python-openCV

Python-OpenCV 处理视频（一）(二)： 输入输出 视频处理

视频的处理和图片的处理类似，只不过视频处理需要连续处理一系列图片。一般有两种视频源，一种是直接从硬盘加载视频，另一种是获取摄像头视频。0x00.本地读取视频核心函数:cv.CaptureFromFile()代码示例：importcv2.cvascv capture=cv.CaptureFromFile('myvideo.avi') nbFrames=int(cv.GetCapturePrope
GarfieldEr007·2016-05-04 19:00

Python-OpenCV 处理图像（六）(七)（八）：对象识别 图像灰度化处理 图像二值化处理

为了加快处理速度，在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。0x00.灰度图灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值。0x01.灰度化的方
garfielder007·2016-05-04 18:17

Python-OpenCV 处理图像（六）(七)（八）：对象识别 图像灰度化处理 图像二值化处理

为了加快处理速度，在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。0x00.灰度图灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值。0x01.灰度化的方
GarfieldEr007·2016-05-04 18:00

Python-OpenCV 处理图像（四）（五）：图像直方图和反向投影 图像中边界和轮廓检测

当我们想比较两张图片相似度的时候，可以使用这一节提到的技术直方图对比反向投影关于这两种技术的原理可以参考我上面贴的链接，下面是示例的代码：0x01.绘制直方图importcv2.cvascv defdrawGraph(ar,im,size):#Drawthehistogramontheimage minV,maxV,minloc,maxloc=cv.MinMaxLoc(ar)#Getthemin
GarfieldEr007·2016-05-04 18:00

Python-OpenCV 处理图像（二）（三）：滤镜和图像运算 图像像素点操作

0x01.滤镜喜欢自拍的人肯定都知道滤镜了，下面代码尝试使用一些简单的滤镜，包括图片的平滑处理、灰度化、二值化等：importcv2.cvascvimage=cv.LoadImage('img/lena.jpg',cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)#Loadtheimagecv.ShowImage("Original",image)grey=cv.CreateImage((image.
GarfieldEr007·2016-05-04 18:21

Python-OpenCV 处理图像（二）（三）：滤镜和图像运算 图像像素点操作

0x01.滤镜喜欢自拍的人肯定都知道滤镜了，下面代码尝试使用一些简单的滤镜，包括图片的平滑处理、灰度化、二值化等：importcv2.cvascv image=cv.LoadImage('img/lena.jpg',cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)#Loadtheimage cv.ShowImage("Original",image) grey=cv.CreateImage((i
GarfieldEr007·2016-05-04 18:00

Mac 下安装 Python-OpenCV Python-OpenCV 处理图像（一）：基本操作

首先确保已经安装了PythonMac下可以直接使用brew来安装OpenCV，具体步骤如下：#addopencvbrewtaphomebrew/science#installopencvbrewinstallopencv安装必要的python库pipinstallnumpypipinstallmatplotlib测试是否安装成功importcv2importnumpyasnpfrommatplot
garfielder007·2016-05-04 18:14

Mac 下安装 Python-OpenCV Python-OpenCV 处理图像（一）：基本操作

首先确保已经安装了PythonMac下可以直接使用 brew 来安装OpenCV，具体步骤如下：#addopencv brewtaphomebrew/science #installopencv brewinstallopencv安装必要的python库pipinstallnumpy pipinstallmatplotlib测试是否安装成功importcv2 importnumpyasnp fr
GarfieldEr007·2016-05-04 18:00

Python-OpenCV 图像与视频处理

一直断断续续的用过几次OpenCV，感觉熟练掌握它的使用方法已经变的非常必要了，正好找到一个很不错的英文教程，就以此为起点，详细记录一下对OpenCV的学习过程吧。Update:这段时间通过使用了OpenCV之后，发现了很多实际操作过程中的问题，所以再次更新一下这些文章。首先就是关于文章中示例代码，一直使用的是cv2.cv，但其实这个是老版本的cv，新版本的应该用cv2，cv2是基于cv2.cv的
garfielder007·2016-05-04 18:13

Python-OpenCV 图像与视频处理

一直断断续续的用过几次OpenCV，感觉熟练掌握它的使用方法已经变的非常必要了，正好找到一个很不错的英文教程，就以此为起点，详细记录一下对OpenCV的学习过程吧。Update:这段时间通过使用了OpenCV之后，发现了很多实际操作过程中的问题，所以再次更新一下这些文章。首先就是关于文章中示例代码，一直使用的是cv2.cv，但其实这个是老版本的cv，新版本的应该用cv2，cv2是基于cv2.cv的
GarfieldEr007·2016-05-04 18:00

