python+OpenCV

万张PubFig人脸数据实现基于python+OpenCV的人脸特征定位程序(1)

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时，经常会发现一些AI换脸的视频，于是我想，可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序。我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取，分析出图片具体特征，然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建。有一篇Github的文章讲得很详细，大家可以参考：https://github.com/Hironsan/BossSen
一只帅气的IT小昂·2019-09-22 17:00

微信公众号一些重要解读文章的收集！

一、图像处理十个python图像处理工具OpenCV实现失焦模糊图像恢复全局对比度的图像显著性检测算法使用Python+OpenCV进行图像处理（三）|视觉入门干货|史上最全OpenCV活体检测教程系列
dulingwen·2019-09-10 11:17

基于python+opencv的人脸检测+

人脸检测分为两种：一种是基于知识的，一种是基于深度学习的。深度不会学习人脸识别属于目标检测，主要涉及两个方面：①先对检测的物体进行概率统计，从而知道待检测对象的一些特征，建立其目标的检测模型②用得到的模型来匹配输入的图像，如果有匹配则则输出匹配的区域，否则什么也不做。我们看到的图片和计算机不一样，计算机看到的是一串串数字矩阵，图片由多个像素组成，拿我们熟悉的RGB图像来说，每个像素又有红绿蓝三个通
bangchen2462·2019-09-06 23:00

python调用opencv库中的KCF等跟踪算法

使用python调用opencv库中的KCF等跟踪算法本文参考了以下博客代码来源：python+opencv实现目标跟踪-qq_35488769的博客-CSDN博客目录0-代码1-部分解析2-代码测试0
里先森·2019-09-06 20:20

Python+OpenCV竖版古籍文字分割

在做图片文字分割的时候，常用的方法有两种。一种是投影法，适用于排版工整，字间距行间距比较宽裕的图像；还有一种是用OpenCV的轮廓检测，适用于文字不规则排列的图像。1.思路一开始想偷个懒，直接用OpenCV的模型，结果发现效果不佳。文字出现了过度分割的问题，部分文字甚至没有被识别：于是只好使用传统方法，投影法。对文字图片作横向和纵向投影，即通过统计出每一行像素个数，和每一列像素个数，来分割文字。代
SaltyFishQF·2019-09-06 14:00

opencv-python实际演练(一）图像识别（1）目标区域提取

准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧）在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为提
littleZhuHui·2019-09-05 22:11

python+opencv提取图片中的人脸

当前环境系统：windows1064python版本：3.7.3opencv版本：3.4.4python官网：https://www.python.org/opencv下载地址：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/当前例子为：展示出截取的头像，显示图像并将人像画框deffacedetect(image):image=imre
wcuuchina·2019-09-02 11:47

Python+OpenCv制作证件图片生成器的操作方法

本项目使用Python和OpenCv实现身份证图片生成工具，填入信息，选择一张头像图片（即可生成黑白和彩色身份证图片）。可以选择是否自动抠图，自动抠图目前仅支持蓝色背景，对自动抠图效果不满意可以手动抠图。在线抠图地址:https://burner.bonanza.com/https://www.gaoding.com/koutu参照标准：正面“姓名”、“性别”、“民族”、“出生年月日”、“住址”、
不脱发的程序猿·2019-08-21 11:38

Python+Opencv测量物体之间的距离

目录一、场景需求解读二、算法原理简介三、算法实现步骤四、算法代码实现五、算法效果展示与分析参考资料注意事项一、场景需求解读  在现实场景中，我们可能会遇到这个问题，即需要自动的测量图像中的不同目标之间的距离。通过这个测量，我们可以明确的知道图像中各个目标的位置以及各个目标之间的距离，便于我们做出合理的规划。本文是在该博客的基础上面进行拓展而来的。下图展示了一个样例图片，即图中最左边的是我们的参考目
技术挖掘者·2019-08-11 16:36

Python OpenCV实现鼠标画框效果

使用Python+OpenCV实现鼠标画框的代码，供大家参考，具体内容如下#-*-coding:utf-8-*-"""@Project:IntelligentManufacture@File:user_interaction.py
pan_jinquan·2019-08-10 09:43

python+openCV调用摄像头拍摄和处理图片的实现

于是使用python+openCV调用摄像头，在采集图片的同时顺便处理成想要的格式。
sssaltyfish·2019-08-06 09:22

基于python+opencv实现手势识别(本人亲测有效!)

