文章目录写在前面入门篇1.生成图片2.转换色彩空间3.拆分颜色通道4.绘制线条5.阈值自适应处理写在后面写在前面探索新大陆：Python&OpenCV，本文主要记录入门计算机视觉的一些简单程序。

具有Python＆OpenCV的本地二进制模式1.效果图2.原理2.1项目结构2.2数据集构建2.3什么是本地二进制模式？

Python手势识别与控制概述本文中的手势识别与控制功能主要采用OpenCV库实现,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Mac-OS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.本文主要使用

1.视频演示：[项目分享]Python＆OpenCV自动人脸打马赛克＆调色系统[源码＆UI操作界面＆部署教程]2.图片演示：3.图像颜色检索＆替换：4.马赛克分类：使用opencv库中的haarcascade_frontalface_default.xml

人脸识别一般是通过分类器来完成，而分类器需要专门的训练得到，此处，为了简便，我们利用OpenCV提供的人脸识别分类器进行识别。文章目录一、准备工作二、识别图像人脸三、识别视频人脸一、准备工作下载OpenCV人脸识别分类器1、通过官方GitHub下载网址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data2、百度网盘下载链接：https://pan.b

Python手势识别与控制概述本文中的手势识别与控制功能主要采用OpenCV库实现,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Mac-OS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.本文主要参考

随机生成图像与图像的转维(reshape)OpenCV可以支持Python版本;通过Python的标准库,os.urandom(),随机生成uchar数,然后传递给OpenCV的矩阵;通过reshape()函数,把1维变成2维(灰度图像),把1维变成3维(彩×××像);注意:"-*-coding:utf-8-*-"可以UTF-8编码,可以使用中文注释;输出灰度和彩色;代码如下:#-*-coding

随机生成图像与图像的转维(reshape)本文地址:http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17062379OpenCV可以支持Python版本;通过Python的标准库,os.urandom(),随机生成uchar数,然后传递给OpenCV的矩阵;通过reshape()函数,把1维变成2维(灰度图像),把1维变成3维(彩色图像);注

Python手势识别与控制概述本文中的手势识别与控制功能主要采用OpenCV库实现,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Mac-OS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.本文主要使用

importcv2importnumpyasnpimportglob#阈值criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,30,0.001)#print(cv2.TERM_CRITERIA_EPS,'',cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER)#wh分别是棋盘格模板长边和短边规格（角点个数）w=11h=8imgpo

使用低通低通滤波器可以达到图像模糊的目的，这对除去噪声有很大的帮助。opencv中提供了三种模糊技术：平均，高斯模糊，中值模糊。他们之间主要是卷积框的不同。平均模糊的卷积框是由归一化卷积框完成，高斯模糊就是把卷积核变成高斯核，中值模糊是用与卷积框对应像素的中值来替代中心像素的值。下面是代码演示：importcv2importnumpyasnpdefblur_demo(image):#平均模糊dst

因为捕获摄像头几乎和读取视频文件一模一样，所以这次注释就少点。下面这个例子，捕获摄像头10s，并生成avi视频：importcv2cameraCapture=cv2.VideoCapture(0)fps=30#这里是个估值size=(int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP

读取(read&write)视频(video)详解及代码本文地址:http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17084397OpenCV读取视频,获得视频的格式,读取视频的每一帧,播放控制;使用VideoCapture类和read()函数;获取视频属性(码率\尺寸)使用VideoCapture的get()方法;"avi"是所有系统都会支

y)代表源图像x行，y列的像素点的c通道的数值g(x,y)代表目标图像x行，y列的像素点的c通道的数值a参数（a>0）表示放大的倍数（一般在0.0~3.0之间）b参数一般称为偏置，用来调节亮度代码实现Python

读取(read&write)视频(video)详解及代码本文地址:http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17084397OpenCV读取视频,获得视频的格式,读取视频的每一帧,播放控制;使用VideoCapture类和read()函数;获取视频属性(码率\尺寸)使用VideoCapture的get()方法;"avi"是所有系统都会支

双边滤波的操作主要是ccv2.bilateralFilter()函数来操作，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：下面是代码演示：importcv2defbi_demo(image):#高斯双边滤波dst=cv2.bilateralFilter(src=image,d=0,sigmaColor=100,sigmaSpace=15)cv2.namedWin

简述生活中经常要用到各种要求的证件照电子版，红底，蓝底，白底等，大部分情况我们只有其中一种，所以通过技术手段进行合成，用ps处理证件照，由于技术不到位，有瑕疵，所以想用python&openCV通过代码的方式实现背景颜色替换

