Python-OpenCV中的图像处理-物体跟踪物体跟踪物体跟踪现在我们知道怎样将一幅图像从BGR转换到HSV了，我们可以利用这一点来提取带有某个特定颜色的物体。

Python-OpenCV中的图像处理-几何变换几何变换图像缩放图像平移图像旋转仿射变换透视变换几何变换对图像进行各种几个变换，例如移动，旋转，仿射变换等。

Python-OpenCV中的图像处理-图像金字塔图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔金字塔图像融合图像金字塔同一图像的不同分辨率的子图集合，如果把最大的图像放在底部，最小的放在顶部，看起来像一座金字塔，

Python-OpenCV中的图像处理-图像梯度图像梯度Sobel算子和Scharr算子Laplacian算子图像梯度图像梯度，图像边界等使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Scharr()

Python-OpenCV中的图像处理-边缘检测边缘检测Canny算子边缘检测Canny算子Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是JohnF.Canny在1986年提出的。

Python-OpenCV中的图像处理-图像轮廓轮廓什么是轮廓查找轮廓绘制轮廓轮廓特征图像的矩轮廓面积轮廓周长（弧长）轮廓近似凸包轮廓边界矩形轮廓什么是轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线

Python-OpenCV中的图像处理颜色空间转换物体跟踪获取HSV的值几何变换图像缩放图像平移图像旋转仿射变换透视变换图像阈值单阈值自适应阈值Otsu's二值化颜色空间转换在OpenCV中有超过150

OpenCV如何正确使用stereoRectify函数函数介绍用于双目相机的立体校正环节中，这里只谈谈这个函数怎么使用，参数具体指哪些函数参数随便去网上一搜或者看官方手册就能得到参数信息，但是！！相对关系非常容易出错！！这里详细解释一下这些参数究竟怎么用voidstereoRectify(InputArraycameraMatrix1,InputArraydistCoeffs1,InputArra

图像的基础操作获取图像的像素值并修改获取图像的属性信息图像的ROI区域图像通道的拆分及合并图像扩边填充图像上的算术运算图像的加法图像的混合图像的位运算获取图像的像素值并修改首先读入一副图像：importnumpyasnpimportcv2#1.获取并修改像素值#读取一副图像，根据像素的行和列的坐标获取它的像素值，对于RGB图像而言，返回RGB的值，对于灰度图则返回灰度值img=cv2.imread

Python-opencv学习第三课：图像对象的创建与赋值文章目录Python-opencv学习第三课：图像对象的创建与赋值一、学习内容二、代码部分1.引入库2.定义一个图像创建函数和读入图片3.打印图像维度并进行显示

概述最近在做人脸检测相关功能，目前注意到比较传统（非深度）人脸检测特征包括harr和LBP(HOG用于行人检测更多些)，opencv包括了这两种特征算法，并且相对来说，LBP更快，这是一个比较大的优点，我决定试一试。这里就是我测试的记录。感受：opencv实现的LBP人脸检测确实快，但是官方的模型文件对于侧脸和歪脸很弱，容易漏检。可能是因为官方没有针对这些情况训练，只针对正脸。真是使用的话，还要根

目录腐蚀膨胀开/闭运算其他形态学操作形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是"变瘦"，膨胀就是"变胖"，看下图就明白了：形态学操作一般作用于二值化图（也可直接作用于原图），来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分！腐蚀腐蚀的效果是把图片"变瘦"，其原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小区域内有一个是0该像素点就为0：这样原图中边

形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是"变瘦"，膨胀就是"变胖"，看下图就明白了：形态学操作一般作用于二值化图(也可直接作用于原图)，来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分！腐蚀腐蚀的效果是把图片"变瘦"，其原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小区域内有一个是0该像素点就为0：这样原图中边缘地方就会变成0，达到了瘦身目的Op

形态转换函数用法结构元素可以是矩形/椭圆/十字形，可以用cv2.getStructuringElement()来生成不同形状的结构元素，比如：kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))#矩形结构kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5))#椭圆结构kernel=c

常见图像复原算法与python-opencv实现概述算法介绍及实现数字图像处理中的主要数学知识傅立叶变换运动模糊传统算法无约束复原算法有约束复原算法评价函数引申：基于深度学习方法的图像复原的算法举例DarkChannelPriorBlindImageDeconvolution

condaenvironments:#baseD:\ProgramData\Anaconda3二、激活base环境进入conda环境condainitcmd.execondaactivatebase三、根据版本号，下载对应的python-opencv