`第一步:读取图片或摄像头,对图像或摄像头进行处理(形态学操作,肤色检测等等)提取手势二值图像.代码:-------------------------------------------------------------------------------------------------------ret,frame=capture.read()#读取摄像头#frame=cv.flip(f
En_1999·2019-07-31 19:11

python+opencv——canny算子阈值在线调整

最近学习opencv，从图像处理最基础的开始，练习了一些最简单的边缘检测算法，参考了这篇博文。讲的挺细，就是到最后的canny程序有点缺失，无奈自己动手咯。正好也学学使用回调函数。参考博文链接：https://blog.csdn.net/qq_40962368/article/details/81416954直接上代码了，完成的任务是可以使用滑标调整canny的两个阈值，更改一下图片的名称即可使用
MAUM·2019-07-23 22:01

Python+opencv识别照片中的人脸

Python+opencv识别照片中的人脸使用工具Anaconda3下载地址：https://repo.anaconda.com/配置环境变量：需要的包：numpyopencv添加两个包：添加numpy
qq_44081238·2019-07-19 13:54

OpenCV到头秃（一）

Python+Opencv的安装一、Python安装：在官网https://www.python.org点击DownLoad，选择你想下载的版本，然后看是64位还是32位下载安装即可。
Coder_E230A·2019-07-16 10:21

用Python+OpenCV对比图像质量的几种方法

前言图片的本质就是大量像素在二维平面上的组合，每个像素点用数字化方式记录颜色。可以直观的想象，一张图片就是一个巨大的电子栅格，每个格子内有一盏灯泡，这个灯泡可以变换256的三次方种颜色，就像下面这张卡通像素图一样，越清晰的图片像素越密集。这一次来看看OpenCV提供的两种图像质量对比方式(PSNR&SSIM)及其扩展,这篇文章会涉及到一点数学公式，顺便介绍一个我用过的生成公式的最佳在线编辑工具，秒
Jeru_d39e·2019-07-15 15:53

python+opencv像素的加减和加权操作的实现

本文介绍了python+opencv像素的加减和加权操作的实现，分享给大家。
月下花弄影·2019-07-14 15:58

车牌识别系统二：Python+opencv实现字符分割

字符分割传统的车牌识别系统主要分为三个模块：车牌定位、字符分割和字符识别，本次文章主要讨论的是第二部分：字符分割部分的代码，部分代码参考自下面这两位博主：链接：opencv实现车牌识别之字符分割.链接:OpenCV+Python车牌字符分割和识别入门.流程图字符分割的流程图如下：CreatedwithRaphaël2.2.0开始灰度化、二值化去除边框闭操作分割字符结束首先需要对前面定位到的车牌图块
゛.夨憶﹏メ·2019-07-13 19:23

python+opencv连通域测试

SimpleBlobDetector原理：网址SimpleBlobDetector又是出现区域标记不到的情况。。从原理上分析：斑点越趋近于圆，标记的效果越好。。有时候看似可以被标记中的区域没有被选中，不是应该调节圆度。。。而是应当调节突出程度。。params.minConvexity参数。。。。默认参数值好像是接近0.95.。。所以一些看起来觉得圆的连通域出现了标记不到的错误。具体尴尬经理就不多说
天涯海阁未走远·2019-07-12 16:38

Python+OpenCV实现车道线检测代码部分

实验时使用的是python3.7+cv2，直接在Anaconda上面直接安装，代码在Jupyter上跑的，图片是老师给的（—.—）经过各个滤波后，划定区域：最终合成的图像：最后实际上是先把篮框框内的两条线截出来，之后使用最小二乘拟合出两条直线，然后将其与原图合并，形成车道线的检测，当时写这个实验参考了许多CSDN上，简书上，知乎上以及Github的一些开源代码，这个实验知识应用了最基础的图像滤波实
Dr.sen·2019-07-07 18:53

python+opencv移动侦测(帧差法)

1.帧差法原理移动侦测即是根据视频每帧或者几帧之间像素的差异，对差异值设置阈值，筛选大于阈值的像素点，做掩模图即可选出视频中存在变化的桢。帧差法较为简单的视频中物体移动侦测，帧差法分为：单帧差、两桢差、和三桢差。随着帧数的增加是防止检测结果的重影。2.算法思路文章以截取视频为例进行单帧差法移动侦测3.python实现代码defthreh(video,save_video,thres1,area_t
Chenyj0109·2019-07-04 15:01