Python-OpenCV 杂项（二）（三）： 鼠标事件、 程序性能的检测和优化

0x00.查看鼠标事件下面的方法可以查看OpenCV支持的所有鼠标事件：importcv2events=[iforiindir(cv2)if'EVENT'ini]printevents输出结果：['EVENT_FLAG_ALTKEY','EVENT_FLAG_CTRLKEY','EVENT_FLAG_LBUTTON','EVENT_FLAG_MBUTTON','EVENT_FLAG_RBUTTON
garfielder007·2016-05-04 18:21

Python-OpenCV 杂项（二）（三）： 鼠标事件、 程序性能的检测和优化

0x00.查看鼠标事件下面的方法可以查看OpenCV支持的所有鼠标事件：importcv2 events=[iforiindir(cv2)if'EVENT'ini] printevents输出结果：['EVENT_FLAG_ALTKEY','EVENT_FLAG_CTRLKEY','EVENT_FLAG_LBUTTON','EVENT_FLAG_MBUTTON','EVENT_FLAG_RBUTT
GarfieldEr007·2016-05-04 18:00

Python-OpenCV 杂项（一）：图像绘制

0x00.绘制直线importnumpyasnp importcv2 img=np.zeros((512,512,3),np.uint8) cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()0x01.绘制矩形cv2.rectangle(im
GarfieldEr007·2016-05-04 18:00

Python-OpenCV设置摄像头分辨率

最近玩OpenCV用到一个双目摄像头，需要调整分辨率为1280×480，研究了一下官方API，找到了设置方法，记录一下，以防忘记importcv2cap=cv2.VideoCapture(0)cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1280)cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,480)while(True):#Cap
hui3909·2016-04-27 10:06

Python-OpenCV(7)

接着上篇，这次主要讲一个主题就是:图像的阈值处理主要涵盖的内容点包括:简单阈值自适应阈值Otsu’s二值化大家可能不是很清楚阈值处理的用途在什么地方，我举几个例子:图像的二值化区域的分割图像的点/线/边缘检测所以用途还是很广的，实则这块属于图像的分割范畴ps:有兴趣的可以看看数字图像处理的MATLAB实现这本书，讲的还是很不错的，代码使用MATLAB编写，推荐阅读基础知识对图像做阈值处理，基本的想
GavinZhou_xd·2016-04-15 14:29

Python-OpenCV(7)

接着上篇，这次主要讲一个主题就是:图像的阈值处理主要涵盖的内容点包括:简单阈值自适应阈值Otsu’s二值化大家可能不是很清楚阈值处理的用途在什么地方，我举几个例子:图像的二值化区域的分割图像的点/线/边缘检测所以用途还是很广的，实则这块属于图像的分割范畴ps:有兴趣的可以看看数字图像处理的MATLAB实现这本书，讲的还是很不错的，代码使用MATLAB编写，推荐阅读基础知识对图像做阈值处理，基本的想
Gavin__Zhou·2016-04-15 14:00

Python-OpenCV(6)

接着上篇,这次写两个主题:OpenCV中的颜色空间转换OpenCV中的几何变换OpenCV中的颜色空间转换颜色空间有许多种，常用有RGB，CMY，HSV,HSI等.我们平时说的三通道的图就是指的是RGB的图.贴一段百度百科的介绍:RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放
GavinZhou_xd·2016-04-11 10:26

Python-OpenCV(6)

接着上篇,这次写两个主题:OpenCV中的颜色空间转换OpenCV中的几何变换OpenCV中的颜色空间转换颜色空间有许多种，常用有RGB，CMY，HSV,HSI等.我们平时说的三通道的图就是指的是RGB的图.贴一段百度百科的介绍:RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放
Gavin__Zhou·2016-04-11 10:00

Python-OpenCV(5)

这次博客咱们比较下，python的函数、numpy的函数和OpenCV的函数的效率问题，让大家对功能相同的情况下如何选择合适的函数有比较直观的认识程序(语句)运行时间的测量(1)python的time模块(2)cv2.getTickCount(),返回时钟数，cv2.getTickFrequency()返回始终频率，相除即可达到运行时间(3)Ipython的%timeit实验1代码：In[1]:i
GavinZhou_xd·2016-04-06 09:47

Python-OpenCV(5)

