python+OpenCV

Python+opencv学习记录5：ROI与泛洪填充

文章目录1.概念1.1.ROI1.2.泛洪填充算法2.代码实现2.1.ROI2.2.泛洪填充完整代码1.概念1.1.ROIROI（regionofinterest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。在图像处理领域，感兴趣区域(ROI)是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是你的图像分析所关注的重点。圈
d127·2020-08-17 12:29

Python+opencv学习记录8：边缘保留滤波（EPF）

文章目录1.高斯双边模糊1.1原理1.2代码解析2.均值迁移模糊2.1.原理2.2.代码解析完整代码1.高斯双边模糊1.1原理前文提到的高斯模糊只考虑了像素空间的分布，而没有考虑差异问题。高斯滤波在滤波时会将图像中各个颜色区域的边缘同区域本身一同模糊掉，而高斯双边滤波则是对各个区域的交界边缘有所保留。若想了解其更深的原理，可以参考以下两篇文章：http://www.360doc.com/conte
d127·2020-08-17 12:29

Python+opencv学习记录7：高斯模糊

文章目录1.高斯模糊2.代码实现完整代码1.高斯模糊高斯模糊（英语：GaussianBlur），通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明的屏幕观察图像。在计算机视觉算法中，高斯模糊通常用于预处理阶段，降低高斯噪声，以增强图像在不同比例大小下的图像效果。若想更加细致地了解高斯模糊原理，可以参考高斯模糊的算法2.代码实现高斯模糊主要用于滤除高斯噪声
d127·2020-08-17 12:29

python+opencv提取视频中手部轮廓

目录一、高斯滤波（1.1）思路（1.2）源码二、YCrCb肤色检测（2.1）思路（2.2）源码三、傅里叶描述子提取手部轮廓（3.1）思路（3.2）源码一、高斯滤波（1.1）思路加载图像（opencv，截图保存saveROI）边缘轮廓（高斯滤波，cv2.GaussianBlur）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours）绘制轮廓（cv2.drawCo
cungudafa·2020-08-17 12:55

Python+OpenCV图像处理（五）—— 像素运算

最近在忙毕业设计，只能偶尔更新博客........一、像素的算术运算像素的算术运算涉及加减乘除等基本运算（要进行算术运算，两张图片的形状（shape）必须一样）代码如下：#像素的算术运算(加、减、乘、除)两张图片必须shape一致importcv2ascvdefadd_demo(m1,m2):#像素的加运算dst=cv.add(m1,m2)cv.imshow("add_demo",dst)defs
aiyizou6070·2020-08-17 11:07

Python+OpenCV图像处理之边缘提取

一、简介在图像处理中，边缘提取是一种基础的图像处理算法，常用于图像识别以及跟踪领域，为进一步分析和理解图像做准备，下面介绍两种不同的图像边缘检测方法。二、边缘检测方法本文介绍的边缘检测方法包括直接使用高斯滤波器检测和Canny边缘检测两种方法。1.高斯滤波器提取边缘特征高斯滤波是一种线性平滑滤波，可以用于消除图像中的高斯噪声。简言之，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由
weixin_42709563·2020-08-17 11:20

Python+opencv学习记录17：Canny边缘提取

文章目录1.Canny算法的介绍2.Canny算法流程完整代码1.Canny算法的介绍Canny算法是一种边缘检测算法，它是由JohnCanny在1986年提出的。Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。2.Canny算法流程Canny边缘检测算法是由以下步骤组成的：1.图像降噪。梯度算子可以用于增强图像，本质上
d127·2020-08-17 10:39

python+opencv 轮廓发现（基于二值图像）

轮廓发现实基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果。API介绍：1、——findContours发现轮廓2、——drawContours绘制轮廓cv.RETR_TREE，外轮廓内部的轮廓也会标记cv.RETR_EXTERNAL，只标记外轮廓importcv2ascvimportnumpyasnpdefedge_demo(image):blurred=
菜椒123·2020-08-17 10:02

python+opencv Canny边缘提取

Canny是边缘检测算法，是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用。步骤：1、输入图像通过高斯模糊（GaussianBlur），去掉一些噪声。2、灰度转换（cvtColor）3、计算梯度（Sobel、Scharr）4、非最大信号抑制5、高低阈值输出二值图像非最大信号抑制通俗意义上是指寻找像素点局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值置为0，这样可以提出一大部分非边缘的点。高低阈值连接：1、T1、T2为
菜椒123·2020-08-17 10:59

python+opencv打开大华摄像机视频

学习笔记python+opencv打开大华摄像机视频python+opencv打开大华摄像机视频importcv2#大华摄像机的视频采集语句，subtype=1，辅码流。0，主码流。
aszhongjian·2020-08-16 18:50