Python+opencv 实现图片文字的分割的方法示例

实现步骤：1、通过水平投影对图形进行水平分割，获取每一行的图像；2、通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割，最终确定每一个字符的坐标位置，分割出每一个字符；先简单介绍一下投影法：分别在水平和垂直方向对预处理（二值化）的图像某一种像素进行统计，对于二值化图像非黑即白，我们通过对其中的白点或者黑点进行统计，根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界，从而实现分割的目的。下面通过P
坏小孩90·2019-07-04 11:03

Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型

目录案例引入本节项目最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。案例引入首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，为了方便小伙伴们读懂之后的代码，在这里先举一个简单的人
不脱发的程序猿·2019-07-02 08:00

Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(1)—人脸识别原理

目录人脸识别流程第一步：人脸检测，找出所有的面孔第二步：脸部的不同姿势第三步：给脸部编码第四步：从编码中找出人的名字最近一直在研究AI人脸识别身份认证，发现目前网上的识别Demo都是小Demo，非常零散，最近在GitHub上见到一位大神开源人脸识别项目参见：https://github.com/winterssy/face_recognition_py，效果显著，遂将其整理优化，介绍项目实现原理和
不脱发的程序猿·2019-07-02 08:40

详解利用python+opencv识别图片中的圆形（霍夫变换）

在图片中识别足球先补充下霍夫圆变换的几个参数知识：dp，用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话，来看例子吧。例如，如果dp=1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。minDist，为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之
智元元·2019-07-01 14:32

python+openCV利用摄像头实现人员活动检测

本文实例为大家分享了python+openCV利用摄像头实现人员活动检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.前言最近在做个机器人比赛，其中一项要求是让机器人实现对是否有人员活动的检测，所以就先拿PC
宇泽影帝·2019-06-22 10:49

树莓派+摄像头实现对移动物体的检测

在上一篇文章中实现了树莓派下对摄像头的调用，有兴趣的可以看一下：python+opencv实现摄像头调用的方法接下来，我们将使用python+opencv实现对移动物体的检测一、环境变量的配置我们可以参照上一篇文章对我们的树莓派进行环境的配置当我们将
Wang哈哈·2019-06-22 09:37

python+opencv实现摄像头调用的方法

最近入了一块树莓派，想让其实现摄像头的调用，因此写下此博客备忘一、树莓派网络的配置首先，对树莓派进行网络配置，否则就无法进行软件的安装我们知道，ifconfig命令可以修改ip地址、子网掩码等信息，但是当设备重启之后必须重新设置因此，我们使用如下方法进行网络配置修改/etc/network/interfaces其中，红色框选中的为需要修改的部分autoeth0//设为开机启动eth0ifaceet
Wang哈哈·2019-06-22 09:48

Python+OpenCV图像处理（一篇全）

参考：1、网易云课堂https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005317018&share=1&shareId=10151015512、【在水一方xym的博客】业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随-CSDN博客https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym3、模块cv2的用法https://www.cnbl
Ccc'gg0624·2019-06-20 21:37

Python+OpenCV基本全局阈值处理（数字图像处理-冈萨雷斯-10.3.2）

全局阈值处理方法前提：当物体和背景像素的灰度分布十分明显时，可以用适用于整个图像的单个（全局）阈值。即可使用全局阈值处理。算法思路：（1）输入原图，转化为灰度图；（2）对于灰度图，为全局阈值T0选择一个初始估计值（本人选择为0~255中值127）；（3）迭代（4）（5）（6）（7）步骤，迭代次数可自行选择；（4）用T0分割灰度图，将其分为两组像素，G1由灰度值大于T0的所有像素组成，G2由所有小于
～沐春风～·2019-06-13 12:41

Python+Opencv实现实时的条形码检测

目录一、场景需求简介二、算法实现步骤三、图片中条形码检测代码实现四、图片中条形码检测效果展示与分析五、视频中条形码检测代码实现六、视频中条形码检测效果展示与分析七、思维扩展参考资料注意事项一、场景需求简介  在现实场景中，我们经常会遇到条形码，它的主要作用是用来标识物体，使得每一个物体都有唯一的一个编号，这样可以极大的提高查找效率等，比较常用的应用场景是超市和图书馆等，售货员通过扫描这些条形码就可
技术挖掘者·2019-06-07 21:15

