tensorflow是谷歌公司推出的一款开源的深度学习的库，是很流行的。opencv+tensorflow这样的组合，可以很好的满足对工作、学习的需求。在这里，分享一下如何在Anaconda3安装cv2、tensorflow及pycharm配置Anaconda3的环境。1、Anaconda3安装cv2、tensorflo
三味菜551·2019-04-16 22:37

Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

运动模糊：由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊，又称为动态模糊Opencv+Python实现运动模糊，主要用到的函数是cv2.filter2D()：#coding:utf-8importnumpyasnpimportcv2defmotion_blur
-牧野-·2019-04-11 15:44

OpenCV+Python边缘检测

Sobel算子sobel算子计算的是图像的一阶梯度。灰度值变化越快的地方，梯度越大，如下图所示。一阶导数dst=cv2.Sobel(img,ddepth,dx,dy,k_size)#ddepth：dst的图像深度，一般使用cv2.CV_64F#dx=1,dy=0表示x方向上的梯度#dx=0,dy=1表示y方向上的梯度#k_size默认是3，当k_size设为-1时，会使用3x3的scharr算子，
音符纸飞机·2019-02-23 11:56

OpenCV+Python人脸识别、物体识别

HaarCascade人脸识别如何训练Haar分类器原理分析使用HaarCascade分类器进行人脸识别将Python源文件中data/haarcascades目录复制到项目中。defdetect_face(img):face_cascade=cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascades/haarcascade_frontalface_default
音符纸飞机·2019-02-11 23:14

OpenCV+Python图像连通域

connectedComponentsret,labels=cv2.connectedComponents(gray_img,connectivity=None)#connectivity4或8临近像素：周围4像素或8像素importcv2importnumpyasnpimg=np.array([[0,255,0,0],[0,0,0,255],[0,0,0,255],[255,0,0,0]],np
音符纸飞机·2019-02-11 21:11

OpenCV+Python的位操作方法

OpenCV中的位操作包括以下四种核心思想：src1和src2所有的数据做位运算，mask决定保留哪些数据，默认全部保留。cv2.bitwise_and(src1,src2,dst=None,mask=None)cv2.bitwise_or(src1,src2,dst=None,mask=None)cv2.bitwise_not(src1,src2,dst=None,mask=None)cv2.b
音符纸飞机·2019-02-10 14:32

OpenCV+Python基本图像数据操作

numpy数组与python内建bytearray互相转换importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("laugh.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print(img.shape)print(type(img))#numpy.ndarraybyte_array=bytearray(img)print(len(byte_array))img2=n
音符纸飞机·2019-02-10 13:59

OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！车牌号检测需要大致分为四个部分：1.车辆图像获取2.车牌定位、3.车牌字符分割4.车牌字符识别具体介绍车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.
cuiran·2019-01-31 11:18

OpenCV+Python识别车牌和字符分割

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！车牌号检测需要大致分为四个部分：1.车辆图像获取2.车牌定位、3.车牌字符分割4.车牌字符识别具体介绍车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.
cuiran·2019-01-30 17:54

opencv+python旋转图

importcv2#顺时针旋转90度defRotateClockWise90(img):trans_img=cv2.transpose(img)new_img=cv2.flip(trans_img,1)returnnew_img#逆时针旋转90度defRotateAntiClockWise90(img):trans_img=cv2.transpose(img)new_img=cv2.flip(tr
tony2278·2018-12-23 10:51

Opencv+Python 色彩通道拆分及合并的示例

一、图像色彩通道拆分importcv2img1=cv2.imread(r"D:\OpencvTest\example.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)#传入一张彩色图片b,g,r=cv2.split(img1)cv2.imshow("exampleB",b)#展示B通道图cv2.imshow("exampleG",g)cv2.imshow("exampleR",r)B通道图：G通道图：
Daviiiiid·2018-12-08 11:08

使用OpenCV+Python处理图片的颜色空间（色域）

ImageSegmentationUsingColorSpacesinOpenCV+PythonbyRebeccaStoneSep26,2018intermediatemachine-learningFromhttps://realpython.com/python-opencv-color-spaces/TableofContentsWhatAreColorSpaces?SimpleSegmen
jgw2008·2018-12-04 17:21

