学习资料来源链接:python3+opencv图像通道的分离（split（）函数）和合并（merge（）函数）分离图像的三个通道,注意通道的顺序是BGR:importnumpyasnpimportcv2

环境：-Windows机子是win764位的Python版本：-Python3.6.2可从Python官网下载安装包OpenCV开发包安装：-pipinstallopencv-python开发包安装成功提示OpenCV拓展包安装：-pipinstallopencv-contrib-python拓展包安装成功提示测试：-进入python自带的shell-输入importcv2-回车后无错误提示即可使

1.如何让计算机自动判断一张图是否偏暗?或是判断一张图是否是处于夜晚?我们可以先把图片转换为灰度图,然后根据灰度值的分布来判断,如:我们可以从上图看到,晚上的图片的灰度值是集中在前段的,如0~30多左右,我们再看一张比较明亮的图片:明亮的图片的灰度直方图是比较靠后的.因此要判断图片的亮暗,只需要统计偏暗的像素个数,再除以图片像素的总个数,得到百分比p即可,至于p大于多少即判断为暗,则可以由你自己设

(1)图像复原(2)图像退化(1)图像复原图像复原：根据退化原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息，沿着使图像降质的逆过程恢复图像原本的面貌。图像增强与图像复原的区别与联系图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否是真，只要看得舒服就行。图像复原则需要知道图像退化的机制和过程等知识，据此找出一种相应

1、空间域平滑滤波(1)均值滤波器(2)高斯滤波器2、空间域锐化滤波(1)梯度锐化法Roberts算子Prewitt算子Sobel算子(2)Laplacian算子1、空间域平滑滤波任何一幅原始图像，在其获取和传输等过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像模糊，对图像分析不利。为了抑制噪声，改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。(1)均值滤波器均值滤波（normalizedboxfilter）就是用

1、均值滤波器(1)算术均值滤波器(2)几何均值滤波器(3)谐波均值滤波器(4)逆谐波均值滤波器(5)Python实现2、顺序统计滤波器(1)中值滤波器(2)修正后的阿尔法均值滤波器(3)最大/最小滤波器(4)中点滤波器(5)Python实现空间域滤波复原是在已知噪声模型的基础上，对噪声的空间域滤波主要包括：均值滤波器(算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器、逆谐波均值滤波器)顺序统计滤波

Python3+OpenCV环境搭建1.安装Python3安装python3官网地址安装完成后，运行命令窗口快捷键（win+r），输入python看是否显示python的版本号2.安装OpenCV进入命令窗口

1、原理2、实现1、原理对一张图像使用傅里叶变换就是将它分解成正弦和余弦两部分，也就是将图像从空间域(spatialdomain)转换到频域(frequencydomain)。这一转换的理论基础来自于以下事实：任一函数都可以表示成无数个正弦和余弦函数的和的形式。傅里叶变换就是一个用来将函数分解的工具。二维图像的傅里叶变换可以用以下数学公式表达：式中f(i,j)是图像空间域的值而F是频域的值。傅里叶

1、绘制直方图(1)Matplotlib绘制直方图(2)OpenCV绘制直方图2、直方图均衡化(1)灰度图像直方图均衡化(2)彩色图像直方图均衡化灰度直方图是图像的一种统计表达，反映了该图中不同灰度级出现的统计概率。设图像具有L个灰度级，图像中的像素点的个数为n，它的第k个灰度级nk出现的次数为出现概率为1、绘制直方图(1)Matplotlib绘制直方图matplotlib.pyplot.hist

1、调用电脑摄像头cam.py#importopencvlibraryfromfileinputimportfilenamefrompyparsingimportCharfromtkinter.simpledialogimportaskinteger,askfloat,askstringimportcv2importtkinterastkimporttkinter.simpledialogimpo

1.环境预装python3.7,使用pipinstallopencv-python安装opencv库，一次成功使用pycharm编译软件编写实现图像处理2.原理直方图：图像的直方图用来表征该图像的像素值分布情况，用一定数目（通常为灰度的0~255）区间来确认图像像素值的数目.高斯滤波：本质上是一种数据平滑技术，每一点像素都取周围像素的平均值，是很好的去噪声方法直方图均衡化：直方图均衡化是指将图像的

树莓派4B无痛安装python3+OpenCV人脸检测识别—门禁“准备篇”一、前言二、准备工作三、树莓派的系统四、安装系统五、系统快速安装六、连接网络—换源七、SSH-(无显示器)一、前言已经有很多帖子详细介绍讲解过

智能计算课第一周的实验是做基于模板匹配的手写数字识别，光听见就很感兴趣，于是决定认真做做这个实验，本实验基于python3+opencv的python版本，所用到的知识都比较简单，基本上边学边做，技术含量很低