Python+Opencv寻找图像中最亮的区域

目录一、场景需求解读二、算法原理简介三、算法代码实现四、代码运行步骤五、算法效果展示和分析六、思维扩展参考资料注意事项一、场景需求解读  在有些现实场景中，我们需要去使用算法自动的寻找到图片中的最亮的区域，这个区域是我们感兴趣的目标所在的位置，比较典型的是一个应用是视网膜图像，图像中视网膜所在的位置比较亮，而其它地方比较暗，我们更加关注视网膜所在的区域，因而需要使用算法自动的寻找到这个区域，然后针
技术挖掘者·2019-06-07 10:19

Python+Opencv实现多种形状的检测

目录一、Hough变换是什么？二、Hough变换原理简介三、Hough变换实现步骤四、Hough变换直线检测代码实现及效果展示五、Hough变换圆形检测代码实现及效果展示六、基于Hough的椭圆检测代码实现及效果展示七、轮廓检测不同形状代码实现及效果展示八、获取图像中的黑色形状块九、移除图中的圆和椭圆十、思维扩展参考资料注意事项一、Hough变换是什么？  Hough变换是由P.V.C.Hough
技术挖掘者·2019-06-06 18:45

Python+Opencv根据颜色进行目标检测

目录一、什么是颜色目标检测？二、如何实现基于颜色的目标检测？三、算法代码实现四、算法运行流程五、效果展示与分析六、思维扩展参考资料注意事项一、什么是颜色目标检测？  所谓的颜色目标检测，即根据物体的颜色来快速的进行目标定位，该算法的思路比较简单，但是却有很大的使用价值。二、如何实现基于颜色的目标检测？  整个算法的实现步骤比较简单，具体的步骤如下所示：步骤1-根据图片中的目标设定合适的lower和
技术挖掘者·2019-06-04 17:50

Python+Opencv实现数字识别

目录一、什么是数字识别？二、如何实现数字识别？三、识别LCD屏幕上面的数字的原理详解四、算法实现步骤五、算法代码实现六、效果展示和分析七、问题扩展与延伸参考资料注意事项一、什么是数字识别？  所谓的数字识别，就是使用算法自动识别出图片中的数字。具体的效果如下图所示：上图展示了算法的处理效果，算法能够自动的识别到LCD屏幕上面的数字，这在现实场景中具有很大的实际应用价值。下面我们将对它的实现细节进行
技术挖掘者·2019-06-04 11:23

python+opencv图像分割：分割不规则ROI区域方法汇总

目录一、已知边界坐标，直接画出多边形二、通过形态学操作产生Mask三、人机交互式在图像分割领域，一个重要任务便是分割出感兴趣（ROI）区域。如果是简易的矩形ROI区域其实是非常容易分割的，opencv的官方python教程里也有教到最简易的矩形ROI分割（剪裁），其本质是多维数组（矩阵）的切片。但是现实情况中，ROI是不规则的多边形，也可能是曲线边界，那么该如何分割出来呢？下面总结几种思路。可能只
奔跑的Yancy·2019-05-29 18:30

python+opencv调用ip摄像头（基于RTSP实现）

python+opencv调用ip摄像头（基于RTSP实现）采用RTSP（RealTimeStreamingProtocol），RFC2326，实时流传输协议，RTSP是TCP/IP协议体系中的一个应用层协议实时流协议
赚积分，哈哈哈·2019-05-29 00:14

python+opencv调用摄像头视频图像处理

在做深度学习的时候，难免会用到摄像头采集图像。在这个就会用到python调用摄像头+opencv图像处理。视频图像的处理和单幅图片处理是一样的，视频就是很多单幅图像连续播放。每秒播放(采集)的图片数量叫帧率。importcv2#########图像读取部分cap=cv2.VideoCapture('2.wmv')#调用目录下的视频#cap=cv2.VideoCapture(0)#调用摄像头‘0’一
Mr_FengT·2019-05-28 10:27