基于 Adaboost 的人脸检测系统的设计与实现(opencv+Python)

作  者：XJTU_Ironboy时  间：2018年12月源码下载：https://pan.baidu.com/s/1JmX-lH2p-H2e8QEBnBJz0Q联系方式：[email protected]一、问题描述  学习和了解基于OpenCV的人脸检测算法原理，在C++或者Python环境下基于OpenCV实现一个简单的人脸检测和跟踪程序，要求利用笔记本摄像头或其他网络摄像头进行实时检
XJTU_Ironboy·2018-12-01 16:51

OpenCV+Python车牌字符分割和识别入门 （含新能源车牌识别）

车牌识别三大步骤：1、从图中找出车牌2、从车牌中识别车牌号3、通过训练提高识别率本次仅实现第二步，这也是核心，其他两个属于附属功能，第三个可以通过GAN或Tesseract来进行训练，这个下篇再进行介绍。核心步骤：图片处理：1、将图片灰度化；2、将灰度图片二值化；3、校正；4、去燥；图像切割识别：1、图像切割；2、图像识别代码演示（注释）：需要导入，引入库为：opencv-python#!/usr
Alexantao·2018-10-09 17:23

Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊

运动模糊：由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊，又称为动态模糊Opencv+Python实现运动模糊，主要用到的函数是cv2.filter2D()：#coding:utf-8importnumpyasnpimportcv2defmotion_blur
-牧野-·2018-09-02 17:28

OpenCV+python手势识别框架和实例讲解

基于OpenCV2.4.8和python2.7实现简单的手势识别。以下为基本步骤1.去除背景，提取手的轮廓2.RGB->YUV，同时计算直方图3.进行形态学滤波，提取感兴趣的区域4.找到二值化的图像轮廓5.找到最大的手型轮廓6.找到手型轮廓的凸包7.标记手指和手掌8.把提取的特征点和手势字典中的进行比对，然后判断手势和形状提取手的轮廓cv2.findContours()找到最大凸包cv2.conv
静默虚空·2018-08-03 10:39

opencv+python读写视频流

#环境：opencv3.4.0python3.5.2#读取视频importcv2cap=cv2.VideoCapture('video.avi')#读取摄像头,0为摄像头索引，当有多个摄像头时，从0开始编号cap=cv2.VideoCapture(0)#从视频或摄像头中读取一帧（即一张图像）,返回是否成功标识ret(True代表成功，False代表失败），img为读取的视频帧ret,frame=c
我是小随·2018-07-10 14:47

opencv+python：图像的像素，属性，通道

#!usr/bin/envpython#coding:utf-8#foropencv#2018年6月11日21:23:18#参考网址：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_core/py_basic_ops/py_basic_ops.html#basic-ops#目标：#1、访问像素并修改像素#2、图像属性#3、通过像素的切片操作
月下花弄影·2018-06-11 23:27

Opencv+Python 图像文件读取展示写入

importcv2#cv2.imread(filename[,flags]),返回图像;#作用：加载图像并返回该图像,flags>0:返回3通道颜色，=0:返回灰度图像，返回值，参数:filename是文件名称,img是保存的图像;#作用：将图像保存成指定格式的文件,注意这里的params是一个数组#对于JPEG,可以是有质量的保存,CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY从0到100,10
Daviiiiid·2018-04-28 12:19

opencv+python 鼠标指针颜色检测

该模块有助于了解opencv中颜色的分布，返回rgb值并在屏幕左上角显示出来importnumpyasnpimportmathimportcv2importtimeix=1iy=1f=[]a=1b=1c=1ixx=1iyy=1defnothing(x):passdefonmouse(event,x,y,flags,param):globalix,iy,f,a,b,c,ixx,iyyifevent=
dgut_guangdian·2018-04-04 10:01