Python+OpenCV实现增强现实！快来召唤你的库洛牌！！！

相信大家都看过或者听过《摩卡少女樱》这部动漫，是不是非常羡慕小樱能够从库洛牌中召唤出各种各样会有魔法的人呀？！今天，博主就来教教大家如何实现召唤吧！！！学会以后相信你一定可以召唤神龙滴！！召唤其实是一种几何投影，将虚拟三维模型投射到图像上。它需要先对图像（也就是库洛牌）进行标定，确定投影和图像的相对位置，保证即使图像方向变了，大小变了，也可以实现召唤！！！然后我们设置一些相机参数，让我们真实世界的
Eating Lee·2020-08-16 14:14

Python+OpenCV对灰度图像进行伪彩色处理

代码如下：（python+OpenCV）importcv2im_gray=cv2.imread("H:/gdal/rs-data/result/ndvi.jpg",cv2.I
清秋晚歌·2020-08-16 08:08

python+OpenCV图像处理（二）图像像素的访问、通道的合并与分离

图像像素的访问、通道的合并与分离（一）像素访问在第一篇博客中，向大家介绍了，所谓的图像在计算机看来就是一个矩阵，对于RGB图像矩阵一共有三层，分别代表着RGB通道，矩阵中每一个数的大小代表着不同通道的亮度，范围在0~255之间。访问图像的像素，就如同对矩阵元素的访问，很好理解。print(img[0][0][0])输出为：34也可以对所读取的图像矩阵的像素进行赋值foriinrange(400):
Jumping boy·2020-08-16 07:24

Spring Boot+Maven实现车牌训练、识别系统

目录1、项目功能2、项目概述3、项目环境之前为各位朋友分享过Python+OpenCV实现车牌检测与识别，本篇博文为各位分享SpringBoot+Maven实现车牌训练、识别系统。
不脱发的程序猿·2020-08-16 07:11

[Python+OpenCV项目实战]——OpenCV的DNN模块

文章目录一、代码1.1utils_paths.py1.2utils_paths.py二、结果代码目录：一、代码1.1utils_paths.pyimportosimage_types=(".jpg",".jpeg",".png",".bmp",".tif",".tiff")deflist_images(basePath,contains=None):#returnthesetoffilesthat
wa1tzy·2020-08-16 02:42

[Python+OpenCV项目实战]——背景建模

文章目录一、代码二、效果（视频格式）一、代码importnumpyasnpimportcv2#经典的测试视频cap=cv2.VideoCapture('test.avi')#形态学操作需要使用kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))#创建混合高斯模型用于背景建模fgbg=cv2.createBackgroundSubtrac
wa1tzy·2020-08-16 02:42

[Python+OpenCV项目实战]——全景图像拼接

文章目录一、代码二、效果一、代码importnumpyasnpimportcv2classStitcher:#拼接函数defstitch(self,images,ratio=0.75,reprojThresh=4.0,showMatches=False):#获取输入图片(imageB,imageA)=images#检测A、B图片的SIFT关键特征点，并计算特征描述子(kpsA,featuresA)
wa1tzy·2020-08-16 02:42

[Python+OpenCV项目实战]——信用卡数字识别

文章目录一、代码二、效果一、代码#导入工具包fromimutilsimportcontoursimportnumpyasnpimportargparseimportcv2importmyutils#指定信用卡类型FIRST_NUMBER={"3":"AmericanExpress","4":"Visa","5":"MasterCard","6":"DiscoverCard"}#绘图展示defcv_
wa1tzy·2020-08-16 02:41

[Python+OpenCV项目实战]——答题卡识别判卷

文章目录importnumpyasnpimportcv2#正确答案ANSWER_KEY={0:1,1:4,2:0,3:3,4:1}deforder_points(pts):#一共4个坐标点rect=np.zeros((4,2),dtype="float32")#按顺序找到对应坐标0123分别是左上，右上，右下，左下#计算左上，右下s=pts.sum(axis=1)rect[0]=pts[np.ar
wa1tzy·2020-08-16 02:41

