采用python+opencv的方式，在识别每一张问卷唯一性上，可以在每一张

python实现，使用SIFT算法和文字相似度检测算法，并使用了pyqt5做的印章相似度检测工具，还有很大优化空间，对于我这水平费了不少力气，记录一下。首先整体流程是预建了一个印章库，包含若干张图片。目的是输入一张印章图片，与库里图片对比，最终显示相似度最高的三张。记一下关键代码。1.图像预处理主要是红色区域提取、常规灰度二值、对于形态不好的图片做个腐蚀啥的。defGetRed(img):"""提

本篇来看一下opencv的两个函数通道cv2.split和通道cv2.merge通道拆分cv2.split#导入库importnumpyasnpimportargparseimportcv2 #构造参数解析器ap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="Pathtotheimage")a

Python+OpenCV—Matplotlib绘制灰度/彩色直方图一、Matplotlib.Pyplot简介1、Matplotlib2、Pyplot二、灰度直方图1、主要函数(1)calcHist()

Python+OpenCV轮廓检测形状识别矩形/正方形/圆PartⅠPartⅡPartⅠ如标题所示，终极目标是通过轮廓检测的方法，识别一副图片中的正方形、矩形、圆三种不同的形状，并在图中进行标记。

高分系列遥感影像的一个问题是难以进行精准的几何校正，通常是在专业软件（如ENVI）中处理，需要借助标准影像手动选择地面控制点来进行校正，操作比较复杂。本文的思路是借助Landsat8影像来进行关键点匹配，这样就能自动得到控制点。难点有：①两种不同卫星的影像分辨率和细节方面差异较大，难以进行准确的匹配。为解决此问题，将分辨率较高的Landsat影像进行了均值滤波。②遥感影像的存储格式不能直接用ope

opencv可以去读.mp4视频的常用属性，参数详见https://blog.csdn.net/u011436429/article/details/80604590importosfromosimportpathimportcv2#子文件夹sub='ykt.eduyun.cn'path='G:/CRSR/test_seq/'+subvideoList=os.listdir(path)framen

更多内容参考：原创文章作者：无敌三角猫。如若转载，请注明出处：古月居https://www.guyuehome.com/371111.颜色识别该程序利用KNN实现魔方颜色识别，特征采用RGB的颜色直方图，它可以区分白、黑、红、绿、蓝、橙色、黄色和紫色，如果你想分类更多颜色或者提高分类准确率，可以通过调整训练集数据或者考虑使用其他的特征如**颜色矩)**或者颜色相关图。你可以使用color_reco

使用dlib，OpenCV和Python进行人脸识别--检测眼睛，鼻子，嘴唇和下巴前期文章我们分享了如何使用python与dlib来进行人脸识别，本期我们就来更细的来了解一下人脸识别的内容如下图，dlib人脸数据把人脸分成了68个数据点，从图片可以看出，人脸识别主要是识别：人眉，人眼，人鼻，人嘴以及人脸下颚边框，每个人脸的部位都有不同的数据标签从1-68当我们识别出人脸的这68个点，可以通过访问不

现在很多人都喜欢拍照（自拍）。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有APP提供了模仿名画风格的功能，比如prisma、versa等，可以把你的照片变成梵高、毕加索、蒙克等大师的风格。这种功能叫做“图像风格迁移”，几乎都是基于CVPR2015的论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》和ECCV2016的论文《PerceptualLossesforReal-TimeSty

现在很多人都喜欢拍照(自拍)。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有APP提供了模仿名画风格的功能，比如prisma、versa等，可以把你的照片变成梵高、毕加索、蒙克等大师的风格。这种功能叫做“图像风格迁移”，几乎都是基于CVPR2015的论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》和ECCV2016的论文《PerceptualLossesforReal-TimeSty

本篇文章给大家带来的内容是关于Python+OpenCV图像风格迁移的实现方法讲解，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。现在很多人都喜欢拍照(自拍)。

梵高画作什么是神经网络的风格迁移，简单来件就是输入1张照片（自己的照片），输出具备另外一张照片（例子梵高画作）风格的图片，同时保留原本自己图片的元素，如下图片表明了神经网络风格迁移的过程，当然你也可以使用自己的神经网络训练自己的模型，本期教程利用了已经训练好的模型来进行神经网络的风格迁移图片神经网络迁移导入第三方库（1-4行）加载神经网络（6行）加载图片获取图片的尺寸（7-12行，这些代码在我们分

自学笔记：python+opencv针对蓝色来进行简单的车牌定位图像处理的自学之路车牌定位看了几个其他人的文章，综合选取了几个方法凑在一起。

目标颜色空间转换，如BGR↔Gray，BGR↔HSV等追踪视频中特定颜色的物体OpenCV函数：cv2.cvtColor(),cv2.inRange()消除票据中的红色印章教程颜色空间转换importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('lena.jpg')#转换为灰度图img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.