OpenCV+Python车牌字符分割和识别入门

最近做一个车牌识别项目，入门级别的，十分简单。车牌识别总体分成两个大的步骤：一、车牌定位：从照片中圈出车牌二、车牌字符识别这里只说第二个步骤，字符识别包括两个步骤：1、图像处理：原本的图像每个像素点都是RGB定义的，或者称为有R/G/B三个通道。在这种情况下，很难区分谁是背景，谁是字符，所以需要对图像进行一些处理，把每个RGB定义的像素点都转化成一个bit位（即0-1代码），具体方法如下：①将图片
Jdfohewk·2017-11-28 00:26

机器视觉专栏（一）opencv基础操作

这里不再黑matlab了，下面先来谈谈opencv+python的基础操作读取，显示，保存图像importcv2importnumpyasnpa=cv2.imread("lena.jpg")#读取图像cv2
limn2o4·2017-09-02 16:28

（OpenCV+Python）--RGB转HSI

cv2.cvtColor函数封装了各种颜色空间之间的转换，唯独没有RGB与HSI之间的转换，网上查来查去也只有C++或MATLAB版本的，自己要用到python里，所以就写写python版本的。HSI颜色模型是一个满足计算机数字化颜色管理需要的高度抽象模拟的数学模型。HIS模型是从人的视觉系统出发，直接使用颜色三要素–色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity，有时也
零尾·2017-08-23 08:03

OpenCV+python手势识别框架和简单例子

基于OpenCV2.4.8和python2.7实现简单的手势识别。以下为基本步骤1.去除背景，提取手的轮廓2.RGB->YUV，同时计算直方图3.进行形态学滤波，提取感兴趣的区域4.找到二值化的图像轮廓5.找到最大的手型轮廓6.找到手型轮廓的凸包7.标记手指和手掌8.把提取的特征点和手势字典中的进行比对，然后判断手势和形状提取手的轮廓cv2.findContours()找到最大凸包cv2.conv
静默虚空·2017-08-01 10:58

opencv+python检测入侵物体

opencv+python检测入侵物体去年暑假在家的时候，参考别人的博客，编写了这个程序，本想着继续完善一下，却一直没时间做。偶然翻到了这个程序，决定放上来。
甘果瓦·2017-07-08 23:19

（OpenCV+Python）--目标跟踪，卡尔曼滤波+鼠标轨迹跟踪

卡尔曼是匈牙利数学家，Kalman滤波器源于其博士毕业了论文和1960年发表的论文《ANewApproachtoLinearFilteringandPredictionProblems》（线性滤波与预测问题的新方法）。论文地址卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。对于每个时刻的系统扰动和观测误差（即噪声），只要对它们的统计性质作某些适当的假定，通过对含有噪声的观测信号进行处理，就能在平
零尾·2017-07-04 10:09

OpenCV+Python 摄像头采集代码

代码#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportcv2#0号摄像头，也可以1、2，lsusb查看cap=cv2.VideoCapture(0)#设置分辨率cap.set(3,1280)cap.set(4,1024)time.sleep(2)#必须要此步骤，否则失败cap.set(15,-8.0)#只能是如下选择分辨率.#160.0x120.0#176.0x144
asukasmallriver·2017-07-02 20:50

OpenCV自学笔记1：Pycharm + OpenCV3 + Python3 配置记录

Pycharm+OpenCV3+Python3配置记录引言：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
两鬓已不能斑白·2017-06-23 16:05

（OpenCV+Python）--目标跟踪，背景分割器：KNN、MOG2和GMG

OpenCV提供了一个称为BackgroundSubtractor的类，在分割前景和背景时很方便。在OpenCV3中有三种背景分割器：K-Nearest（KNN）、MixtureofGaussians（MOG2）、GeometricMultigid（GMG）BackgroundSubtractor类是专门用于视频分析的，即BackgroundSubtractor类会对每帧的环境进行“学习”。Bac
零尾·2017-06-21 18:41

（OpenCV+Python）--目标跟踪，基本的运动检测

目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程，有着非常广泛的应用。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务，如监控、基于感知的用户界面、增强现实、基于对象的视频压缩以及辅助驾驶等。有很多实现视频目标跟踪的方法，当跟踪所有移动目标时，帧之间的差异会变的有用；当跟踪视频中移动的手时，基于皮肤颜色的均值漂移方法是最好的解决方案；当知道跟踪对象的一方面时，模板匹配是不错的技术。本文代码是做一个基本的
零尾·2017-06-21 09:58