Python+OpenCV学习（15）---Lucas Kanade 角点光流轨迹跟踪

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。LucasKanade光流法是进行视频中角点的轨迹跟踪的算法，该算法可以用来进行人体肢体动作的轨迹跟踪，获取轨迹数据后可以通过模式识别的手段进行动作识别，
FireMicrocosm·2020-08-15 21:43

车牌号码识别程序分享

程序部分为网上获取程序修改而来，并在其中加入了自己的注释和理解采用python+opencv进行程序编写。
chenkz123·2020-08-15 12:57

python+OpenCV图像处理（十二）车牌定位中对图像的形态学组合操作处理

车牌定位中对图像的形态学组合操作处理所谓的车牌定位，其中最关键的部分就是对图片的处理，参数的设置，并使之拥有泛化能力。首先传入图片，在进行大规模的图片处理时，因为无法确定图片的尺寸，所以需要将原始图片进行等比例的缩放。orgimg=cv2.imread('chepai3.jpg')#压缩图像img=cv2.resize(orgimg,(400,int(400*img.shape[0]/img.sh
Jumping boy·2020-08-14 05:54

python+opencv(cv2)实现图片车牌目标识别

前两天看了几篇图像处理方面的文章，然后了解到车牌识别，是一个典型的目标提取的处理过程。然后就按照一般处理方法，进行了一些小的实验，效果不是很好，纯属好奇。仅供参考。importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromPILimportImagedefshow_pic(path):#读入图initial_img=cv2.imread(
Foneone·2020-08-14 04:16

python基础教程：python+OpenCV实现车牌号码识别

这篇文章主要介绍了python+OpenCV实现车牌号码识别，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下基于python+OpenCV的车牌号码识别，供大家参考，具体内容如下车牌识别行业已具备一定的市场规模
程序员学府·2020-08-14 04:59

开/闭运算(python+opencv)

接下来介绍图像形态学中的几个基本操作：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作。腐蚀好吧，其实就是选择滑动窗口中像素值最小的点（局部最小值）公式表示：dst(x,y)=erode(src(x,y))=min(x′,y′)src(x+x′,y+y′)dst(x,y)=erode(src(x,y))=min(x′,y′)src(x+x′,y+y′)可以理解为，移动结构B，如果结构B与结构A的交集完全属于结构A的区域
风 先生·2020-08-13 16:37

Python+OpenCV实现简单的人脸检测

#导入openCV库importcv2#加载特征分类器openCV自带face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')#打开电脑摄像头capture=cv2.VideoCapture(0)#获得摄像头捕捉到的每一帧图片whileTrue:ret,frame=capture.read()#将图片转换为灰
Juicewyh·2020-08-13 11:06

使用Python+opencv进行图像处理(一) | 视觉入门

计算机视觉是人工智能最热门的应用领域之一。人工智能技术推动了汽车自动驾驶、机器人以及各种照片处理类软件的巨大发展。目标检测技术也在稳步推进。生成对抗网络（GANs）同样也是人们最近比较关注的一个问题。这些都在向我们展示未来计算机视觉领域的发展前景是多么的不可限量。让我们一起登上人工智能发展的高速列车。从本文开始，我们将有一系列关于图像处理和目标检测基础知识的教程。本篇是OpenCV入门教程第一部分
woshicver·2020-08-13 11:11

Python+OpenCV图像处理（八）—— 图像直方图

直方图简介：图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素.还不明白?就是统计一幅图某个亮度像素数量.比如对于灰度值12,一幅图里面有2000个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推。参考：https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/52605308一、安装
weixin_34378922·2020-08-13 11:53

python + openCV图像处理（五）

文章目录引言示例图片代码引言此系列博客记录网易云课堂python+openCV图像处理课程的学习过程。本篇博客将介绍形态学操作、图像梯度两大部分。
我才是阿鑫·2020-08-12 14:26

python + openCV图像处理（四）

文章目录引言示例图片代码引言此系列博客记录网易云课堂python+openCV图像处理课程的学习过程。本篇博客将介绍阈值分割、图像平滑处理两大部分。
我才是阿鑫·2020-08-12 14:26

python + openCV图像处理（三）

文章目录引言示例图片代码引言此系列博客记录网易云课堂python+openCV图像处理课程的学习过程。本篇文章将介绍图像运算、图像融合、图像类型转换、图像缩放四个部分。
我才是阿鑫·2020-08-12 14:26

python + openCV图像处理（二）

文章目录引言示例图片代码引言此系列博客记录网易云课堂python+openCV图像处理课程的学习过程。本篇博客将介绍获取图像属性、感兴趣区域ROI、通道的拆分与合并三个部分。
我才是阿鑫·2020-08-12 14:55

python+opencv利用canny算法进行图像边缘检测(附代码)