1、实现检测人2、实现设置任意指定检测区域3、报警硬件：树莓派+配套的CSI摄像头软件：python3+OpenCV二、原理HOG+SVM+NMS实现行人检测。

由于该项目是针对中小学生竞赛并且是第一次举行，所以识别的目标交通标志仅仅只有直行、右转、左转和停车让行。数据集：链接:https://pan.baidu.com/s/1SL0qE-qd4cuatmfZeNuK0Q提取码:vuvi源代码：https://github.com/ccxiao5/Traffic_sign_recognition整体流程如下：数据集收集（包括训练集和测试集的分类）图像预处理

基于python3+OpenCV的人脸和眼睛识别，供大家参考，具体内容如下一、OpenCV人脸检测的xml文件下载人脸检测和眼睛检测要用到haarcascade_eye.xml和haarcascade_frontalface_default.xml

树莓派python3+opencv调用usb摄像头显示并保存直接上代码运行指令运行结果直接上代码camera.pyimportcv2importnumpyasnpname=0cap=cv2.VideoCapture

原图：（一）cv2.split（）函数d使用图像颜色通道的分离：importnumpyasnp;importcv2;#导入opencv模块image=cv2.imread("/home/zje/Pictures/lena.jpeg");#读取要处理的图片B,G,R=cv2.split(image);#分离出图片的B，R，G颜色通道cv2.imshow("RED",R);#显示三通道的值都为R值时d

print("thresh=",thresh)coords=np.column_stack(np.where(thresh>0))//获取thresh二值灰度图片中的白色文字区域的点print("coords=",coords)min_rect=cv2.minAreaRect(coords)//由点集获取最小矩形（包含中心坐标点、宽和高、偏转角度）print("min_rec=",min_rect

先用Python3+OpenCV将150*150像素的Logo转换为1和0的矩阵importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimg=cv2.imread('star.png

#-*-coding:utf-8-*-#[email protected](gray):##直方图均衡化#equ=cv2.equalizeHist(gray)#高斯平滑gaussian=cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0,0,cv2.BORDER_DEFAULT)cv2.imwrite('

基础版学习笔记：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）进阶版笔记目录链接：python+opencv进阶版学习笔记目录（适合有一定基础）基础版形态学：opencv学习笔记12：

基础版笔记传送门：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）进阶版笔记目录链接：python+opencv进阶版学习笔记目录（适合有一定基础）图像金字塔变小变大原理见基础版链接，基础版图像金字塔讲解

基础版笔记目录：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）进阶版笔记目录链接：python+opencv进阶版学习笔记目录（适合有一定基础）轮廓发现1轮廓发现介绍基础版讲解：opencv

之前开发都是在Windows下开发，先需要转到mac上，需要部署环境，安装cv开发的环境。吹爆mac进入anaconda安装anaconda：https://www.anaconda.com/distribution/#macos在安装过程中有提示安装pycharm，于是按照提示安装pycharm，安装完之后，打开一看，能用了。在pycharm使用anaconda环境：https://blog.c

第一处错误：后面进行到python3+opencv出了一点问题：原版教程：htt

基础版学习笔记传送门36篇博文带你学完opencv：python3+opencv学习笔记汇总目录（基础版）进阶版笔记项目opencv进阶学习笔记1：调用摄像头用法大全（打开摄像头，打开摄像头并实时不断截屏

解决方法将传入cv2.rectangle()的第一个参数先使用cv2.UMat().get()方法转化一下类型，像这样：img=cv2.UMat(img).get()cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x2,y2),(B,G,R),line_width)使用cv2.UMat(img).get()后，这个版本的opencv-python4.3.0会导致程序变成僵尸程序，就是像这样（

基础版笔记传送门python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）进阶版笔记目录链接：python+opencv进阶版学习笔记目录（适合有一定基础）cannny边缘检测基础版边缘讲解链接：

基础版笔记链接：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）基础版二值化讲解opencv学习笔记10：阈值分割图像二值化原理二值化方法：全局阈值，局部阈值具体原理见上面链接图像二值化实现

基础版笔记传送门：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）模板匹配原理模板匹配（TemplateMatching）就是在一幅图像中寻找和模板图像（template）最相似的区域，

上一篇文章的图片处理感觉效果不是很好，又找了个新算法，试了一下效果挺好处理完轮廓就可以给轮廓加框框了框框加完顺便顺便试了一下简单的视频读取废话不多说直接上代码#开运算操作defopen_mor(binary):kernel=np.ones((6,6),np.uint8)#88数字可以自己改变加以调整效果数字越大强度越高opening=cv2.morphologyEx(binary,cv2.MORP

基础版传送门：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）直方图基础讲解：opencv学习笔记21：直方图和掩膜原理及其应用图像直方图numpy实现函数：hist(数据源，像素级）数据源

基础版笔记传送门：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）感兴趣区域传统绘制：opencv学习笔记5：感兴趣区域ROIopencv鼠标事件1.opencv鼠标事件类型importcv2d

基础版传送门：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊模糊原理：基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。

