python+OpenCV 第15页

Python+Opencv实现模板匹配

目录一、模板匹配简介二、传统模板匹配算法不足之处三、多尺度模板匹配实现步骤四、多尺度模板匹配实现代码五、多尺度模板匹配效果展示和分析六、思维扩展参考资料注意事项一、模板匹配简介所谓的模板匹配，即在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和测试图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。下图展示

技术挖掘者·2020-08-25 09:22

python+openCV安装（WINDOWS环境）

安装python：本篇参考了其他文章的安装过程，但是搜索得出的大概都在19年前的文章，当时的安装比较复杂，现在的安装配置已经变得简单。另外，我在安装环境时，假定在已经存在Python的环境中安装opencv，所以，已经存在的很多篇文章参考意义不大。32位的python安装在windows中会有诸多限制，后来因为需要用到tensorflow，因此本篇文章中用到的python重新进行了安装，用到了64

qq_40418302·2020-08-24 14:59

python+opencv cv2.VideoCapture获取视频失败解决方法

用python调用opencv读取视频的时候失败cap=cv2.VideoCapture(path)ifFalse==cap.isOpened():print'openvideofailed'else:print'openvideosucceeded'确定了路径和文件都没有问题，cap.isOpened()总是返回false。原因大概是缺少处理视频文件需要的dll。我的解决方法是把opencv文件

zhoubao1992·2020-08-24 05:01

Python+Opencv Canny边缘检测

Canny边缘检测流程：去噪-->梯度-->非极大值抑制-->滞后阈值去噪边缘检测容易受到噪声的影响。因此，在进行边缘检测前，通常需要先进行去噪通常采用高斯滤波器去除噪声让临近的像素具有更高的重要性。对周围像素计算加权平均值，较近的像素具有较大的权重值。梯度/角度对平滑后的图像采用sobel算子计算梯度和方向梯度EdgeGradient(G)=Gx2+Gy2Edge_{Gradient(G)}=\

Forrest_Woods_Lin·2020-08-24 04:03

Python+OpenCV开发环境搭建

Python+OpenCV开发环境搭建本文主要介绍了Win764位系统下Python+OpenCV开发环境的搭建。

zhuangdm2012·2020-08-22 10:52

Python+OpenCV的环境安装

一、什么是OpenCVOpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。OpenCV使用C/C++开发，同时也提供了Python、Java、MATLAB等其他语言的接口。如果你不了解C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。OpenCV是跨

菲宇·2020-08-22 09:42

python+openCV实现简单的图片搜索功能（一）

一、图片搜索引擎有三种不同的模式1.SearchbyMeta-Data:元数据搜索模式，这种和传统的文字搜索类似，给索引数据添加文字注释，上传待查询的图片的时候，需要附加图片的文字描述，实际在后台搜索对应的文字描述，典型的有https://www.flickr.com/2.SearchbyExample：基于内容的搜索，即Content-BasedImageRetrieval(CBIR)syste

疯子！！！·2020-08-22 04:52

机器学习使用python+OpenCV实现knn算法手写数字识别

基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码，只是改了一点bug和增加了一点功能输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线，然后转化为01矩阵，用knn算法找训练数据中最相近的k个，现在应该是可以对所有字符进行训练和识别，只是训练数据中还只有数字而已，想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次，现在基本上一个数字写10次左右准

半国石·2020-08-22 02:36

python 相机内参标定

抄这位大哥的python+opencv相机标定，他的第10行objp[:,:2]=np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)，6和9写反了好像。

Ka.·2020-08-22 01:32

python+opencv实现简单的图片搜索功能

原文地址http://www.pyimagesearch.com/2014/12/01/complete-guide-building-image-search-engine-python-opencv/一、图片搜索中的概念解释：图片搜索引擎有三种不同的模式1.SearchbyMeta-Data:元数据搜索模式，这种和传统的文字搜索类似，给索引数据添加文字注释，上传待查询的图片的时候，需要附加图片

funny75·2020-08-22 01:19

Python+OpenCV图像处理（九）——Haar特征描述算子

系列文章Python+OpenCV图像处理（一）——OpenCV框架与图像插值算法Python+OpenCV图像处理（二）——几何变换Python+OpenCV图像处理（三）——彩色空间互换Python

