对图像处理时，会遇到这样一个场景：找到图像主体轮廓，这是其一，可能为了凸显轮廓，需要用指定的颜色进行标记；轮廓标记完可能任务还没有结束，还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓；用指定颜色对源图像进行轮廓标记；计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：第一步，提取轮廓，Opencv 中的 findContours() 函数 可...
前言无意间看到一篇Python+OpenCV连接ip摄像头的文章,刚好手上有部装了linux deploy的手机,就想试试,结果遇到各种坑…本篇文章主要目的是记录自己踩到的坑,以及给遇到同样问题的朋友提供一点参考顺带吐槽一下,我的另一台手机直接pip就用,真是哔了狗了…准备工作linux deploy的安装参考其他朋友的帖子,这里不多做赘述文中的编译并不是直接使用cmake手动编译,而是通过pip自动编译,也就是说直接使用pip install后会自动执行编译任务手...
pypi里opencv给的命令是pip install opencv-python但是这样会安到python 2.7再过一个多月python 2.7和pip就要drop了你在逗我？？然而使用pip3 install opencv-python会报错看了好多教程，乱七八糟的，还得各种改其实特别简单！！！特别简单！！！这个命令前面加个sudosudo pip3 install opencv-python
收工 原文：https://www.cnblogs.com/aethria/p/11854178.html
转载请注明出处：danscarlett的博客园 OpenCV是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包，基于C/C++，支持Linux/Windows/MacOS/Android/iOS，并提供了Python，Matlab和Java等语言的接口。2010年OpenCV发布了2.0版本，添加了非常完备的C++接口，从2.0开始的版本非常用户非常庞大，至今仍在维护和更新。2015年OpenCV 3正式发布，除了架构的调整，还加入了更多算法，更多性能的优化和更加简洁的API，另外也加强了对GPU的支持，现在已经...
在测试alphapose时，原始视频的分辨率过高，导致网络难以运行，所以要修改视频的分辨率，代码如下：import cv2
cap = cv2.VideoCapture("videl_1.mp4")
videowriter = cv2.VideoWriter("videl_640_360"+".avi", cv2.VideoWriter_fourcc(‘M‘, ‘J‘, ‘P‘, ‘G‘), 15, (640,360))success, _ = cap.read()while success:success, img1 = cap.read()try:img = cv2.resize(img1, (640, 360), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)video...
一、固定阈值分割import cv2
import matplotlib.pyplot as plt# 灰度图读入
img = cv2.imread(‘gradient.jpg‘, 0)# 阈值分割
ret, th = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)cv2.imshow(‘thresh‘, th)
cv2.waitKey(0)cv2.threshold()用来实现阈值分割，有4个参数：参数1：要处理的原图，一般是灰度图参数2：设定的阈值参数3：最大阈值，一般是255参数4：阈值的方式，主要有5种，详情：ThresholdTypes理解这5种阈值...
目标这一节我们将学习不同的形态学操作，如腐蚀、膨胀、开、闭......我们将看到不同的函数，如：cv2.erode()、cv2.dilate()、cv2.morphology()理论 形态变换是基于图像形状的一些简单操作。它通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是称为结构元素或内核，它决定了操作的本质。两个基本的形态学运算符是侵蚀和膨胀。然后它的变体形式如Opening，Closing，Gradient等也发挥作用。我们将在以下图...
1、先上图原图：test1.pngmask图：test-mask.png结果图：mask.png 2、代码部分import cv2
from PIL import Image
import numpy as npyuantu = "test1.png"
masktu = "test1-mask.png"#使用opencv叠加图片
img1 = cv2.imread(yuantu)
img2 = cv2.imread(masktu)alpha = 0.5
meta = 1 - alpha
gamma = 0
#cv2.imshow(‘img1‘, img1)
#cv2.imshow(‘img2‘, img2)
#image = cv2.addWeighted(img1,alpha,img2,meta,gamma)
image = cv2...
git：https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 1# coding:utf-8 2 3import cv24 5 filename = "../data/mm3.jpg" 6 7 8def detect(filename):9# 创建检测人脸的对象 要在opencv的目录下找到xml文件，放置到自己项目中10 face_cascade = cv2.CascadeClassifier("../data/haarcascade_frontalface_default.xml")
11# 读取图像12 img = cv2.imread(filename)
13# 转为灰度图像14 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLO...
环境Anaconda+python3.5.2+opencv31.先测试一下numpy的矩阵。import numpy as np
import cv2img=np.zeros((3,3),dtype=np.uint8)
print(img.shape)
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
print(‘\n‘)
print(img.shape)
print(‘\n‘)
print(img) 2.import cv2grayImage=cv2.imread(‘/home/cisco/Pictures/Webcam/ss.jpg‘,0)
cv2.imwrite(‘ssgray.jpg‘,grayImage)AnyColor=cv2.imread(‘/home/cisco/Pictures/Webcam/...
开操作：图像形态学的重要操纵之一，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的；主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可开操作 = 腐蚀+膨胀 ，输入图像 + 结构元素作用：用来消除小物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积，提取水平或竖直的线闭操作：图像形态学的重要操纵之一，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的；主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可闭操作 = 膨胀+腐蚀 ，输入图像 + 结构元素作用：用来填充物体内细小空洞...
import cv2
import numpy
import os
# Make an array of 120,000 random bytes.
randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000))flatNumpyArray = numpy.array(randomByteArray)
# Convert the array to make a 400x300 grayscale image.
grayImage = flatNumpyArray.reshape(300, 400)
cv2.imwrite(‘RandomGray.png‘, grayImage)
# Convert the array to make a 400x100 color image.
bgrImage = flatNumpyArray.reshape(100,...
关于图像的位操作，目的是为了将一个logo覆盖到另一个图片上。# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Sep 28 20:05:50 2016@author: Administrator
"""‘‘‘
位运算
Bitwise Operations
‘‘‘
import numpy as np
import cv2def show(img_name,img_data):cv2.imshow(img_name,img_data)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# Load two images
img1 = cv2.imread(‘ml.png‘)
img2 = cv2.imread(‘opencv_logo.png‘)# I ...
2018-03-02
好的开始 就意味着成功了一半。pip install opencv-python
Collecting opencv-pythonDownloading opencv_python-3.4.0.12-cp36-cp36m-win_amd64.whl (33.3MB)100% |████████████████████████████████| 33.4MB 551kB/s
Requirement already satisfied: numpy>=1.11.3
in c:\users\xxx\anaconda3\lib\site-packages (from opencv-python)
Installing collected packages: opencv-pytho...
目标在这一章中我们将对SVM有一个直观的了解理论线性可分数据考虑下面的图像，它具有两种数据类型，红色和蓝色。在kNN中，对于测试数据，我们用来测量其与所有训练样本的距离，并以最小的距离作为样本。测量所有距离都需要花费大量时间，并且需要大量内存来存储所有训练样本。但是考虑到图像中给出的数据，我们是否需要那么多？考虑另一个想法。我们找到一条线\(f(x)=ax_1 + bx_2+c\)，它将两条数据都分为两个区域。当我们得到一个...