第1章走近人工智能11．1初识人工智能21．1．1人工智能是什么21．1．2人工智能的发展历程21．1．3人工智能的应用现状41．2机器人世界51．2．1机器人的发展历史51．2．2什么是智能机器人61．2．3常见的智能机器人控制核心7第2章认识树莓派92．1树莓派是什么102．2树莓派3B+主控板简介112．3树莓派的连接与开机122．4Linux操作系统简介13第3章Python编程基础163

python+opencv寻找图像中类似长方形并计算图形面积周长和中心点importcv2defdetect_rectangle(image_path):#读取图像image=cv2.imread(image_path

python+opencv寻找图片或视频中颜色进行追踪之HSV颜色处理1.颜色空间转换importcv2img=cv2.imread('1.jpg')#转换为灰度图img_gray=cv2.cvtColor

Python+OpenCV人脸检测—CascadeClassifier级联分类器实现一、CascadeClassifier—级联分类器1、导入分类器文件2、读入图片3、转为灰度图4、调用detectMultiScale

参考资料：【Python+OpenCV人脸检测—CascadeClassifier级联分类器实现】_LPY。

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的动物识别算法**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：

python+opencv特征匹配算法1.安装pipinstallopencv-pythonpipinstallnumpy2.算法明细importcv2importnumpyasnp#读取两张图像img1

参考资料：opencv/python标定时用到的几个函数意义_criteriaopencv_是三水不是泗水的博客-CSDN博客python+OpenCV笔记（二十六）：视频追踪（meanshift、Camshift

OpenCV提供了人脸识别和训练的基本功能，实现对多人脸数据的采集、训练和识别。在实时视频中对识别的人脸标注人员信息，如姓名等。由于涉及人脸采集、训练和用户信息管理等，先展示项目文件结构，具体如下：config：系统配置和关键参数定义db：存储用户信息，采用json格式保存，格式如下，后续根据实际可扩展runlog：系统运行日志（根据实际需要使用）trained：人脸数据训练后的文件，共人脸识别调

USB摄像头存储MP4文件importcv2importosimporttime"打开摄像头，设置分辨率"my_camera=cv2.VideoCapture(0)my_camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,640)my_camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,320)"设置视频格式"write_ok=Falseframe_siz

python+opencv之边缘填充一、边缘填充相信很多喜欢玩电脑的小伙伴，遇到过这种情况：有时候换电脑壁纸的时候，原本一张很好看完整的图片，换成电脑壁纸就是一个不完整或者由很多重复的图片组成的壁纸。

笔电脑自带摄像头和外接USB摄像头Python+OpenCV测试代码复制代码到pycharm或其他编辑器运行importcv2capture=cv2.VideoCapture(0)capture_usb

Python+OpenCV显示图像是Opencv最基本的操作之一，imshow()函数可以实现该操作。如果使用过其他GUI框架背景，就会很自然地调用ishow来显示一幅图像。

前言在使用yolov5做物体检测中，需要拉取视频流。分解任务第一步则是需要使用opencv读取rtsp流，只要拿到每一帧图片在进行推理显示即可。代码importcv2defread_rtsp():cap=cv2.VideoCapture('rtsp://admin:[email protected]:554')fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')

引言 闲言：这篇博客回归了传统图像处理领域，主要是在研究生的数字图像处理课程上接触到了新的知识–图像位平面，觉得还挺有意思的，可以用来做信息隐藏，索性记录一下。因为拖延的缘故，到学期末才赶出来一篇，后续可能还会有一篇消除图像摩尔纹的trick介绍（如果效果好的话）。 本文的主题是介绍图像位平面相关知识，并依据不同位平面包含信息量的多寡设计了一种图像信息隐藏的算法，实际就是位平面的叠加，可以适用于图

本文将向你展示如何利用OpenCV为Python中的图像提供卡通效果。>>关注公众号，后台回复「极市干货」即可获取最新整理CV知识内容合集正如你可能知道的，素描或创建一个卡通并不总是需要手动完成。如今，许多应用程序可以把你的照片变成卡通照片。但是如果我告诉你，你可以用几行代码创造属于自己的效果呢？有一个名为OpenCV的库，它为计算机视觉应用程序提供了一个公共基础设施，并优化了机器学习算法。它可以

AI图像行为分析算法通过python+opencv深度学习框架对现场操作行为进行全程实时分析，AI图像行为分析算法通过人工智能视觉能够准确判断出现场人员的作业行为是否符合SOP流程规定，并对违规操作行为进行自动抓拍告警

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境PyCharm安装OpenCV环境模块实现1.信息识别2.Excel导出模块3.图形用户界面模块4.手写识别模块系统测试1.系统识别准确率2.系统识别应用工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于Python和OpenCV图像处理库，在Windows平台下开发了一个答题卡识别系统。系统运用精巧的计算机视觉算法，实现了批量识别答题卡并将信