清崎教练·2020-08-22 01:27

python+OpenCV 相机标定

相机标定目录原理相机标定结果流程简介实验过程总结代码及调试问题相机标定在机器人视觉和畸变校正上都是很关键的一部分，接下来用张正友相机标定法标定我的手机（Vivoxpaly5A）后置摄像头。原理首先先简单的了解一下相机标定的原理。摄像机标定(Cameracalibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵P的过程。一般来说，标定的过程分为两个部分：第一步是从世界

eeeat_fish·2020-08-22 01:50

python+opencv均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波

importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotasplt########四个不同的滤波器#########img=cv2.imread('cat.jpg')#均值滤波img_mean=cv2.blur(img,(5,5))#高斯滤波img_Guassian=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)#中值滤波img_median=cv

煎饼卷大葱0·2020-08-21 21:43

《python+opencv实践》四、图像特征提取与描述——30Harris 角点检测

目标•理解Harris角点检测的概念•学习函数：cv2.cornerHarris()，cv2.cornerSubPix()原理在上一节我们已经知道了角点的一个特性：向任何方向移动变化都很大。Chris_Harris和Mike_Stephens早在1988年的文章《ACombinedCornerandEdgeDetector》中就已经提出了角点检测的方法，被称为Harris角点检测。他把这个简单的想

李德胜的学习记录·2020-08-21 21:11

【python+opencv】批量读取一个文件夹下所有的图片并处理

利用python批量读取一个文件夹中的所有图片，之后利用opencv对这些图片进行灰度处理，步骤如下：该文件夹中本身待处理的图片，可以看到是RGB图：代码：importcv2importosdefread_path(file_pathname):#遍历该目录下的所有图片文件forfilenameinos.listdir(file_pathname):print(filename)img=cv2.i

frootguo·2020-08-21 21:58

Python+OpenCV教程6：阈值分割

学习使用不同的阈值方法"二值化"图像。图片等可到源码处下载。目标使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法"二值化"图像OpenCV函数：cv2.threshold(),cv2.adaptiveThreshold()教程固定阈值分割固定阈值分割很直接，一句话说就是像素点值大于阈值一个值，小于阈值是另外一个值。importcv2importmatplotlib.pyplotasplt#灰度图读入img

智元元·2020-08-21 20:55

python+opencv学习之--提取角点

#实现提取轮廓的功能，并且绘制出轮廓的重心importnumpyasnpimportcv2frompylabimportimshowfrompylabimportarrayfrompylabimportplotfrompylabimporttitle#读取图片img=cv2.imread('timg.jpeg')img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转灰

kobesdu·2020-08-21 19:45

Python+OpenCV】Windows+Python3.6.0（Anaconda3）+OpenCV3.2.0安装配置

注：本次安装因为我要配的这个笔记本是win7（32bit）的，所以安装中软件版本的选择就是按32位走的，我之前在win10（64bit）也装过，实际中这个教程的方法对于win7还是win10,32位又或是64位系统是通用的，软件版本按需选择就行了。1.安装Python环境，推荐使用Anaconda，下载地址2.双击Anaconda3-4.3.1-Windows-x86.exe一路安装到底，中途根据

qq_26702065·2020-08-21 17:37

python+openCV一键换底色，不同底色自动判断

图来源于网络，未有冒犯之意思路来源最近到处需要用到一寸照，但是有些底色不同，一开始网上随便找了几个，但是完成后都是要收费的，后面用到removebg，抠图一键换底色，但是有像素限制，高像素需要收费下载，所以自己无聊用参考网上资料opencv写了个，网上都是单个颜色处理，并且对于参数有些有限制，在细节处理上不通用，所以自己重新写了一个并简单做了个界面，虽然比removebg差多了，不过好歹能用。需求

旋凯凯旋·2020-08-21 08:18

python+opencv遇到的错误（长期更新）

错误1：imshow()missingrequiredargument‘mat’(pos2)importcv2#引用模块img=cv2.imread('..\images\chap02\\tiger.jpg',0)#输入图像cv2.imshow('img')#显示图像cv2.waitKey(0)修改方案：cv2.imshow('img')改为cv2.imshow('img',img)错误2：err

小风_·2020-08-21 04:28

张正友相机标定法的原理详述+标定相机参数的实现(Python+OpenCV)

张正友相机标定法的原理详述+标定相机参数的实现(Python+OpenCV）原理详解相机的内参数单应矩阵内参约束条件求解内参数最大似然估计消除径向畸变openCV相机标定原理详解张正友于1998年在论文

