CVUI之图像Pythonimportnumpyasnpimportcv2importcvuidefimage_test():WINDOW_NAME='Image-Test'#创建画布frame=np.zeros((400,600,3),np.uint8)#读取图像image=cv2.imread("lena-face.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)cvui.init(WINDOW_

CVUI简介cvui是一个非常简单的UI库，构建在OpenCV画图基本原型接口上。其他UI库，如imgui，需要OpenGL才能工作。cvui则不需要。特性轻量级，简单易用；只需要头文件，除了OpenCV以外，不需要其他依赖；基于基础的OpenCV绘图函数，不需要OpenGL或者QT；友好的类C接口API；组件渲染轻松，不用担心位置；简单但功能强大的鼠标API；UI组件数量适中，一共11个；在C+

CVUI之按钮Pythonimportnumpyasnpimportcv2importcvuidefbutton_test():WINDOW_NAME='Button-Test'#创建画布frame=np.zeros((400,600,3),np.uint8)#图像按钮不同状态的图像idle_mat=cv2.imread("lena-face.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)over_

Python3.7、pip3、gccapt-getinstallpython3python3-devpython3-pipgcc2安装相关依赖，输入以下命令：注：Toolkit-lite2本身并不依赖opencv-python

项目导入的cv2，其实完整的包名为opencv-python。如果没有安装的情况下，项目运行会报错，报错提示为：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'cv2'。

optflow作为opencv光流库，使用时，不仅要opencv-python还要下载opencv-contrib-python。

利用卷积对图像模糊处理一、调用函数实现模糊二、自定义模糊一、调用函数实现模糊图像的模糊是图像处理中比较常用和简单的处理手段之一。那么使用这种手段的原因就是为了给图像进行去噪，便于后面的处理根据我上文图像卷积的操作中可以想象，图像的模糊处理就是卷积的计算，拿一个3*3的卷积核在图像上做滑动操作，继而得到新图像而不同类型的模糊背后其实对应的卷积核也不同根据原理的不同，模糊的方式也有很多种，比如：均值模

opencv安装包https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/

安装：opencv-python安装很简单。使用pip安装即可，注意，最好安装3.4.1.15版本一下，因为后续版本的有的算法申请的专利,用不了。

**问题：**直接使用anacondaprompt，输入pipinstallopencv-python==3.4.1.15报错：Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementopencv(fromversions:)Nomatchingdistributionfoundforopencv有可能是因为现在anaconda的版本过高，如果想要安装3.4.

OpenCV-Python是OpenCV的PythonAPI，结合了OpenCVC++API

环境配置：python=3.6，opencv-python=4.4.0，torch=1.7.1（cuda=11.0），PyQt5=5.15.1（缺啥补啥）PyQt5功能：实现选择视频文件、播放、中止、暂停

在安装opencv-python和opencv-contrib-python后，运行detect.py出现下面错误解决方法如下：第一种情况：首先如果你是通过conda命令安装的opencv，那么卸载它condauninstallopencv

这个错误表明在使用OpenCV库的highgui模块时，程序传入的图像宽度为0，导致断言失败。这通常是由于读取的图像不存在或者文件路径有误导致的。建议检查图像路径是否正确，并确保图像文件存在。

成功解决问题cv2.error:OpenCV(4.6.0)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:967

报错解决1.报错信息2.解决2.1解决过程2.1解决成功1.报错信息cv2.error:OpenCV(4.7.0)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules

ProgramData\Anaconda3\python.exe"C:/Users/王/PycharmProjects/test/test0627.py"[WARN:[email protected]]globalD:\a\opencv-python

报错1error:OpenCV(4.7.0)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:692:

cv2.error:OpenCV(4.3.0)C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:376:error:(-215

error:OpenCV(4.1.1)C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:352:error:(-215:Assertionfailed

