工地临边防护缺失识别检测系统通过opencv+python网络模型技术，工地临边防护缺失识别检测算法检测到没有按照要求放置临边防护设备时，将自动发出警报提示现场管理人员及时采取措施。

智慧加油站卸油作业行为分析系统通过opencv+python网络模型技术，智慧加油站卸油作业行为分析算法实现对卸油作业过程的实时监测。

图像的基本操作1.通道颜色提取2.色彩通道转换3.绘制矩形4.边界填充1.通道颜色提取b,g,r=cv2.split(img)#将img的BGR拆分并赋到b,g,r上img=cv2.merge((b,g,r))#颜色通道合并#注意顺序是BGR2.色彩通道转换OpencvAPI:img=cv.cvtColor(src,code)输入：1.src：待转换的图像2.code：转换类型类型例如：cv.CO

1.读取图像（1）OpencvAPIimg=cv2.imread(flie,flag)输入值：1.flie：要读取的图像文件路径2.flag：读取方式（可省略）读取方式的标志：1.cv2.IMREAD_COLOR:(flags省略时的默认选项，也可用1代替)，提供3通道的BGR图像，每个通道一个8位值（0-255）。即输入彩色图像2.cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像（可

摘自https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/81632166直方图均衡化的三种情况,分别是:-灰度图像直方图均衡化-彩色图像直方图均衡化-YUV直方图均衡化灰度图像直方图均衡化对直方图均衡化主要使用opencv提供的一个equalizeHist()方法.importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("ima

OpenCV+Python系列教程1、系统环境配置新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、

图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检测数字验证码识

importosimportcv2importnumpyasnpimportpandasaspdfromPILimportImageimportmatplotlib.pylabasplt"""图像预处理"""#缩放#灰度化#二值化-otsu,自定义，自适应#均值滤波#中值滤波#自定义滤波#高斯/双倍滤波#开/闭运算#图片展示classFigurePreprocessing:def__init__(

1，直方图的概念图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。图像灰度直方图：一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况

本文介绍一种基于HoG+Pyramids+SlidingWindows+SVM的物体识别方法基本流程（1）确定最小检测物体，对原图img缩放，缩放比例为（滑动窗大小／最小物体大小）。（2）缩放后的图片，构建金字塔。（3）对金字塔的每一层，通过滑动窗获取patch（类似ROI的概念），对patch归一化处理，之后给训练好的物体检测器识别，将识别成功的窗口位置和概率保存。（特征使用HoG，分类算法使用

hist函数原型：hist(x,bins=None,range=None,density=None,weights=None,cumulative=False,bottom=None,histtype='bar',align='mid',orientation='vertical',rwidth=None,log=False,color=None,label=None,stacked=False,

图像处理的第一步操作基本都是进行灰度化在进行图片识别的过程中，我们需要将视频中每一帧图片取出并且转化为灰度图片，现在大部分的彩色图像都是采用RGB颜色模式，处理图像的时候，要分别对RGB三种分量进行处理，但实际上单纯RGB图像并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配，机器并不能够通过人眼的角度来迅速智慧的识别物体的框架、边角等信息，机器在进行计算的时候，如果是包含色彩的图片，特征

二维离散卷积分为三类：full卷积、valid卷积、same卷积。具体可参考https://blog.csdn.net/m0_38007695/article/details/82794454

Codeimportcv2ascvimportnumpydefmeasure_object(image):gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图gary转为二值图（黑白图）--->输出ret阈值、binary二值图ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_O

边缘检测包含：Prewitt边缘检测、Sobel边缘检测、Scharr算子、Canny边缘检测、Laplacian算子等。具体参考https://blog.csdn.net/qq_40962368/article/details/81416954推导过程：https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/81368890

开操作(Open)闭操作（Close）图像形态学的重要操作之一，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可开操作=腐蚀+膨胀，输入图像+结构元素闭操作=膨胀+腐蚀，输入图像+结构元素开闭操作作用去除小的干扰块-开操作填充闭合区域-闭操作水平或者垂直线提取顶帽-tophat黑帽-blackhat顶帽原图像与开操作之间得差值图像黑帽闭操作与原图像得差值图像形态学梯度-grad

