在这里，我们将创建一个简单的应用程序，以显示您指定的颜色。您有一个显示颜色的窗口，以及三个用于指定B、G、R颜色的跟踪栏。滑动轨迹栏，并相应地更改窗口颜色。默认情况下，初始颜色将设置为黑色。 对于cv.getTrackbarPos()函数，第一个参数是轨迹栏名称，第二个参数是它附加到的窗口名称，第三个参数是默认值，第四个参数是最大值，第五个是执行的回调函数每次跟踪栏值更改。回调函数始终具有默认参数，即轨迹栏位置。在我们的...
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」 1. 引言 第一件事情还是先做名词解释...
一、 题目描述 测量所给图片的高度，即上下边缘间的距离。思路：将图片进行阈值操作得到二值化图片。 截取只包含上下边框的部分，以便于后续的轮廓提取 轮廓检测 得到结果二、 实现过程 1.用于给图片添加中文字符 #用于给图片添加中文字符 def ImgText_CN(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20):if (isinstance(img, np.ndarray)): #判断是否为OpenCV图片类型img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2....
python+opencv入门-图像的基本操作内容借鉴平台 https://www.educoder.net/任务描述相关知识OpenCV 简介1.采集图片2.读取图片3.展示图片4.保存图片编程要求部分的图片来自edu教学平台，转载注明出处，一起进步吧 内容借鉴平台 https://www.educoder.net/ 在简介中，我们了解了人脸识别是什么以及其重要性，现在我们开始学习并完成自己的人脸识别应用系统。 完整的人脸识别流程，一般有如下五个步骤：图像采集：使用摄像机或摄像头...
图片序列转换成视频 最近一直在找一个工具，能够将一堆图片转化成视频。网上找了一些小软件，还有 win10 的照片自带的视频制作功能，都不是很满意。 又不想下载那些专业的视频剪辑软件大材小用。 然后找到了ffmpeg这个非常出名非常常用的多媒体编解码库，看了下文档试着用了下，它确实可以完成上述功能，但是命令行对输入图片的命名有规定（文件名必须开头相同、且包含连续编号），并且windows下的编译版不支持Pattern type 'glob'...
在Jupyter Notebook上使用Python+opencv实现如下图像特定区域宽度测量。关于opencv库的安装可以参考：Python下opencv库的安装过程与一些问题汇总。 1.实现代码import cv2 import numpy from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont#用于给图片添加中文字符 def ImgText_CN(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20):if (isinstance(img, numpy.ndarray)): #判断是否为OpenCV图片类型img = Image.fromarray(...
def extrace_objcet_demo():capture = cv.VideoCapture("D:\python/video/skr.mp4")while(True):ret,frame = capture.read() #ret, frame = capture.read()返回值含义：参数ret 为True 或者False,代表有没有读取到图片第二个参数frame表示截取到一帧的图片if ret == False:breakhsv = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV) #实现彩色空间转化lower_hsv = np.array([0,43,46]) #创建数组upper_hsv = np.array([10,25...
本文内容皆为作者原创，如需转载，请注明出处：https://www.cnblogs.com/xuexianqi/p/12801769.html 一：介绍 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、Android和Mac OS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用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语...
self.depth_img = cv2.resize(depth_colormap, (640, 480)) self.depth_img = cv2.cvtColor(self.depth_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.depth_showImage = QtGui.QImage(self.depth_img.data, self.depth_img.shape[1], self.depth_img.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB888) self.vc_ui.label_2.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.depth_showImage))
此书极好，值得借鉴学习。Python在实现过程中，体现出来了非常强的优势，特别是结合Numpy来进行矩阵计算，有很多简化方法。Python目前的缺点应该是缺乏一个像ImageWatch这样的工具。1、寻找指定色彩区域Python的特色，在于Numpy的使用import?cv2import?numpy?as?npsrc?=?cv2.imread("e:/template/tiantan.jpg")hsv?=?cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2HSV)lower_blue?=?np.array([100,43,46])upper_blue?=?np.array([124,255,255])m...
cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1689: error: (-215:Assertion failed) !empty() in function cv::CascadeClassifier::detectMultiScale’ 自己运行人脸识别代码运行出现的错误信息 ：这个错误信息一般是 人脸特征分类器xml 文件路径引用的不对 环境 ：python3.7 win10 64位我用的python3.7 版本解释器 下载的 cv2 库中包含有人脸特征分类器的xml文件...
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 27 09:32:02 2016@author: http://blog.csdn.net/lql0716 """ import cv2 import numpy as npcurrent_pos = None tl = None br = None#鼠标事件 def get_rect(im, title=get_rect): # (a,b) = get_rect(im, title=get_rect)mouse_params = {tl: None, br: None, current_pos: None,released_once: False}cv2.namedWindow(title)cv2.moveWindow(title, 100, 100)def onm ouse(event...
机器视觉缺陷检测实验 一、实验目的 （1）利用python编写程序实现对图像的缺陷检测； （2）通过轮廓对比检测出合格产品与不合格产品； （3）实现在图像上显示文本提示信息； 二、题目描述 （1）读取标准图像并显示； （2）利用for循环读取待测的对比图像； （3）将标准图像与一张待测图像进行中值滤波、图像差分、灰度化处理、轮廓提取、最后提取轮廓总数； （4）将合格产品的轮廓数进行提炼，采用if语句利用轮廓数判断待测图像是否...
英伟达开发板是arm64，所以换源就要换成是支持arm64的国内源（不做详细介绍，但是挺重要） 1.默认你的jetson nano已经安装镜像并启动。打开控制终端，输入如下命令安装依赖库sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential python3 python3-dev python3-pip python3-pandas python3-opencv python3-h5py libhdf5-serial-dev hdf5-tools nano ntp 2.安装opencv构建OpenCV的第一步是在Jetson Nano上...
目录一：边缘提取1.对图像进行阈值分割并反色2.边缘提取二：图像滤波1.读取原图2.均值滤波3.中值滤波4.高斯滤波5.高斯边缘检测三：边缘检测算子1.显示原图2.对图像进行反色3.对图像用sobel方法进行边缘检测4.对图像用robert方法进行边缘检测四：投影1.显示原图2.垂直方向投影3.水平方向投影五：车牌字符分割1.读取原图2.灰度转换3.反色4.阈值分割5.投影6.字符识别匹配分割 ??机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，...