本项目使用python-opencv打开Azure-KincetDK相机，并显示RGB,深度图和点云图和KCF目标跟踪算法附上实现的代码地址与已经测试成功的系统本文代码地址：open_azure_kinect

Python-Opencv应用实例之树叶自动分割、标签及统计分析系统本文通过Python+opencv实现这样的需求：输出位置和角度(x,y,r)，并标记出轮廓基于传统图像处理算法实现，算法原理：输入图像

cv2的滑动条使用起来其实挺简单的，只需记住两个函数就行cv2.createTrackbar创建滑动条cv2.getTrackbarPos获取滑动条当前值其他要注意的是滑动条的名字以及滑动条创建在哪个窗口上！！！这个要一一对应，详见下例importcv2cv2.namedWindow('show',cv2.WINDOW_NORMAL)img=cv2.imread('D:/images/a.jpg'

HowcanIdefine"lower"and"upper"rangeoftwodifferentcolor,suchasredandblue(becauseredandbluearenotnexttoeachotherintheHSVcolor)Thisonebelongstored:lower_red=np.array([160,20,70])upper_red=np.array([190,2

摄像头识别红色和蓝色并框选，当该颜色为摄像头屏幕上大多数颜色时打印出该颜色的名称新手学习笔记，第一次写博客，若有错误还请指出（~`_`）~1.调包importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt2.初始设置lower_red=np.array([0,50,100])#为红色和蓝色设置阈值用来为之后处理图像准备upper_red=np.a

importcv2defaccess_pixels(frame):print(frame.shape)#shape内包含三个元素：按顺序为高、宽、通道数height=frame.shape[0]weight=frame.shape[1]channels=frame.shape[2]print("weight:%s,height:%s,channel:%s"%(weight,height,chann

cv2.addWeighted该函数的完整表述为：Python-OpenCV图像叠加or图像混合加权实现。

上一讲我们学习的是人脸检测，只是检测到人脸所在的区域，这一讲说的是图片验证码识别，是要有识别在里面的。先介绍什么叫做OCR：利用pytesseract实现图片验证码识别我们用到的核心模块是pytesseract，关于这个模块如何配置，参考：https://www.cnblogs.com/zhangxinqi/p/9297292.html#_label1这个地方我的选择是把所有的都勾上了，当然你可以

Python3识别验证码(opencv-python)一、准备工作使用opencv做图像处理，所以需要安装下面两个库：pip3installopencv-pythonpip3installnumpy二、识别原理采取一种有监督式学习的方法来识别验证码，包含以下几个步骤：图片处理-对图片进行降噪、二值化处理切割图片-将图片切割成单个字符并保存人工标注-对切割的字符图片进行人工标注，作为训练集训练数据-

准备1、一张棋盘图可以直接从opencv官方github下载，这是一个拥有10*7个格子的棋盘，共有9*6个角点，每个格子24mm，本文所使用的就是这一个棋盘。你需要将它打印在A4纸上用于后续使用。（也可以根据官方教程自行设置棋盘大小OpenCV:Createcalibrationpattern）opencv/pattern.pngat4.x·opencv/opencv·GitHub2、一个双目摄

importcv2#method1defarea1(image):list=[]h,w=image.shape[0],image.shape[1]foriinrange(h):forjinrange(w):ifimage[i][j]!=0:coor=(j,i)list.append(coor)returnlen(list)#method2defarea2(image):sum=0h,w=image

函数原型：cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])参数解释image源图像threshold1阈值1threshold2阈值2apertureSize可选参数，Sobel算子的大小其中，较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的。所以这

有时候想要获得一幅图片里面某个物体的精确的hsv的值，需要怎么做呢？importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimage=cv2.imread('hsv.png')HSV=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)defgetpos(event,x,y,flags,param):  ifevent=

要点：参考：如何用Python-OpenCV实现图片倾斜调整？一图片转正比如一张纸的照片是倾斜的，用OpenCV如何实现自动检测出纸的轮廓并调整倾斜角度，让照片变“正”。

图像边缘轮廓提取图像边缘是存有图像的重要信息，边缘轮廓的提取无异于是重点，记录下sobel边缘轮廓提取算法的实现步骤。Sobel边缘轮廓提取算法Sobel算法是根据一阶导数进行边缘点的确定，对于待处理图像I，在其x，y两个方向进行求导，取其根号下的x，y方向导数结果的平方和，对整个图像处理完成后，统计极大值所在的位置，就是图像的边缘。代码：importcv2ascvimportnumpyasnpi