这次博客咱们比较下，python的函数、numpy的函数和OpenCV的函数的效率问题，让大家对功能相同的情况下如何选择合适的函数有比较直观的认识程序(语句)运行时间的测量(1)python的time模块(2)cv2.getTickCount(),返回时钟数，cv2.getTickFrequency()返回始终频率，相除即可达到运行时间(3)Ipython的%timeit实验1代码：In[1]:i
Gavin__Zhou·2016-04-06 09:00

Python-OpenCV(4)

我想把NBA的标志放到另一幅图像(LBJ传球)上。但是现在有个问题：如果我使用加法,颜色会改变,如果使用混合,会得到透明效果，但是我不想要透明的于是我们可以通过下面的按位运算实现:cv2.bitwise_and()cv2.bitwise_or()cv2.bitwise_xor()cv2.bitwise_not()这些API的意思，就是你看到的，AND、OR、XOR、NOT二值运算，相信这些大家肯定
Gavin__Zhou·2016-04-05 10:00

Python-OpenCV(3)

上篇博客，写了个比较有意思的玩意，接下来几篇会写写基本的图像处理首先我们要知道的是，cv2.imread()，读取的图像是个numpy矩阵In[1]:importcv2In[2]:importnumpyasnpIn[3]:img=cv2.imread('/home/gavinzhou/实验室/ForBlogImage/images/0.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)In[4]
GavinZhou_xd·2016-03-25 17:56

Python-OpenCV(3)

上篇博客，写了个比较有意思的玩意，接下来几篇会写写基本的图像处理首先我们要知道的是，cv2.imread()，读取的图像是个numpy矩阵In[1]:importcv2 In[2]:importnumpyasnp In[3]:img=cv2.imread('/home/gavinzhou/实验室/ForBlogImage/images/0.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
Gavin__Zhou·2016-03-25 17:00

Python-OpenCV(2)

这次咱们写个有点意思的东西，上个博客在最后写了画线、画矩形之类的，涉及到取颜色(rgb值)，这次咱们就写个图形化的调色板。具体就是：三个滑动条分别代表R、G、B的值，下方有个矩形区域，显示颜色cv2.createTrackbar(trackbarName,windowName,value,count,onChange)#创建滑动条cv2.getTrackbarPos(trackbarname,wi
Gavin__Zhou·2016-03-23 15:00

Python-OpenCV(1)

前面的几个博客写的乱七八糟的，一来是初学数字图像，二是之前没有写过博客，所以对不起之前看我博客的各位啦！！！！！！现在决定使用python重新写这个系列，不再使用Matlab作为工具，原因有一下几点：学习Python可以使用Numpy、Matplotlib等，效果不逊色于Matlab工作环境转为Linux(Ubuntu14.04)，Matlab懒的装环境说明：(1)使用OpenCV作为图像处理库，
GavinZhou_xd·2016-03-23 09:59

Python-OpenCV(1)

前面的几个博客写的乱七八糟的，一来是初学数字图像，二是之前没有写过博客，所以对不起之前看我博客的各位啦！！！！！！现在决定使用python重新写这个系列，不再使用Matlab作为工具，原因有一下几点：学习Python可以使用Numpy、Matplotlib等，效果不逊色于Matlab工作环境转为Linux(Ubuntu14.04)，Matlab懒的装环境说明：(1)使用OpenCV作为图像处理库，
Gavin__Zhou·2016-03-23 09:00

树莓派用Python+OpenCV做人脸识别

硬件：树莓派B+先安装python-opencv：sudoapt-getinstallpython-opencvPython2.7OpenCV3.0然后在树莓派usb端口插入一个通用的usb摄像头，看系统是否自动识别并已经安装驱动
MC石头·2016-03-04 13:49

python-opencv图像基本读取函数

读取图片cv2.imread()使用这个函数读取一副图片。图片应该在当前工作目录中，或者给一个完整的路径。第二个参数是一个flag，来标明读取图片的方式。cv2.IMREAD_COLOR:加载一副图片，图片的任何透明的部分将会被忽略。这个时默认的flagcv2.IMREAD_GRAYSCALE:加载灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED:加载图片包括alphachannel显示图片cv2
xibeichengf·2016-02-20 17:00

python-opencv的一段比较稳定的摄像头视频读取代码

之前利用的代码段不知道什么原因，总是出现窗口不响应的问题，直到测试了下面的代码之后，还比较稳定。importcv2.cvascvimporttimecv.NamedWindow("camera",1)capture=cv.CaptureFromCAM(0)whileTrue:img=cv.QueryFrame(capture)cv.ShowImage("camera",img)ifcv.WaitK
ethan_lby·2016-01-23 16:58