Python+OpenCV调用摄像头接口打造家庭安防系统

问题描述：使用Python+opencv调用笔记本摄像头接口，定期捕捉图像或录制视频并保存为图像文件或视频文件。可以在家里没有人的时候使用该程序监视家中是否有小偷进入或者宠物们有没有搞破坏。
dongfuguo·2019-05-26 21:29

python opencv 双目测距代码

最近高摄像头项目，顺便扩展学习python+opencv的图片处理和视频处理。拍照效果：代码：#!
Igor Sun·2019-05-21 19:34

Python人脸识别黑科技（二）：教你使用python+Opencv完成人脸解锁

继上一篇“Python人脸识别黑科技（一）：50行代码运用Python＋OpenCV实现人脸追踪+详细教程+快速入门+图像识”，那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁
陪代码一起浪迹天涯·2019-05-16 12:30

Python+OpenCV：图片无损旋转90°且无黑边的处理方法

0.引言有如上一张图片，在以往的图像旋转处理中，往往得到如图所示的图片。然而，在进行一些其他图像处理或者图像展示时，黑边带来了一些不便。本文解决图片旋转后出现黑边的问题，实现了图片尺寸不变的旋转（以上提到的黑边是图片的一部分）。1.方法流程（1）旋转图片，得到有黑边的旋转图片。（2）找出图片区域（不含黑边）的位置。（3）创建一个空图片（其实是矩阵）。（4）将图片区域搬到此空图片。2.程序#!/us
Harden Qiu·2019-05-13 16:58

树莓派+摄像头实现对移动物体的检测

在上一篇文章中实现了树莓派下对摄像头的调用，有兴趣的可以看一下https://blog.csdn.net/Wangguang_/article/details/89850615接下来，我们将使用python
Wang-wonk·2019-05-06 10:44

Python opencv实现人眼/人脸识别以及实时打码处理

利用Python+opencv实现从摄像头捕获图像，识别其中的人眼/人脸，并打上马赛克。
叶舟·2019-04-29 15:26

Python+OpenCV采集本地摄像头的视频

本文实现了用Python和OpenCV配合，调用本地摄像头采集视频，基本上函数的话看opencv的官方文档就Ok了(TheOpenCVReferenceManualRelease2.4.7.0)上代码：importcv2importcv2.cvdefgetCam():window_name='showimage'cv2.namedWindow(window_name,cv2.WINDOW_NORM
liuke804·2019-04-25 09:47

Python+OpenCV中值滤波

中值滤波，图像平滑处理，可消除椒盐噪声，其基本思路是通过滤波器遍历图像，取每个滤波器区域像素值中值为新的像素值。算法思路如下：（1）输入图像并转灰；（2）为灰度图添加椒盐噪声（实验需要，体现中值滤波效果，添加椒盐噪声算法思路参看上一篇博文）；（3）遍历像素点，将滤波器区域中的像素值放入一维数组中；（4）对一维数组进行选择排序，并将中间值赋给滤波器中心，即将遍历到的原图像像素点改为滤波器区域中值；（
～沐春风～·2019-04-11 20:10

Python+OpenCV高斯滤波源码编写

高斯滤波需要用到高斯滤波器，即卷积核。本博客用到的是3*3的卷积核，通过对原理剖析发现，高斯卷积核中的具体值仅和自身坐标有关系，与图像没有直接联系，故可以先计算卷积核，之后进行图像的高斯滤波。算法步骤：（1）根据公式，计算高斯卷积核内具体值，此处用到建立二维高斯卷积核，在编写过程中省去了系数部分（不知道为什么省去，无奈。。。），并且对公式做了小小的修改（根据CSDN其他大佬的算法操作），记得归一化
～沐春风～·2019-04-08 13:11

Python+Opencv 调用USB摄像头（一）

一.最简单的调用笔记本内置相机importcv2#引入库cap=cv2.VideoCapture(0)whileTrue:ret,frame=cap.read()cv2.imshow("Video",frame)#读取内容ifcv2.waitKey(10)==ord("q"):break#随时准备按q退出cap.release()cv2.destroyAllWindows()#停止调用，关闭窗口i
Sunbeam_c·2019-04-07 21:00

13行代码实现：Python实时视频采集（附源码）

一、前言本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
数据饕餮·2019-04-07 07:47

13行代码实现：Python实时视频采集（附源码）

一、前言本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
HadoopDev·2019-04-07 07:29
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