简述生活中经常要用到各种要求的证件照电子版，红底，蓝底，白底等，大部分情况我们只有其中一种，所以通过技术手段进行合成，用ps处理证件照，由于技术不到位，有瑕疵，所以想用python&openCV通过代码的方式实现背景颜色替换

0前言在一些图像处理的应用中，通常需要提取具有同一特征的某一块，例如在一张苏南地图中寻找面积最大的湖（图中蓝色部分）。本文以识别最大的拳头为例，来说明几个opencv函数的用法，介绍一种跟踪手部运动的方法。1操作流程（0）准备工作，打开摄像头，设置参数。（1）根据肤色提取手部。（2）彩色变灰色，灰色变二值化。（3）轮廓提取。（4）对比每个轮廓大小。（5）将小于最大轮廓的连通域填黑。（6）显示最大连

Python&OpenCV-读写(read&write)视频(video)详解及代码pythonopencv3视频文件的读写1#coding:utf82importcv234“”"5读取视频文件的帧，采用yuv颜色编码写入到另一个帧67VideoCapture和VideoWriter用于视频文件的读写8VideoCapture读的每一帧都是一个bgr格式的图像9“”"10videoCapture=

简述相似图像搜索的哈希算法有三种：均值哈希算法差值哈希算法感知哈希算法均值哈希算法步骤缩放：图片缩放为8*8，保留结构，出去细节。灰度化：转换为256阶灰度图。求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。比较：像素值大于平均值记作1，相反记作0，总共64位。生成hash：将上述步骤生成的1和0按顺序组合起来既是图片的指纹（hash）。顺序不固定。但是比较时候必须是相同的顺序。对比指纹：将两幅图的指纹对比

上一篇文章中介绍了静态的人脸的检测，下面介绍动态的即视频中的人脸的检测。原理与上一篇基本相同，只是把视频读取成一帧一帧的图片。importcv2face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')#haar人脸识别参考上一篇文章face_cascade.load('E:\python\haar\haarcasca

Python&OpenCV-读写(read&write)视频(video)详解及代码本文地址:http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17084397OpenCV读取视频,获得视频的格式,读取视频的每一帧,播放控制;使用VideoCapture类和read()函数;获取视频属性(码率\尺寸)使用VideoCapture的get()方法

随机生成图像与图像的转维(reshape)转自:http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17062379OpenCV可以支持Python版本;通过Python的标准库,os.urandom(),随机生成uchar数,然后传递给OpenCV的矩阵;通过reshape()函数,把1维变成2维(灰度图像),把1维变成3维(彩色图像);注意:

简述前段时间写了篇博文哈希算法实现图像相似度比较(Python&OpenCV)，使用简单的哈希算法进行图像相似度判断。

转自：http://blog.csdn.net/haofan_/article/details/76752353算法对图片对比度和亮度的调整一般通过下面公式计算：g(x,y)=a*f(x,y)+bf(x,y)代表源图像x行，y列的像素点的c通道的数值g(x,y)代表目标图像x行，y列的像素点的c通道的数值a参数（a>0）表示放大的倍数（一般在0.0~3.0之间）b参数一般称为偏置，用来调节亮度代码

简述相似图像搜索的哈希算法有三种：均值哈希算法差值哈希算法感知哈希算法均值哈希算法步骤缩放：图片缩放为8*8，保留结构，出去细节。灰度化：转换为256阶灰度图。求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。比较：像素值大于平均值记作1，相反记作0，总共64位。生成hash：将上述步骤生成的1和0按顺序组合起来既是图片的指纹（hash）。顺序不固定。但是比较时候必须是相同的顺序。对比指纹：将两幅图的指纹对比

读取(read&write)视频(video)详解及代码本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17084397OpenCV读取视频,获得视频的格式,读取视频的每一帧,播放控制;使用VideoCapture类和read()函数;获取视频属性(码率\尺寸)使用VideoCapture的get()方法;"avi"是所有系统都会

读取(read&write)视频(video)详解及代码本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17084397OpenCV读取视频,获得视频的格式,读取视频的每一帧,播放控制;使用VideoCapture类和read()函数;获取视频属性(码率\尺寸)使用VideoCapture的get()方法;"avi"是所有系统都会

随机生成图像与图像的转维(reshape) 本文地址:http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17062379 OpenCV可以支持Python版本;通过Python的标准库,os.urandom(),随机生成uchar数,然后传递给OpenCV的矩阵;通过reshape()函数,把1维变成2维(灰度图像),把1维变成3维(彩色图像)

随机生成图像与图像的转维(reshape) 本文地址:http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17062379 OpenCV可以支持Python版本;通过Python的标准库,os.urandom(),随机生成uchar数,然后传递给OpenCV的矩阵;通过reshape()函数,把1维变成2维(灰度图像),把1维变成3维(彩色图像)