前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV （4）：图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV （5）：图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV （6）：图像的阈值处理」 「Python 图像处理 OpenCV （7）：图...
import cv2# 打开系统摄像头(0号) cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置帧画面宽度 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) # 设置帧画面高度 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) # 设置亮度 cap.set(cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS, 100)while cap.isOpened():success, frame = cap.read()if not success or cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: # Esc键breakcv2.imshow("Camera", frame)cap.release() cv2.destroyAllWindows()其中 cv2....
毛孔识别 本文仅仅描述如何用opencv完成一个入门级别的毛孔识别，基于python3.7和 opencv 4.3 原图以及识别生成的效果图一、首先引入需要的包，然后读取需要识别的图片 import cv2 import numpy as np imageMat = cv2.imread("b.png")二、选取B通道和均值滤波 选取通道是为了将图片转换为灰度图，以便后续的阀值处理，具体选取BGR哪个根据图片不同而不同；之后均值滤波以降噪，要在失真和去噪效果之间取得平衡，选取合适大小的卷积...
大家应该都有这样的情况：在看到某些视频的画面时感觉美如画，想截取下来却又烦于截图的繁琐，现在我就教大家使用Python提取视频中每一帧的画面，让大家不错过每一个精彩的瞬间！ 所需的库 既然是用是利用python版的opencv来实现视频的预览抠图，那么，需要准备需要的库的如下。cv2pip install opencv-pythonnumpypip install "numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl安装完所需的库文件后，我们就开始利用opencv一步一步实现抠...
封装在OpenCV函数**cv.HoughLines**()中。它只是返回一个：math:(rho，theta)值的数组。ρ以像素为单位，θ以弧度为单位。第一个参数，输入图像应该是二进制图像，因此在应用霍夫变换之前，请应用阈值或使用Canny边缘检测。第二和第三参数分别是ρ和θ精度。第四个参数是阈值，这意味着应该将其视为行的最低投票。请记住，票数取决于线上的点数。因此，它表示应检测到的最小线长。import cv2 as cv import numpy as np img = cv.im...
考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。在这里我们将看到其Numpy实现。之后，我们将看到OpenCV功能。import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img =...
1. 长宽比 它是对象边界矩形的宽度与高度的比值。 $$ Aspect \; Ratio = \frac{Width}{Height} $$ x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h2. 范围 范围是轮廓区域与边界矩形区域的比值。 $$ Extent = \frac{Object \; Area}{Bounding \; Rectangle \; Area} $$ area = cv.contourArea(cnt) x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt) rect_area = w*h extent = float(area)/rect_area3. 坚实度 坚实度是等高线面积与其凸包...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 之前有文章，使用Android平台的OpenCV接入了视频，控制的目标是手机的摄像头，这是OpenCV的好处，使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能，减少了平台间移植的困难。正如本文后面，将使用类似的接口，从笔记本的摄像头获取视频，所以，尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑。 不过，需要说明的的是，OpenCV的强项在于图像相关的处理，而不是视频的编解码，所以...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 一、openCV介绍 Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通...
Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。它由John F. Canny发明，这是一个多阶段算法，我们将经历每个阶段。 1、降噪 由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。我们已经在前面的章节中看到了这一点。 2、查找图像的强度梯度 然后使用Sobel核在水平和垂直方向上对平滑的图像进行滤波，以在水平方向(Gx)和垂直方向(Gy)上获得一阶导数。从这两张图片中，我们可以找到每个像素的...
图片能处理和识别了，接下来就是摄像头了 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltcv2.namedWindow("Photo_Detect") #定义一个窗口 cap=cv2.VideoCapture(0) #捕获摄像头图像 0位默认的摄像头 笔记本的自带摄像头 1为外界摄像头 while(True): #值为1不断读取图像ret, frame = cap.read() #视频捕获帧cv2.imwrite('cap_RGB.jpg',frame) #写入捕获到的视频帧 命名为cap_RGB.jpgcv2...
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在图像处理中，由于每秒要处理大量操作，因此必须使代码不仅提供正确的解决方案，而且还必须以最快的方式提供。因此，在本章中，你将学习衡量代码的性能。 一些提高代码性能的技巧。 你将看到以下功能：cv.getTickCount，cv.getTickFrequency等。除了OpenCV，Python还提供了一个模块time，这有助于衡量执行时间。另一个模块profile有助于获取有关代码的详细报告，例如代码中每个函数花费了多少时间，调用了函数的次数等。但是，如果...
1、加法运算 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。 import cv2 as cv import numpy as np x=np.uint8([250]) y=np.uint8([10])cv.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255输出：array([[255]], dtype=uint8)x+y # 250+10 = 260 % 256 = 4...
图像平滑可采用： 均值滤波，高斯滤波， 中值滤波，双边滤波 来达到我们想要的效果import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltimg=cv2.imread("G:\OpenCV\Project/11.jpg",cv2.CV_64F) gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 均值滤波 img_mean = cv2.blur(img, (25,25))# 高斯滤波 img_Gaussian = cv2.GaussianBlur(img,(15,15),5)# 中值滤波 img_median = cv2.medianBlur(img, 25)# 双边滤波 img_bil...