CancerWu·2020-08-20 09:57

张正友相机标定（Python+OpenCV）

一、相机标定原理现实生活中的物体都处于三维世界坐标系中，当我们的照相机进行拍摄时，镜头看到的是三维世界坐标系，然而成像时却是二维图像坐标系。由于这种差异，导致镜头成像时的转换矩阵不同，同时还可能引起失真。例如：桶状畸变枕形畸变：每个镜头的畸变程度各不相同，通过相机标定可以校正这种镜头畸变，通过标定近似地估算出转换矩阵和失真系数。为了估算，需要知道若干点的三维世界坐标系中的坐标和二维图像坐标系中的坐

ZI薇薇·2020-08-20 07:14

Python+OpenCV实现照相机的姿态估计和增强现实

一、以平面和标记物进行姿态估计如果图像中包含平面状的标记物体，并且已经对照相机进行了标记，那么我们可以计算出照相机的姿态（旋转和平移。使用平面物体作为标记物，来计算用于新视图投影矩阵。1、运行结果将图像的特征好人对其后的标记匹配，计算出单应性矩阵，然后用于计算照相机的姿态。带有一个灰色正方形区域的模板图像，如下图所示：从未知视角拍摄的一幅图像，该图像包含同一个正方形，该正方形已经经过估计的单应性矩

ZI薇薇·2020-08-20 05:37

python+opencv实现照相机模型以及增强现实

一、在图片上实现3D图片投影（一）相机投影模型（1）针孔相机模型首先定义坐标系：（1）相机坐标系（三维）在这个坐标系中，相机的中心为光心，以光心c为原点和坐标轴X,Y,Z组成了相机坐标系（2）图片坐标系（二维）在一个图像平面中，以平面的中心像主点P为原点和坐标轴x,y组成了图片坐标系。这两个坐标系之间的线性变化为：（2）内参数内参数是指相机内部自带的，不受外界影响的参数，主要有焦距f和相机自带的误

qq_39295665·2020-08-20 05:12

python+opencv 漫水填充（floodFill）实例详解

思想漫水填充：就是将与种子点相连接的区域换成特定的颜色，通过设置连通方式或像素的范围可以控制填充的效果。通常是用来标记或分离图像的一部分对其进行处理或分析，或者通过掩码来加速处理过程。可以只处理掩码指定的部分或者对掩码上的区域进行屏蔽不处理。主要作用就是：选出与种子点连通的且颜色相近的点，对像素点的值进行处理。如果遇到掩码，根据掩码进行处理。工作流程：选定种子点（x,y）检查种子点的颜色，如果该点

Python_Zhou·2020-08-19 21:16

python+OpenCV 特征点检测

1.Harris角点检测Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法，该算法在1988年就被发明了，算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点。基本原理是根据公式：化简为求解矩阵，最后根据矩阵的特征值判断是否为角点实现效果：代码（不用OpenCV）：#-*-coding:utf-8-*-frompylabimport*fromPILimportImagefr

weixin_34212189·2020-08-19 21:15

python+opencv操作图像视频

直接上code吧，算是学习笔记。#!/usr/bin/envpythonimportnumpyasnpimportcv2#imread第二个参数为0,强制将图像转换为灰度图像，如果为1，强制转换为彩色图像，-1应该是根据图像自身的信息决定#img=cv2.imread("src.png",0)img=cv2.imread("src.png",1)cv2.imshow('image',img)k=c

szfhy·2020-08-19 20:51

【图像处理基础知识（python+openCV）】——目标检测

一、填充轮廓#_*_encoding=utf-8_*_importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread('leilei.jpg')imggray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#二值化图片，将灰度图片中>127的像素修改为255（白色）ret,thresh=cv2.threshold(imggray,127,255,0)#cv2

若水2018·2020-08-19 19:00

Python+OpenCV详细教程系列

Python+OpenCV计算机视觉实战详细教程系列（附源码，源码及详细教程都在百度网盘的文件中）百度网盘提取码：0n6f源码使用jupyter编辑器编辑完成OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库

杨八戒·2020-08-19 19:47

Python+OpenCV学习笔记1（读入图像，像素，通道）

最近在学习用Python做图像处理，用到开源OpenCV库然后在学院里面找视频看，这里做一下笔记，以便以后查阅CSDN视频课程链接：https://edu.csdn.net/course/play/10552读取图像：cv2.imread(文件名[,显示控制参数])显示控制参数：1.cv.IMREAD_UNCHANGED2.cv.IMREAD_GRAYSCALE3.cv.IMREAD_COLOR显