版权声明：本文为博主原创文章，转载请附源链接。Canny边缘检测算法是一种很流行的边缘检测算法，是JohnF.Canny在1986年提出来的。Canny边缘检测算法其步骤有如下四步：1、由于边缘检测算法受到噪声的影响较大，首先第一步必须对图像进行去噪，利用前面讲的高通滤波器进行去噪；2、第二步和是利用第一步中的高通滤波器得到图像的梯度，大小和方向；(具体见图1)图13、在第二步中获得图像梯度之后，
阿尔法先生·2020-08-12 13:27

python+opencv图像处理——图像梯度——scharr算子

sobel算子不怎么用，一般scharr算子运用的比较多importcv2importsysimportnumpyasnpo=cv2.imread("C:\\Users\\fujingming\\Pictures\\rs.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)scharrx=cv2.Scharr(o,cv2.CV_64F,1,0)scharry=cv2.Scharr(o,cv2.CV
海康威视-符景名·2020-08-12 10:54

Python+OpenCV边学边做-机器视觉检测之贝类含砂量X射线影像

项目中关于python+opencv的知识点主要参考opencv的官网。作者还拥有个人公众号，会写一些感悟文章，知圈，二维码如下，欢迎扫描关注：背景本设计基于X射线对蛤类水产品进行含砂量自动检测。
tomorrowNeverComes·2020-08-11 21:09

python+opencv安装-汇总

亲测安装后汇总，以便再次查询喜欢就点个赞哈1，官网下载安装pyhttps://www.python.org/downloads/release2，设置环境变量3，安装pip（python自带2.7要自己安装，3则不用）通过cmd，可以去百度查看文件命令C:\Users\Administrator>D:D:>cdsoft\python\ScriptsD:\soft\python\Scripts>ea
huataiwang·2020-08-11 20:56

Python + OpenCV : 已知多边形轮廓的点坐标，自动识别多边形顶点坐标的算法

Python+OpenCV:已知多边形轮廓的点坐标，自动识别多边形顶点坐标的算法最近做工程，根据提供的目标物体的坐标（比如说分割结果输出的目标像素坐标），标其中遇到了RT说述问题，OpenCV并没有提供现成的函数
赵公子啊·2020-08-11 17:01

mac上运行python+opencv报错

最近在python语言环境下运行opencv总是报错，下面是报错内容：2020-07-2623:09:55.093Python[8142:209483]ApplePersistenceIgnoreState:Existingstatewillnotbetouched.Newstatewillbewrittento(null)解决办法就是终端运行：defaultswriteorg.python.py
Jason_WangYing·2020-08-11 16:23

Python-opencv一键批量制作部门聘书（导入名单并在图片模板上加文字）

这学期刚装好了opencv库，就想着可以写代码用python+opencv一键生成所有人的聘书，ps制作的聘书已经拿到了，但是在网上搜索了一下，没有相关的博客，
Pluto篱·2020-08-11 02:14

fourcc = cv2.cv.FOURCC(*'XVID') AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'cv' FOURCC

python+opencv读取视频，调用摄像头碰到了一个代码错误，如下：python文件：importcv2importnumpyasnpcap=cv2.VideoCapture(0)#DefinethecodecandcreateVideoWriterobjectfourcc
vSLAM算法攻城狮·2020-08-10 23:10

python+opencv实现图像特征检测，图像拼接

摘要：使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为goodmatches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。准备：首先，准备好几个库：importcv2importmat
我是小白呐·2020-08-10 07:29

Python+OpenCV实现人脸检测

importnumpyasnpimportcv2face_patterns=cv2.CascadeClassifier('D:\python36\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')#从摄像头中取得视频cap=cv2.VideoCapture(0)#获取视频播放界面长宽width=int(cap.get(c
fuqiang0906·2020-08-09 23:37