可以说就是没有读入图片原因分析：路径出错或没有图片1.路径里面有中文，opencv-python不支持直接读取中文路径，把图片路径改成英文或把图片换一个路径就行。如果需要改成中文路径的

pipinstallopencv-python报错：ERROR:Couldnotbuildwheelsforopencv-python,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-ba反复实验不成功，最后使用conda安装成功！具体步骤如下：1.进入清华大学镜像中心下载地址（比官网快）：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl

目录1图像的矩2轮廓面积3轮廓周长4轮廓近似1图像的矩图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。函数cv2.moments()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。cv2.moments(array,binaryImage)array：输入数组或光栅图像，常用contours[0]binaryImage：默认值是false，如果为true，则所有非零的像素都会按值1对待，阈值为1，此参数仅对图像

https://blog.csdn.net/wwwlyj123321/article/details/79066226pip命令下的文件名不支持查看当前pip命令支持的文件名还有版本，在shell中输入importpip;print(pip.pep425tags.get_supported())https://blog.csdn.net/qq_38161040/article/details/88

1.缺少软件包opencv-python是一个十分受

已解决pip安装opencv-python模块，抛出异常ERROR:pip’sdependencyresolverdoesnotcurrentlytakeintoaccountallthepackagesthatareinstalled.Thisbehaviouristhesourceofthefollowingdependencyconflicts.paddlepaddle1.8.5requir

python3.6安装opencv遇到报错。如下所示：pipinstallopencv-python报错。PleasechecktheinstalltargetisvalidandseeCMake'soutputformoreinformation.----------------------------------------ERROR:Failedbuildingwheelforopencv-

python安装opencv出现问题在重新安装opencv的时候，系统出现报错：ERROR:Couldnotbuildwheelsforopencv-python,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects然后上网查了后，发现是python版本不支持最新的opencv，需要安装一个旧版本的，比如4.3.0.38的。安装旧版本需要在安装指

requirements.txt：opencv-python==4.2.0.32numpy然后说一下项目目录都有哪些东西：/docker-yolo/cfgvoc.namesyolov3.cf

(必备技能)使用Python实现屏幕截图文章目录(必备技能)使用Python实现屏幕截图一、序言二、环境配置1、下载pyautogui包2、下载opencv-python包3、下载PyQt5包4、下载pypiwin32

问题：使用cv2.imread读取含有中文路径的图片时，返回None。原因：opencv不接受non-ascii的路径。解决方法：先用np.fromfile()读取为np.uint8格式，再使用cv2.imdecode()解码。cv2.imdecode(buf,flags)#buf-Inputarrayorvectorofbytes.#flags-Thesameflagsasincv2.imrea

1执行命令pip3installopencv-python==4.1.1.26执行过程中显示没有安装skbuild，Nomodulenamed‘skbuild继续执行如下命令sudoapt-getinstallskbuild2修改默认的镜像源将pip源更换到国内镜像查看网友的链接如下将pip源更换到国内镜像_Chaser_LittleBee的博客-CSDN博客_pip源[这里是图片001]http

具体参考https://blog.csdn.net/yukinoai/article/details/87892718

opencv-python图像入门：1:读：cv2.imread()这个函数用来读取一副图像，第一个参数（必须传）可以是图片的相对路径或者绝对路径（如果你第一个参数传错，程序不会报错，但是函数的返回值会是

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、高通滤波1.1原理1.2程序设计1.3结果可视化二、低通滤波2.1原理2.2程序设计2.3结果可视化三、带通滤波3.1原理3.2程序设计3.3结果可视化一、高通滤波1.1原理顾名思义，高通滤波就是允许高频信息通过，低频

报错日志:>>>importcv2Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/cheung/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/cv2/__init__.py",line3,infrom.cv2import*ImportError:libSM.so.6:cannotopensharedobje

OpenCV-Python实战（20）——OpenCV计算机视觉项目在Web端的部署0.前言1.PythonWeb框架简介2.Flask安装与使用2.1Flask安装2.2Flask框架HelloWorld