Knight-20·2020-08-19 18:10

Python+OpenCV学习笔记

图片读写及获取像素点信息#基本图片读写和显示importcv2img=cv2.imread(’./black4.png’)#或cv2.imread(black4.png)或cv2.imread(‘D:\AAA\BBB\black4.png’)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#颜色转换为GRAYcv2.imshow(‘winname’,gray)#显

newthinlove·2020-08-19 18:26

Python+opencv学习记录6：模糊操作

文章目录1.模糊操作基本原理1.1.均值模糊1.2.中值模糊1.3.自定义模糊2.相对应的代码2.1.均值模糊2.2.中值模糊2.3.自定义模糊完整代码1.模糊操作基本原理图像在采集、传输的过程中，因为人为或者系统的因素难免会产生噪声。这时候就需要对图像进行预处理降低噪声。图像模糊降噪的数学原理是图像的卷积操作。模糊操作：基于离散卷积，定义好每个卷积核，不同卷积核得到不同的卷积效果，模糊是卷积的一

d127·2020-08-19 17:00

Java+opencv+mysql实现人脸识别源码(人脸采集入库+人脸识别相似度)

Java+opencv实现人脸识别写这篇博客，是因为以前经常使用python+opencv实现人脸处理，后来发现java也可以实现，于是便学习了下，以下将代码和实现过程贴出。

anmu4200·2020-08-19 17:22

用Python 玩转微信跳一跳（带源码）

python+opencv实现微信跳一跳辅助微信上线的小程序游戏“跳一跳”很趣，玩法简单，上手很快，但是想要拿到高分不容易，当然本人写这个辅助不是为了获取高分而写，排行榜什么的都是浮云，主要是想搞清楚其实现原理

Weipiru·2020-08-19 16:15

Python+Opencv检测模糊图片

目录一、场景需求解读二、模糊图片检测方案简介三、模糊图片检测原理简介四、算法实现步骤五、算法代码实现六、算法效果展示与分析参考资料注意事项一、场景需求解读现实场景中，我们经常会使用不同的设备区拍摄一些照片，常用的一些设备包括手机、相机等，但是在拍摄的过程中可能会受到一些因素的影响，最终导致拍摄出来的照片比较模糊。对于这些图片而言，我们经常利用人眼进行观察，这样比较费时费力，本文针对这个问题提出

技术挖掘者·2020-08-19 16:15

Python+OpenCV 图像处理（一）

一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个像素点的颜色。1.将图片进行灰度化处理图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=

Deer dolphin·2020-08-19 16:19

python+opencv像素运算（算术运算和逻辑运算）

importcv2ascvimportnumpyasnpdefadd_demo(m1,m2):dst=cv.add(m1,m2)cv.imshow('add_demo',dst)defsubtract_demo(m1,m2):dst=cv.subtract(m1,m2)cv.imshow('subtract_demo',dst)defdivide_demo(m1,m2):dst=cv.divide

菜椒123·2020-08-19 16:24

python+opencv 模糊操作

模糊操作基本原理：1、基于离散卷积2、定义好每个卷积核3、不同卷积核得到不同的卷积效果4、模糊是卷积的一种表象均值模糊：用来去除随机噪声dst=cv.blur(image,(15,1))#15*1的卷积核，水平方向中值模糊：用来去除椒盐噪声dst=cv.medianBlur(image,5)#5*5的卷积核自定义模糊：kernel=np.ones([5,5],np.float32)/25#除以25

菜椒123·2020-08-19 16:24

视频教程-Python+OpenCV计算机视觉-计算机视觉

Python+OpenCV计算机视觉南开大学计算机硕士毕业，目前在天津本地一所高校任副教授。

weixin_31787475·2020-08-19 16:17

Python+opencv学习记录15：图像金字塔

文章目录1.图像金字塔2.高斯金字塔3.拉普拉斯金字塔完整代码1.图像金字塔图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。图像金字塔主要有高斯金字塔

d127·2020-08-19 09:29

Python+OpenCV：全局直方图均衡化、局部直方图自适应均衡化、直方图比较（Python版）

1.全局直方图均衡化cv2.equalizeHist(src,dst=None)函数只能处理单通道的数据,src为输入图像对象矩阵，必须为单通道的uint8类型的矩阵数据。直方图均衡化可以看作是图像增强的一个手段，示例代码如下：importcv2ascvsrc=cv.imread("D:/OpenCV/opencv/sources/samples/data/rice_01.jpg")#1.全局直方