本次作业我是通过python+opencv来完成的。

明厨亮灶监控实施方案通过python+opencv网络模型图像识别算法，一旦发现现场人员没有正确佩戴厨师帽或厨师服，及时发现明火离岗、不戴口罩、厨房抽烟、老鼠出没以及陌生人进入后厨等问题生成告警信息并进行提示

安全生产作业现场违规行为识别算法通过python+opencv网络模型算法框架设定了各种合规行为和违规行为的模型，安全生产作业现场违规行为识别算法检测到违规行为，将立即进行抓拍并发送告警信息给相关人员，

这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我对实时视频的处理，这个是图像处理，功能上感觉这个项目更加全面一些，特学习并分享~该项目可实现图像的多样化处理

参考代码【OpenCV实战】简洁易懂的车牌号识别Python+OpenCV实现“超详解”（含代码）【1】【2】OpenCV【1】OpenCV实战（一）——简单的车牌识别【2】【OpenCV3】模板匹配—

python+opencv判断开关或按钮的状态前言：前期我们说过移动端定位问题（使用adb坐标，使用uiautomator2，opencv获取坐标的方法）今天我们讲一下关于判断一个开关或者按键的状态。

先直接来一个3×3的吧defmedian(src_img,filter_size,channels):#首先，定义一个大小为9的0数组#list=[[0,0,0,0,0,0,0,0,0],#[0,0,0,0,0,0,0,0,0],#[0,0,0,0,0,0,0,0,0]]list=np.zeros([3,9])#print(list[1][4])rows=src_img.shape[0]cols=

数字图像处理的作业，虽然很快写完了但还是在不该费时间的地方踩了一些弱智的坑，在这里记录一下思路如下：1.读入图片image=cv.imread("test.jpg",cv.IMREAD_GRAYSCALE)2.编写AddNoise函数增加噪点defAddNoise(img,SNR):#加噪音添加噪声参考了别人的思路：（1）计算出总共的像素个数，以及根据信噪比求出总共要布置多少个噪点NoiseImg

一、模板匹配模板匹配目标在于在A图像中寻找B图像最相似的部分，A为输入图像，B为模板图像。其原理将模板图像B在图像A上滑动，遍历所有像素完成匹配二、单模板匹配在opnencv中利用函数cv2.matchTemplate函数实现：result=cv2.matchTemplate(image,templ,method[,mask])其中：result为匹配返回结果，格式为矩阵image为输入图像tem

1.Numpy相关知识1.1Ndarray对象在了解OpenCV的图像对象之前我们先对NumPy的基础知识做一回顾，方便我们后续更进一步理解图像对象的一系列操作。In[2]:a=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])In[3]:aOut[3]:array([[1,2],[3,4],[5,6]])In[4]:a.shapeOut[4]:(3,2)这是一个3X2的矩阵。In[5]:

1.把所有绿色通道值变为0importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('2.jpg')#读取图片img[:,:,1]=0#绿色通道变为0cv2.imshow('图片',img)#显示图片cv2.waitKey(0)#无限地显示窗口人生建议，一定要买书来学习呀，不是说教程不好，而是书真的相对来说更系统。2.实现图片的局部截取并覆盖其他区域importcv2impor

实时显示摄像头图像按下空格键，截取图片按下tab键，开始录制摄像内容，再次按下，结束录制按下Esc键，关闭窗口importcv2importnumpy#第几章图片img_count=0InitVideo=False#第几个视频video_count=0video_flag=False#参数为0，表示打开笔记本的内置摄像头cameraCapture=cv2.VideoCapture(0)w=came

用Python+OpenCV实现了自动扫雷，突破世界记录，我们先来看一下效果吧。

目录形态操作内核侵蚀(Erosion)膨胀(Dilation)开运算(Opening)闭运算(Closing)形态梯度(MorphologicalGradient)顶帽(TopHat)黑帽(BlackHat)形态变换主要用于二值图像的形状操作，形态变换的实现原理基于数字形态学。数字形态学也称形态学，它主要从图像内部提取信息来描述图像形态。形态学广泛应用于视觉检测、文字识别、医学图像处理、图像压缩编

学习参考使用Python+OpenCV进行图像处理（三）|视觉入门前文链接【python】OpenCV—RGB,Rectangle,Circle,SS（1）【python】OpenCV—Blur,Threshold

这次我使用的是Python+OpenCV文章目录Python计算机视觉(一)实现数字图像处理读取并显示图像PIL读取图像OpenCV读取绘制直方图直方图均衡化为什么要直方图均衡化OpenCV实现直方图均衡化高斯滤波读取并显示图像

Python-Opencv应用实例之树叶自动分割、标签及统计分析系统本文通过Python+opencv实现这样的需求：输出位置和角度(x,y,r)，并标记出轮廓基于传统图像处理算法实现，算法原理：输入图像