1.缺少软件包opencv-python是一个十分受欢迎的软件包，其下载量约为5000万。但正

1，环境：win764位，python3.8（anaconda），opencv-python（pipinstallopencv-python）pyusb（pipinstallpyusb）libusb（pipinstalllibusb

目标在本章中，我们将学习图像金字塔我们将使用图像金字塔创建一个新的水果“Orapple”我们将看到以下功能：cv.pyrUp()，cv.pyrDown()理论通常，我们过去使用的是恒定大小的图像。但是在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，当在图像中搜索某些东西（例如人脸）时，我们不确定对象将以多大的尺寸显示在图像中。在这种情况下，我们将需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在

主要步骤：步骤一：卸载opencv-python(如果还有安装opencv-contrib-python，也需要卸载)步骤二：安装新的opencv-python及opencv-contrib-python

python小白，之前安装了opencv-python,再后来遇到人脸识别的时候，由于缺少contrib库，所以就将原来的opencv卸载了(尴尬)。

图像滤波是一种十分常见的图像处理手段。通常，你可以认为相邻位置像素是紧密联系的，它们共同来显示对某个物体，图像滤波则通过运算来排除图像中和周围相差大的像素。当然，这并不是绝对的，有时候你为了评估图像的质量，也会将这些“特立独行”的像素作为选取的目标。无论你采用什么方法，记住你要的目标就行，有时候你的目标可能是别人的背景。滤波常常会使得图像变得模糊(非绝对)，那么，为什么你需要将一幅清晰的图像变得模

在之前的教程中，我们谈到了轮廓的一些基本特征，包括有图像的矩、轮廓区域的面积、轮廓的周长、轮廓的外接图形等等。今天我们仍然讨论几种轮廓的特征，它们将很具有实战意义，我们将从综合方面讲述。轮廓近似通常在某些特定场合，我们并不需要太过精确的轮廓信息，而只需要大概的信息，这个时候我们就需要对轮廓进行近似处理，实际上也称之为多边形拟合。我们接下来将会做一个综合性实验，从而完善对轮廓近似的实战学习。先来看相

在传统的计算机视觉处理中，OpenCV依然是最为基础和常用的工具。即便是如今深度学习如火如荼，在图像处理领域表现出越来越强大的潜力时，OpenCV也不失为预处理的有效手段。另外，OpenCV的工具箱里，也不断再融入机器学习的算法，充实自身才能应对变化。之前用OpenCV的人脸识别功能以及视频处理功能，都是简单的使用而已。最近一点时间系统看了下教程，这里先贴出个教程链接以备忘：OpenCV-Pyth

OpenCV-pythonDNN模块使用CUDA加速背景众所周知，Opencv底层是用C++编写的，大家使用最多的肯定也是在该语言下。尤其在使用CUDA加速模型推断这一块。这不由发问，难道Python就不能了吗？况且好多深度学习框架还是用Python编写。因此，这里为了相应Python的强大功能。记录一下如何用CUDA加速DNN推断过程。问题的由来相信有好多朋友都习惯使用Opencv自带的CUDA

Python3importcv2importrequestsimporttimefromPILimportImagefromioimportBytesIO#setNoneproxyimportosos.environ['no_proxy']='*'#Internetpictureurl="https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b99

一、前提配置：Windows，visualstudio2019，opencv，python10，opencv-python，numpy，tensorflow，mediapipe，math1.安装python

环境配置Pycharm直接pipinstall安装opencv-python或opencv-contrib-python，注意的是安装opencv-python-headless会导致imshow等涉及

一、【读取照片】（一）简单读取并显示importcv2img=cv2.imread("lz2.png")print(img.shape)#打印照片分辨率cv2.imshow('photo',img)cv2.waitKey(0)灰度图：gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)二值化（黑白图）：retval,bit_img=cv2.threshold(