Python+opencv(二)——视频的读入，显示和保存

用摄像头捕获视频摄像头捕获视频简单的来说就是捕获每一帧图片创建一个VideoCapture对象可以用如下的方式来创建:cap=cv2.VideoCapture(0)VideoCapture对象的参数可以是设备的索引号或者一个视频文件，一般0是指一般笔记本的内置摄像头查看每一帧图片是否正确捕获然后可以用cap.read()来查看帧数是否读取正确，这里的cap是你创建的VideoCapture对象，c
孤魂游·2020-08-09 14:29

Python+opencv(一)——图片的读取，显示，保存

此博客主要作为OpenCV官网教程中文版的学习笔记，搬运自Linux公社，pdf文件的下载地址在这：Linux公社OpenCV2pdf文件读入图片:要读入一张图片可以使用cv.imread()这个函数，cv.imread()有两个参数，第一个参数是图片的工作路径或者完整路径，第二个参数则是告诉函数该如何读取这个图片。第一个参数是告诉函数图片的路径第二个参数是告诉函数该如何打开图:cv2.IMREA
孤魂游·2020-08-09 14:29

python+OpenCV 图像轮廓绘制

文章目录轮廓是什么注意事项使用函数实例轮廓是什么边缘检测能够测出边缘，但是边缘是不连续的，将边缘连接为一个整体，构成轮廓注意事项对象是二值图像。所以需要预先进行阈值分割或者边缘检测处理。查找轮廓需要更改原始图像。因此，通常使用原始图像的一份拷贝操作。在OpenCV中，是从黑色背景中查找白色图像。因此，对象必须是白色的，背景必须是黑色的。使用函数查找图像轮廓的函数cv2.findContours()
Forrest_Woods_Lin·2020-08-09 02:16

Python+OpenCV 图像金字塔

文章目录定义向下取样函数向上取样函数拉普拉斯金字塔实例向下取样获取图像金字塔向上取样获取图像金字塔先向下采样再向上采样先向上采样再向下采样拉普拉斯金字塔定义同一图像的不同分辨率的子图集合生成方式：向下取样，缩小图像：从第i层获取第i+1层Gi−>Gi+1G_i->G_{i+1}Gi−>Gi+1计算流程对图像G_i进行高斯核卷积高斯卷积核1256[14641416241646243624
Forrest_Woods_Lin·2020-08-09 02:16

python+opencv绘制直方图

文章目录直方图定义归一化直方图DIMS：使用参数的数量直方图绘制方法pyplot绘制直方图opencv绘制直方图生成掩膜图像直方图均衡化实例使用pyplot绘制直方图使用calcHist生成灰度图像直方图使用calcHist生成彩色图像直方图绘制掩码直方图生成掩膜图像图像直方图均衡化pyplot显示彩色图像直方图定义横坐标:图像中各个像素点的灰度级纵坐标:就有该灰度级的像素个数归一化直方图横坐标:
Forrest_Woods_Lin·2020-08-09 02:16

Python+OpenCV图像处理（七）—— 滤波与模糊操作

过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或降低）其他频率波段的操作。低通滤波器是消除图像中高
weixin_34275734·2020-08-09 00:46

【图像处理】——Python+opencv实现图像的hu不变矩特征提取（含原理、推导过程、应用、代码等）

目录转载本文请注明详细地址本文介绍了矩和图像矩的含义本文介绍了不变矩的计算、应用本文介绍了如何计算图像相似度一、思维导图二、普通矩的定义1、零阶矩2、二阶矩3、二阶以上矩4、怎么判断是几阶矩三、什么是图像矩？四、hu不变矩(cv2.humoments())1、几何矩几何矩前几阶的意义2、中心矩（决定了平移不变性）3、归一化中心矩（决定了尺度不变性）4、hu不变矩计算（决定了旋转不变性）5、hu不变
有情怀的机械男·2020-08-08 20:40

【图像处理】——Python+opencv实现提取图像的几何特征（面积、周长、细长度、区间占空比、重心、不变矩等）

转载请注明详细地址本文简单介绍了图像常见几何特征的概念以及求解方法本文介绍了Python和opencv求解几何特征的常用方法目录其他形状外接轮廓的方法可以参考：《OpenCV-Python——第17.3章：轮廓形状拟合（边界矩形，最小外接圆...）及性质》一、获得轮廓二、面积1、cv2.connectedComponentsWithStats()stats参数解析2、cv2.contourArea
有情怀的机械男·2020-08-08 20:40
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