长大的小蚂蚁·2020-08-19 06:14

图像处理:图像统一缩放到一定尺寸python+opencv

图像处理:图像统一缩放到一定尺寸python+opencv代码importos.pathimportglobimportcv2defconvert(indire,outdir,width=128,height

行走的鸭蛋·2020-08-19 05:40

Python+opencv 读取、显示、保存、修改尺寸

环境：Python3.6.10opencv-python4.2.0.32Win10读取并显示图片opencv代码：importcv2path="图片路径"one=cv2.imread(path)cv2.imshow("img",one)cv2.waitKey(0)结果说明:如果图片与代码未在一个文件夹下，需要使用图片的绝对路径。如果在一个文件夹下，仅使用图片的名字就好cv2.imread()默认使

呐糖·2020-08-19 03:03

Python+Opencv身份证号码区域提取及识别

前端时间智能信息处理实训，我选择的课题为身份证号码识别，对中华人民共和国公民身份证进行识别，提取并识别其中的身份证号码，将身份证号码识别为字符串的形式输出。现在实训结束了将代码发布出来供大家参考，识别的方式并不复杂，并加了一些注释，如果有什么问题可共同讨论。最后重要的事情说三遍：请勿直接抄袭，请勿直接抄袭，请勿直接抄袭！尤其是我的学弟学妹们，还是要自己做的，小心直接拿我的用被老师发现了挨批^_^。

Meteor Lee·2020-08-19 02:31

Python+Opencv解析一段视频并逐帧保存到本地

实现原理使用Python+Opencv，把视频流直接按帧率解析成图片，并保存到本地特点可以做到无视视频的长短，视频的帧率。

NoamaNelson·2020-08-19 01:16

python+opencv读取一张图片的像素值并保存到txt文件

**python+opencv实现提取.png和.jpg图像的像素信息并存储到txt文件中代码**importcv2importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltimg=

小菜菜菜菜菜菜菜菜·2020-08-19 00:42

Python+OpenCV 图像处理系列（7）—— 图像色彩空间及转换

1.色彩空间转换函数cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)第一个参数为加载在内存的读片，第二个参数为转换的类型，其中包括：COLOR_BGR2GRAY=6彩色到灰度COLOR_GRAY2BGR=8灰度到彩色COLOR_BGR2HSV=40BGR到HSVCOLOR_HSV2BGR=54HSV到BGR等等2.示例importcv2image_name="img/003

wohu1104·2020-08-18 18:38

python+opencv读取视频文件

OpenCV提供了VideoCapture类和VideoWriter类来支持各种格式的视频文件的读写，在不同系统上可能支持的格式会有不同，但总的来说是都支持AVI格式的视频的。在视频没有结束之前，可以通过VideoCapture类里面的read()方法来读取每一帧图像，每帧都是一个BGR格式的图像。可以通过VideoWriter类里面的write()方法来把图像信息保存到VideoWriter类指

飞天土豆·2020-08-18 16:15

python+OpenCV 图片像素点的读写操作

#对图片的像素进行读写操作'''1.像素（图片放大后的一个个的方块）2.每一个像素值都可以由RGB（即红绿蓝三种颜色）三种颜色通道组成3.颜色深度8bit的图片深度在0-255之间4.图片的宽和高“640*480”表示图片在水平方向上有640个像素点，在竖直方向上有480个像素点5.未压缩的图片的计算方法：1.14M（图片的大小）=720*547（图片像素点的个数）*3（颜色通道数）*8bit（每

龙啸wyh·2020-08-18 16:53

【Python+OpenCV之五】分离颜色通道&多通道图像混合

参考：浅墨_毛星云原始图像：#(五)分离颜色通道&多通道图像混合importcv2'''cv2.split(m,mv):将一个多通道数组分离成几个单通道数组m：我们需要进行分离的多通道数组mv：函数的输出数组或者输出的vector容器'''importargparseimportnumpyasnpimg1=cv2.imread("2.jpg")(B,G,R)=cv2.split(img1)cv2.

lxiao428·2020-08-18 15:18

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