（OpenCV+Python）--检测场景内是否有物体移动，并进行人脸抓拍

可以当个家庭安防用吧0.0importcv2importtimesave_path='./face/'face_cascade=cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')eye_cascade=cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascade_eye.xml
零尾·2017-06-08 20:41

centos6.5下安装OpenCV+Python支持

Python调用opencv的原理是：opencv编译出共享库文件，python把这个共享库文件作为一个模块加载并使用。通俗点就是，编译opencv的时候开启python接口选项，编译好了会产生cv2.so(linux下）或者cv2.pyd(windows下）这个共享库文件，python代码中import这个cv2就可以用了。为了能正确import它，往往需要把cv2.so放在python找包能找
卫庄的痛·2017-05-24 16:52

（OpenCV+Python）--视频流局部区域像素值处理

参考我之前写的处理图片的文章：Python+OpenCV实现【图片】局部区域像素值处理（改进版）开发环境：Python3.6.0+OpenCV3.2.0任务目标：摄像头采集图像（例如：480640），并对视频流每一帧（灰度图）特定矩形区域（48030）像素值进行行求和，得到一个480*1的数组，用这480个数据绘制条形图，即在逐帧采集视频流并处理后“实时”显示采集到的视频，并“实时”更新条形图。工
零尾·2017-05-03 21:54

【OpenCV+Python】轮廓检测及绘制，可用以生成对应于不规则形状ROI区域的mask

Overview在OpenCV中文论坛上很多人问到这样的问题，如何对图像的不规则区域设置ROI，即设置敏感区域，以用来做相关的图像处理。根据若干博文的整理及自己的点点经验，在此进行简单的归纳：第一部分主要叙述C++中对于不规则区域设置ROImask的方法，第二部分主要叙述Python中对于不规则区域检测及绘制轮廓的方法。C++部分对图像的不规则区域设置ROIOpenCV自带的函数cvSetImag
狂风摆渡Alex·2017-04-16 15:25

（OpenCV+Python）--环境配置，Windows+Python3.6（Anaconda3）+OpenCV3.2

注：本次安装因为我要配的这个笔记本是win7（32bit）的，所以安装中软件版本的选择就是按32位走的，我之前在win10（64bit）也装过，实际中这个教程的方法对于win7还是win10,32位又或是64位系统是通用的，软件版本按需选择就行了。1.安装Python环境，推荐使用Anaconda，下载地址2.双击Anaconda3-4.3.1-Windows-x86.exe一路安装到底，中途根据
零尾·2017-03-12 13:23

CentOS6.5上配置Python2.7+OpenCV2.4.13

为了学习使用FasterR-CNN,需要安装opencv+python环境，之前已经在CentOS下安装好了python2.7。
10km·2016-10-14 15:41

【opencv+python】图像处理之二、几何变换(仿射与投影)的应用

该系列文章为OpenCV+PythonTutorials的学习笔记代码托管在Github转载请注明:http://blog.csdn.net/a352611/article/details/51418178[三记的博客]写在文章开始之前:关于几何变换,常见的资料都没有把数学原理部分讲透彻,基本都是照着课本说,导致我很多地方无法彻底理解.思前想后还是把这一块分成两个部分,一部分专门讲数学,一部分专门
weixin_30484247·2016-05-15 20:00

【opencv+python】图像处理之一、颜色空间RGB,Gray与HSV

该系列文章为OpenCV+PythonTutorials的学习笔记代码托管在Github转载请注明:http://blog.csdn.net/a352611/article/details/51416769[三记的博客]颜色空间转换cv2.cvtColorRGB就是指Red,Green和Blue,一副图像由这三个channel(通道)构成Gray就是只有灰度值一个channelHSV即Hue(色调
a352611·2016-05-15 15:18

3.0版本opencv+3.4版本的python

opencv背景差分部分所写的函数只有python3以上的版本才可以支持之前在windows下一篇安装博文：windows环境下opencv+python安装http://blog.csdn.net/mengyafei43
sunno_ya·2016-05-02 21:00
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