霍夫圆检测（HoughCircles）霍夫圆检测是先进行圆心的确定，然后根据圆心推导出半径。1。圆心检测的原理：圆心是无数条直线相交的结果，那么可以设定一个阈值，如果相交于一点的直线超过了阈值，那么就可以将该点确定为圆心。2.确定了圆心，那么圆上的点到圆心的距离是固定的，即为半径，设定阈值，如果有很多点到圆心的距离超过了阈值，那么该距离就设定为半径3.知道了半径和圆心，那么就获取到了整个圆的方程，

暴力匹配importcv2importsysimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplot#特征匹配defbf(filepath1,filepath2):img1=cv2.imread(filepath1,0)img2=cv2.imread(filepath2,0)defrd(name,img):img=cv2.resize(img,(0,0),fx=0.

python-opencv中的参数如下：（1）cv2.WINDOW_NOR

https://blog.csdn.net/sinat_21258931/article/details/61418681#commentseditthreshold：固定阈值二值化，ret,dst=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)1src：输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图dst：输出图thresh：阈值maxval：当像素值超过了阈值（或者小

目录一、安装python-opencv。

目录概要：正文部分：概念介绍：何谓“开”与“闭”：如何实现开运算与闭运算：应用场景：结语：概要：众嗦粥汁所周知，在如今计算机视觉（ComputerVersionshortforCV）是人工智能与机器人技术发展的一个重大研究方向，而opencv作为一个专门为机计算机视觉编程提供技术与函数支持的第三方库，自然是一个需要重点研究的内容。本期首先要谈谈什么是图像的开运算与闭运算以及开运算与闭运算都能用在什

概要：众嗦粥汁所周知，在如今计算机视觉（ComputerVersionshortforCV）是人工智能与机器人技术发展的一个重大研究方向，而opencv作为一个专门为计算机视觉编程提供技术与函数支持的第三方库，自然是一个需要重点研究的内容。本期所要介绍的函数是opencv库中的函数——addWeighted。addWeighted函数的主要作用是将两张源图片以一定的权重进行混合，以满足日常生活中我

文章目录一、安装dlib和python-opencv库二、提取人脸特征点三、facemorph并保存图片四、合成人脸渐变视频本实验使用pycharm目标：实现两张人脸图像的融合就不讲原理了，直接放实现流程一

此系列源码在我的GitHub里：https://github.com/yeyujujishou19/Python-OpenCV一，OpenCV的结构A）根据功能和需求的不同，OpenCV中的函数接口大体可以分为如下部分

Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数，但是很容易使用相关的函数来实现。

文章目录一问题二利用PIL库显示中文2.1下载中文字体包2.1.1直接gitclone2.1.2把文件夹复制至PIL文件夹下2.2使用PIL库2.2.1函数介绍2.2.2全部代码一问题在python-opencv

1、安装环境：pipinstallmxnet,python-opencv,tqdm2、对齐矫正人脸并裁剪3、用insightface计算相似度，无需安装insightface等，两个脚本即可：'''face_analysis.py

YOLOv5与双目测距结合，实现目标的识别和定位测距参考1：双目摄像头Matlab参数定标参考2：Python-OpenCV双目测距代码实现以及参数解读

好的，这是一个使用Python和OpenCV读取视频帧的例子：importcv2#打开视频文件video=cv2.VideoCapture("video.mp4")#循环读取视频的每一帧whileTrue:#读取下一帧success,frame=video.read()#如果没有读到帧，说明视频已经结束ifnotsuccess:break#在这里处理每一帧，比如显示出来cv2.imshow("Fr

python编译报错：Nomodulenamed‘cv2’解决办法：命令提示符终端（Win键+R输入“cmd”回车）pipinstallopencv-python如果网速过慢，可以使用国内镜像下载，当然有条件的应该也能下载到。国内网速忙还总失败。国内源：清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：http://mirrors.aliyun.com/

小项目python人脸识别python-opencv的网络视频监控方案--Apple的学习笔记arm-VS2017opencv远程人脸识别--APPLE的学习笔记python智能处理表格python识别并提取表格中的文字

解决：这种问题一般是因为图片/视频的路径有问题，路径做好不能有中文，注意不同系统之间路径可能表示不一样，可以在路径字符串前面加一个字符r

一、图片相似比较本文介绍的几种实现方式：暴力方式：1.按像素比较,n越小相似度越高；2.矩阵相减，用来判断两个图是不是完全一样；hashlib.md5判断两个图是否完全一样哈希算法：1.感知哈希算法；2.均值哈希算法；3.差值哈希算法灰度直方图：1.单通道直方图；2.三通道直方图二、暴力方式1.按像素比较#-*-coding:utf-8-*-#!/usr/bin/pythonimportcv2n=

image.pngOpenCV介绍OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依