Python-OpenCV 杂项（三）： 程序性能的检测和优化

在图像处理的中每秒钟都要进行大量的运算，所以对程序的要求不仅要能给出正确的结果，同时还需要快。0x00.获取程序执行时间cv2.getTickCount函数返回从参考点到这个函数被执行的时钟数。所以当在一个函数执行前后都调用它的话，就会得到这个函数的执行时间（时钟数）。使用示例：e1=cv2.getTickCount() #你的代码 e2=cv2.getTickCount() time=(e2-e
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 杂项（二）： 鼠标事件

0x00.查看鼠标事件下面的方法可以查看OpenCV支持的所有鼠标事件：importcv2 events=[iforiindir(cv2)if'EVENT'ini] printevents输出结果：['EVENT_FLAG_ALTKEY','EVENT_FLAG_CTRLKEY','EVENT_FLAG_LBUTTON','EVENT_FLAG_MBUTTON','EVENT_FLAG_RBUTT
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 杂项（一）：图像绘制

0x00.绘制直线importnumpyasnp importcv2 img=np.zeros((512,512,3),np.uint8) cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()0x01.绘制矩形cv2.rectangle(im
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理图像（五）：图像中边界和轮廓检测

关于边缘检测的基础来自于一个事实，即在边缘部分，像素值出现”跳跃“或者较大的变化。如果在此边缘部分求取一阶导数，就会看到极值的出现。而在一阶导数为极值的地方，二阶导数为0，基于这个原理，就可以进行边缘检测。关于Laplace算法原理，可参考Laplace算子0x01.Laplace算法下面的代码展示了分别对灰度化的图像和原始彩色图像中的边缘进行检测：importcv2.cvascvim=cv.Lo
beihangzxm123·2016-01-04 10:39

Python-OpenCV 处理图像（五）：图像中边界和轮廓检测

关于边缘检测的基础来自于一个事实，即在边缘部分，像素值出现”跳跃“或者较大的变化。如果在此边缘部分求取一阶导数，就会看到极值的出现。而在一阶导数为极值的地方，二阶导数为0，基于这个原理，就可以进行边缘检测。关于Laplace算法原理，可参考Laplace算子0x01.Laplace算法下面的代码展示了分别对灰度化的图像和原始彩色图像中的边缘进行检测：importcv2.cvascv im=cv.
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理图像（四）：图像直方图和反向投影

当我们想比较两张图片相似度的时候，可以使用这一节提到的技术直方图对比反向投影关于这两种技术的原理可以参考我上面贴的链接，下面是示例的代码：0x01.绘制直方图importcv2.cvascv defdrawGraph(ar,im,size):#Drawthehistogramontheimage minV,maxV,minloc,maxloc=cv.MinMaxLoc(ar)#Getthemin
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理图像（三）：图像像素点操作

0x01.像素有两种直接操作图片像素点的方法：第一种办法就是将一张图片看成一个多维的list，例如对于一张图片im，想要操作第四行第四列的像素点就直接im[3,3]就可以获取到这个点的RGB值。第二种就是使用OpenCV提供的Get1D、Get2D等函数。推荐使用第一种办法吧，毕竟简单。0x02.获取行和列像素有一下四个函数：cv.GetCol(im,0):返回第一列的像素cvGetCols(im
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理图像（二）：滤镜和图像运算

0x01.滤镜喜欢自拍的人肯定都知道滤镜了，下面代码尝试使用一些简单的滤镜，包括图片的平滑处理、灰度化、二值化等：importcv2.cvascv image=cv.LoadImage('img/lena.jpg',cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)#Loadtheimage cv.ShowImage("Original",image) grey=cv.CreateImage((i
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理图像（一）：基本操作

0x00.图片读、写和显示操作安装好OpenCV之后，首先尝试加载一张最简单的图片并显示出来，代码示例：第一种方式使用cv2.cv的LoadImage、ShowImage和SaveImage函数importcv2.cvascv#读图片image=cv.LoadImage('img/image.png',cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)#Loadtheimage#Orjust:imag
beihangzxm123·2016-01-04 10:37

Python-OpenCV 处理图像（一）：基本操作

0x00.图片读、写和显示操作安装好OpenCV之后，首先尝试加载一张最简单的图片并显示出来，代码示例：第一种方式使用cv2.cv的LoadImage、ShowImage和SaveImage函数importcv2.cvascv #读图片 image=cv.LoadImage('img/image.png',cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)#Loadtheimage #Orjust:
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 图像与视频处理