一，色彩空间分类1.GRAY色彩空间GRAY（灰度图像）通常指8位灰度图，具有256的个灰度级，像素值的范围是[0，255]。当图像由RGB色彩空间转换为GRAY色彩空间时，处理方式如下：GRAY=0.299*R+0.587*G+0.114*B上述是标准转换方式，也是OpenCV中常用的转换方式，有时，也可以用简化形式：Gray=（R+G+B）/32.XYZ色彩空间XYZ色彩空间是一种更便于计算的

样本介绍样本地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/KNN最近临域本质：KNNtest样本k个max108个1->1#1.loaddata#2.knntesttraindistance5*500=2500784维=28*28#3.knnk个最近的图片55001test->500train(4)#4.k个最近的图片->parsecontentlabel(解析图片中的内

文章目录opencv+python基本的图像处理1、运行环境、语言及计算机视觉库的介绍：2、基本图像处理的实现3、学习途径4、问题与总结opencv+python基本的图像处理1、运行环境、语言及计算机视觉库的介绍

互联网改变了我们的生活，现在连打麻将都在网上打了。进几年发现身边的很多朋友都在网上玩一款四川麻将APP。平时没事的时候我也玩玩，我是一个写了几年程序的码龙，突然有一天我有个想法我能不能用我的专业来解放我的双手，用深度学习图像识别来做一个，麻将类软件的识别器，来帮助自己自动打麻将，从此我就可以一边看电视一边嗑瓜子一边和别人玩麻将了。想想都舒服。首先我们来分析一下这个里面的技术难点。如何实时获取屏幕的

前期文章我们分享了opencv的人脸检测人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别以及dlib的人脸检测与人脸识别人工智能-Dlib+Python实现人脸识别通过往期的分享，我们了解到人脸识别的大概过程

学习Opencv+Python之银行卡卡号识别思路：获取模板轮廓获取模板中每个数字的轮廓获取银行卡卡号轮廓分别提取卡号中的每个数字的轮廓对比识别代码：#导入工具包fromimutilsimportcontoursimportnumpyasnpimportargparseimportcv2importmyutils

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第二章图像的运算，让我们踏上继续回顾OpenCV进行图像处理的奇妙之旅，不断地总结、回顾，以新的视角快速融入计算机视觉的奥秘世界。2图像的运算复杂的图像处理是借助基础的图像运算来实现的，本章介绍图像运算的基本操作，为后续实现更加复杂的处理提供帮助。2.1图像加法运算可以通过加法运算符“+”和cv2.add函数实现图像的加法运算，但这两种方法对数据求和后溢出

车辆占用应急车道识别抓拍系统通过opencv+python人工智能识别技术，对高速公路应急车道进行不间断实时监测，当监测到应急车道上有车辆违规占用时，立即告警提醒后台人员及时处理避。

**OpenCV+Python实现医学影像拼接（一）**内容仅供参考首先是准备拼接的图片，（由于环境原因，本人裁剪的）原图片为我的思路是一二先拼接，三四再拼接，拼接后图片如下：与原图像对比还是有较为明显的瑕疵

我们都知道正方形(长方形)的中心是2条对角线的交点，圆的中心是一个圆的圆心，如何在对象检测以及图片检测与识别领域，判断一个形状的中心，便是计算机视觉领域中的一个基础检测中心检测Opencv+python

绝缘手套穿戴智能识别算法通过opencv+python深度学习技术，对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。

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

YOLO-V3实时检测实现（opencv+python实现）_Keep_Trying_Go的博客-CSDN博客_opencvyolov3importosimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttime

文章目录一.学习资料二.Section11.basic_functions.py2.contours.py3.draw.py4.read.py5.thresh.py6.transformations.py三.Section21.bitwise.py2.blurring.py3.colour_spaces.py4.gradients.py5.histogram.py6.masking.py7.res

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种方法处理后的效果分别如中下、右下图所示。从效果上看，直接均衡化对比度太大，自适应直方图均衡化效果比较好。三幅图像对应的直方图