基础版传送门：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）像素运算要求两张图大小，以及格式（np.uint8）完全一致，否则报错。算术运算有加减惩除。应用它调节亮度和对比度。

基础版传送门链接：python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）ROI基础版ROI讲解：opencv学习笔记5：感兴趣区域ROIROI感兴趣区域从被处理的图像以方框，圆，不规则多边形等勾勒出我们感兴趣的区域

前面的部分已经能够实现单物品识别了，但是比较僵，只能固定数量的物品怎么去做到灵活的识别多个物品呢？这时候我们来看函数，这个最后面的数组里面的值是0，就是代表第一个元素，一个框怎么灵活的输出多个框呢？就是把0换成一个变量i，当i的值改变时，输出的框是数量也就会跟着改变那么怎么去改变i或者说i的值由什么决定没错~i就是识别到的轮廓的值识别到了几个轮廓就有几个i怎么知道识别到的轮廓的数量呢？诶没错就是这

图片能处理和识别了，接下来就是摄像头了importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltcv2.namedWindow("Photo_Detect")#定义一个窗口cap=cv2.VideoCapture(0)#捕获摄像头图像0位默认的摄像头笔记本的自带摄像头1为外界摄像头while(True):#值为1不断读取图像ret,frame=cap.

基于Python3+opencv人脸检测代码1.基于图片importcv2ascvimportnumpyasnpdefface_detect_demo(image):gray=cv.cvtColor(image

现在很多“大厂”均提供基于AI的开放平台，以web的形式对外提供AI服务（人脸识别、OCR识别、语音识别等）。以人脸检测为例，用户通过特定的api接口上传需要检测的照片，然后web服务器对照片进行人脸检测，并将检测结果返回给用户。采用这种web部署人工智能产品的好处在于AI算法往往需要较多的配置、较高的服务器性能才能进行算法推演，这种方式使得管理员只需要管理和配置服务器即可，不需要再关注用户PC的

上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识，当时课程作业是用haar实现人脸检测but当时是心思根本不在图像处理上，so找了个同学帮忙做的，自己没上心然鹅天道好轮回，现在捡起来了原来的算法一脸懵逼，自己挖的坑再深也得跳下去啊！先上一张经典的lena图镇场子！流程图：读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果其中，重中之重就是怎样进行检测？下面主要讲一下openCV中现成

python版本是3.6OpenCV是3.4.1OpenCV在读取图片方面使用很方便，主要会用到imread()、imwrite()、imdecode()、imencode()代码如下importcv2importosdefImage_Resize(dir):   #输入起始路径  forparent,dirnames,filenamesinos.walk(dir):#三个参数：分别返回1.父目录

基础部分传送门python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）Numpy操作图像1.遍历图像每一个像素，并颜色取反importcv2ascvimportnumpyasnpdefaccess_pixels

经过几天的学习，opencv基础部分学习完啦。整理出来。OpenCVopencv学习笔记1：图片读入，显示与保存（有代码）opencv学习笔记2：图像处理基础opencv学习笔记3：像素处理opencv学习笔记4：获取图像属性opencv学习笔记5：感兴趣区域ROIopencv学习笔记6：通道的拆分与合并opencv学习笔记7：图像加法与图像融合opencv学习笔记8：类型转换opencv学习笔记

本篇推文共计1000个字，阅读时间约3分钟。OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的灰度变换：灰度化处理，二值化处理，伽马变换，对数变换，反向变换电脑环境准备Python版本：Python3.7Open

本篇推文共计1000个字，阅读时间约3分钟。OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的基础操作：读入图像，显示图像，复制图像，保存图像电脑环境准备Python版本：Python3.7OpenCV版本：Op

1.如何让计算机自动判断一张图是否偏暗?或是判断一张图是否是处于夜晚?我们可以先把图片转换为灰度图,然后根据灰度值的分布来判断,如:我们可以从上图看到,晚上的图片的灰度值是集中在前段的,如0~30多左右,我们再看一张比较明亮的图片:明亮的图片的灰度直方图是比较靠后的.因此要判断图片的亮暗,只需要统计偏暗的像素个数,再除以图片像素的总个数,得到百分比p即可,至于p大于多少即判断为暗,则可以由你自己设

camera.py#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importcv2importnumpyasnpname=0cap=cv2.VideoCapture(0)cap.set(3,640)cap.set(4,480)ret,frame=cap.read()rows,cols,channels=frame.shapeprint(cols,rows,chan

无论是Windows、Linux、还是树莓派。配置python3的opencv环境都是让人头大的一件事情，尤其是许多人用pip安装以后，发现opencv虽然装上了，但是却装在了系统原生的python2下。笔者也是经历过很多次失败之后，才安装成功。本文采用编译的方法配置opencv，每一步都有ubuntu和树莓派的分别配置，由于两个系统极其相似（可以说是基本一样），所以并在一文详解。一般来说，只要按