主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506GitHub：https://github.com/yinghualuowu目前写到字符分割了，等下在写原文：https://www.cnblogs.com/yinghualuowu/p/8846890.html
腐蚀操作#腐蚀操作import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("d:/ke.png") kernel = np.ones((3,3),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)#腐蚀操作 iterations控制腐蚀程度 erosion1 = cv2.erode(img,kernel,iterations = 2) erosion2 = cv2.erode(img,kernel,iterations = 3) res=np.hstack((img,erosion,erosion1,erosion2)) cv2.imshow(‘erosion‘, res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ...
构造高斯金字塔和拉普拉斯金字塔1. 高斯金字塔和拉普拉斯金字塔简介 假设你的视觉算法只能识别大小恒定的物体，但物体在现实世界中随着空间的变换会表现出不同尺度。这时，高斯金字塔和拉普拉斯金字塔可以解决尺度变化问题。 高斯金字塔由一组不同大小的图像组成。通常在高斯金字塔的底层放置原始图像，当前层（顶层除外）的图像用高斯模板滤波，然后下采样后的图像放在当前层的上一层。拉普拉斯金字塔当前层的图像（...
原始图片： 对图片进行的操作：1. 原始图片反色2. 原始图片通过SOBEL进行边缘检测，然后反色3. 原始图片通过ROBERT进行边缘检测，然后反色代码：import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(‘02.bmp‘, 0) dst = cv2.bitwise_not(img) cv2.imshow("reserve", dst)#反色 x = cv2.Sobel(dst, cv2.CV_16S, 1, 0) y = cv2.Sobel(dst, cv2.CV_16S, 0, 1) Scale_absX = cv2.convertScaleAbs(x) ...
Python-OpenCV人脸检测(代码)@author:wepon@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43523507做人脸识别，首先要检测出图片/视频中的人脸，今天就研究了一下OpenCV的Python接口，把常用的一些功能模块写成函数。基于Python-OpenCV以及PIL，实现图片中人脸的检测以及截取保存、眼睛检测、笑脸检测。下面简单总结一下。一、软件安装安装Python-OpenCV以及其依赖库、PIL，通过软件包管理器安装即可（Ubuntu系统）：sud...
1、读取图像import cv2 image=cv2.imread("dog2.jpg",1)说明：第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。cv.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像cv.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括alpha通道注意 除了这三个标志，你可以分别简单地传递整数1、0或-1。即使图像路径出现了错误，也不会报错，而是print(image)会输出None。2、显示图像cv2.imsho...
如何安装opencv-python $pip3 install opencv-python如何读取图像数据import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread(‘1.png‘) print(img) print(img.dtype)[[[200 228 197][200 228 197][200 228 197]......[200 228 197][200 228 197][200 228 197]]]dtype(‘uint8‘)使用下面函数Mat cv::imread ( const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR ) Python: retval = cv.imread( filename[, f...
一些常见的参数，如下所示：img：您要绘制形状的图像color：形状的颜色。对于BGR，将其作为元组传递，例如：(255,0,0)对于蓝色。对于灰度，只需传递标量值即可。厚度：线或圆等的粗细。如果对闭合图形（如圆）传递-1 ，它将填充形状。默认厚度= 1lineType：线的类型，是否为8连接线，抗锯齿线等。默认情况下，为8连接线。cv.LINE_AA给出了抗锯齿的线条，看起来非常适合曲线。要绘制多边形，首先需要顶点的坐标。将这些点组成形状为...
人脸检测和识别本章将介绍Haar级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配。本章将考虑如何将多个Haar级联分类器构成一个层次结构，即一个分类器能识别整体区域（如人脸），而其他的分类器可识别小的区域（眼睛、鼻子和嘴）。Haar级联的概念当谈到目标分类和位置跟踪时，希望精确定位什么？什么才是目标的可识别部分？摄影作品（甚至是来自网络摄像头的图像）可能包含很多令人愉悦的细节。但是...
目标在本章中，您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能：cv.matchTemplate()，cv.minMaxLoc()理论模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV带有一个函数**cv.matchTemplate**()。 它只是将模板图??像滑动到输入图像上（就像在2D卷积中一样），然后在模板图像下比较模板和输入图像的拼图。 OpenCV中实现了几种比较方法。（您可以检查文档以了解更多详细信息）。它返回一个灰...
之前一直觉得人脸检测是非常麻烦的，即使是用opencv，麻烦到我都不敢去碰。这两天仔细看了下，如果只是调用opencv自带的分类器和函数的话，简直是简单。这不，正好最近也在学习Python，索性就用C++和Python两种语言都实现一下。当然，我现在这个是最简单的版本。步骤：调用opencv训练好的分类器和自带的检测函数检测人脸人眼等的步骤简单直接：1.加载分类器，当然分类器事先要放在工程目录中去。分类器本来的位置是在*\opencv\sour...
import cv2 import numpy as npimg = cv2.imread("Resources/The Legend of Zelda.jpg") kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) # 卷积核# 颜色空间转换，转换成灰度图(注意是BGR而不是RBG) imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 平滑处理，高斯模糊, 高斯核的宽和高只能是奇数 imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 0) # 边缘检测, 实际也是采用了高斯模糊去除噪音并设置梯度阈值进行过滤 imgCanny = cv2.Ca...
Lua可以调用C函数的能力将极大的提高Lua的可扩展性和可用性。 对于有些和操作系统相关的功能，或者是对效率要求较高的模块，我们完全可以通过C函数来实现，之后再通过Lua调用指定的C函数。 对于那些可被Lua调用的C函数而言，其接口必须遵循Lua要求的形式，即typedef int (*lua_CFunction)(lua_State* L)。 简单说明一下，该函数类型仅仅包含一个表示Lua环境的指针作为其唯一的参数，实现者可以通过该指针进一步获取...
def HOG_features(im):#start_time1=time.time() hog = cv2.HOGDescriptor()winStride = (8, 8)padding = (8, 8)hist = hog.compute(im, winStride, padding)hist = hist.reshape((-1,))#stop_time1=time.time()#print (stop_time1-start_time1)return hist 原文：https://www.cnblogs.com/wjjcjj/p/14631760.html
OpenCV是应用最被广泛的的开源视觉库。他允许你使用很少的代码来检测图片或视频中的人脸。这里有一些互联网上的教程来阐述怎么在OpenCV中使用仿射变换（affine transform）旋转图片--他们并没有处理旋转一个图片里的矩形一般会把矩形的边角切掉这一问题，所以产生的图片需要修改。当正确的使用一点代码时，这是一点瑕疵。 def rotate_about_center(src, angle, scale=1.):w = src.shape[1]h = src.shape[0]rangle = np.deg2rad(a...