#导入必要的包fromimutils.perspectiveimportfour_point_transformfromimutilsimportcontoursimportimutilsimportcv2#定义Python字典，代表0~9数字的七段数组DIGITS_LOOKUP={(1,1,1,0,1,1,1):0,(0,0,1,0,0,1,0):1,(1,0,1,1,1,0,1):2,(1,0

一、检测轮廓contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method)image：输入图像mode：轮廓的模式。cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上一层为外边界，内层为内孔的边界。如果内孔内还有连通物体，则这个物体的边界也在顶层cv2.RE

openCan’topenfile:‘haarcascade_frontalface_alt2’inreadmode想使用其中在调用opencv的haarcascade_frontalface_default.xml时，报错。错误的意思介绍，在读的模式下不能打开？但我找了一圈没有发现类似的错误解决方法。于是我换了一些绝对路径，发现也是这个错误，我就在想不会是我的文件不存在吧，但是又一想，也不应该啊

详情看论文或者大佬的博客吧，这里只是用python试一下。代码：importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimgL=cv2.imread('/home/your/left/image')imgR=cv2.imread('/home/your/right/image')#disparityrangetuningwindow_size

色块识别importcv2importnumpyasnpframeWidth=640frameHeight=480cap=cv2.VideoCapture(0)#获取摄像头cap.set(3,640)cap.set(4,480)cap.set(10,100)#调节亮度myColors=[[2,107,0,19,255,255],[133,56,0,159,156,255],[57,76,0,100

车辆未冲洗抓拍识别工地车辆冲洗监测系统t通过opencv+python可以对进出车辆冲洗情况进行自动识别，发现冲洗不合格自动进行抓拍存档。

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/51417779[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,一部分专门讲数学原理,一部分

介绍OpenCV+Python使用OpenCV构建图像识别算法，识别图片中的米粒个数，并计算米粒的平均面积和长度软件架构模块：OpenCV4.0.0.21编程语言：Python3.7.2编译器：PyCharm2018

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有时候需要对图像的attention可视化，形象观看效果，可以利用cv2.applyColorMap来生成图像。输入：原图、与原图同样大小的attentionmappython代码如下：importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('demo.jpg',1)#原图att=cv2.imread('demo_att.jpg',1)#featuremapw=cv2.app

配置正常的步骤从opencv官网下载opencv下载完成后直接安装，以默认安装路径默认C:\opencv为例配置：需要根据你安装的python版本来，是python64位的，就将opencv中的C:\opencv\build\python\2.7\x64下的cv2.pyd移动到python安装目录下的Lib\site-packages。32位的同理。测试：快捷键win+R，输入cmd打开命令行，输

代码：#设置获取帧的尺寸，默认为640*480cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320)cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)#当摄像头打开时，展示帧whilecap.isOpened():#读取帧，返回两个值，第一个为Bool值，表示是否读取到帧，第二个为获取的帧ret,frame=cap.read()#cv.flip()为图像的

利用opencv+python实现以下功能：1）获取实时视频，分解帧频；2）将视频做二值化处理；3)将视频做滤波处理（去除噪点，获取准确轮廓个数）；4）识别图像轮廓；5）计算质心；6）描绘质心动态变化曲线

人员抽烟行为识别检测系统基于opencv+python深度学习架构模型，对现场人员抽烟行为实施分析监测。YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。

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opencv+python用背景减去法抠图opencv+python用背景减去法抠图importcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimA=

基于特征点的特征描述子四、Harris角点检测算法4.1概述4.2原理4.3数学表达4.4代码实现4.4.1特征提取4.4.2图像匹配五、SIFT特征检测算法5.1概述5.2原理5.3数学表达5.4代码实现opencv

文章目录前言一、整体框架二、使用步骤;1.引入库;2.第一步:打开摄像头;3.第二步:设置回调函数;4.第三步:肤色检测;5.第四步:进行高斯滤波;6.第五步:边缘轮廓检测；7.第六步:求出手势的凹凸点；8.第七步:利用凹凸点个数判断当前手势;成果展示完整代码总结前言例如：随着人工智能的不断发展，计算机视觉这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习计算机视觉，本文在Opencv基础上实现了摄像头简单

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）-程序员大本营学习不同的形态学操作，例如侵蚀，膨胀，开运算，闭运算等。