转载自：http://segmentfault.com/a/1190000003742481一直断断续续的用过几次OpenCV，感觉熟练掌握它的使用方法已经变的非常必要了，正好找到一个很不错的英文教程，就以此为起点，详细记录一下对OpenCV的学习过程吧。Update:这段时间通过使用了OpenCV之后，发现了很多实际操作过程中的问题，所以再次更新一下这些文章。首先就是关于文章中示例代码，一直使用
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理图像（八）：图像二值化处理

0x00.图像二值化图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。0x01.图像二值化处理在将图像二值化之前需要将其先灰度化，示例代码：importcv2.cv
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理图像（七）：图像灰度化处理

为了加快处理速度，在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。0x00.灰度图灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值。0x01.灰度化的方
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理图像（六）：对象识别

0x00.特征识别这里主要用到两个函数：GoodFeaturesToTrack和extractSURFGoodFeaturesToTrack:在图像中寻找具有大特征值的角点。SURF算法:是一个稳健的图像识别和描述算法。总之这俩个我目前也不清楚能用来干嘛，以后用到了在更新吧。importcv2.cvascv importmath im=cv.LoadImage("img/church.png",
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理视频（五）： 运动方向判断

在检测出运动的物体之后，我还需要知道运动的方向，使用了上一节中的办法检测运动我发现很难去计算运动方向，开始考虑通过计算轮廓的中点的变化来实现，但是因为每次检测出得轮廓的数量不稳定，所以这个办法会让误差不可控。这时我发现了goodFeaturesToTrack函数，简直是救了我，goodFeaturesToTrack函数可以获取图像中的最大特征值的角点，以下是我的思路：对两帧图像做一个absdiff
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理视频（四）： 运动检测

0x00.平均值法通过计算两帧图像之间变化了的像素点占的百分比，来确定图像中是否有动作产生。这里主要用到Absdiff函数，比较两帧图像之间有差异的点，当然需要将图像进行一些处理，例如平滑处理，灰度化处理，二值化处理，经过处理之后的二值图像上的点将更有效。代码示例：importcv2.cvascvcapture=cv.CaptureFromCAM(0)frame1=cv.QueryFrame(ca
beihangzxm123·2016-01-04 10:57

Python-OpenCV 处理视频（四）： 运动检测

0x00.平均值法通过计算两帧图像之间变化了的像素点占的百分比，来确定图像中是否有动作产生。这里主要用到Absdiff函数，比较两帧图像之间有差异的点，当然需要将图像进行一些处理，例如平滑处理，灰度化处理，二值化处理，经过处理之后的二值图像上的点将更有效。代码示例：importcv2.cvascv capture=cv.CaptureFromCAM(0) frame1=cv.QueryFram
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理视频（三）： 标记运动轨迹

0x00.光流光流是进行视频中运动对象轨迹标记的一种很常用的方法，在OpenCV中实现光流也很容易。CalcOpticalFlowPyrLK函数计算一个稀疏特征集的光流，使用金字塔中的迭代Lucas-Kanade方法。简单的实现流程：加载一段视频。调用GoodFeaturesToTrack函数寻找兴趣点。调用CalcOpticalFlowPyrLK函数计算出两帧图像中兴趣点的移动情况。删除未移动的
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理视频（二）： 视频处理

0x00.使用Canny算法边缘识别Canny算法是一种多级边缘识别算法。Canny边缘识别算法可以分为以下5个步骤：应用高斯滤波来平滑图像，目的是去除噪声。找寻图像的强度梯度（intensitygradients）。应用非最大抑制（non-maximumsuppression）技术来消除边误检（本来不是但检测出来是）。应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界。利用滞后技术来跟踪边界。具体原理性
qq_26898461·2016-01-04 10:00

Python-OpenCV 处理视频（一）： 输入输出

转载自：http://segmentfault.com/a/1190000003804797视频的处理和图片的处理类似，只不过视频处理需要连续处理一系列图片。一般有两种视频源，一种是直接从硬盘加载视频，另一种是获取摄像头视频。0x00.本地读取视频核心函数:cv.CaptureFromFile()代码示例：importcv2.cvascvcapture=cv.CaptureFromFile('my
beihangzxm123·2016-01-04 10:56

Python-OpenCV 处理视频（一）： 输入输出

转载自：http://segmentfault.com/a/1190000003804797视频的处理和图片的处理类似，只不过视频处理需要连续处理一系列图片。一般有两种视频源，一种是直接从硬盘加载视频，另一种是获取摄像头视频。0x00.本地读取视频核心函数:cv.CaptureFromFile()代码示例：importcv2.cvascv capture=cv.CaptureFromFile('
qq_26898461·2016-01-04 10:00
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