import cv2import numpy as npdef extract_object_demo(): capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): ret, frame = capture.read() if ret == False: break hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) low_hsv = np.array([100,43,46]) #查看下表得到蓝色的最小值 high_hsv = np.array([124,255,255]) #查看下表得到蓝色的最大值 mask = cv2.inRange(hsv,lower...
import cv2import numpy as np#视频读取def video_demo(): capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): ret, frame = capture.read() #frame = cv2.flip(frame,1) #镜像变换 cv2.imshow("video",frame) c = cv2.waitKey(50) #按ESC退出摄像头 if c == 27: break#图片信息展示def get_image_info(image): print(type(image)) print(image.shape) print(image.size) ...
1 安装pip install opencv-python2 获取视频属性 以下是opencv-python可以获取视频的相关信息，可以通过从0开始的序号获取 CV_CAP_PROP_POS_MSEC 视频文件的当前位置（以毫秒为单位）或视频捕获时间戳。 CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 接下来要解码/捕获的帧的基于0的索引。 CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO 视频文件的相对位置：0 - 电影的开始，1 - 电影的结尾。 CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH 视频流中帧的宽度。 CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 视频...
Python + openCV 实现图像垂直投影和水平投影 1. 先将需要投影的图片转为灰度图,我写了两个函数，分别实现对图像进行垂直投影和水平投影；if __name__ == __main__:img = cv2.imread(C:\\Users\\24493\\Desktop\\123.jpg) cv2.imshow("image",img)GrayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将img图像转换为灰度图，输出为GrayImagegetVProjection(GrayImage) #调用getVProjection函数进行垂直投影getHProjection(GrayIm...
目标 ? 学习对图像进行各种几个变换，例如移动，旋转，仿射变换等。 ? 将要学到的函数有：cv2.getPerspectiveTransform。 变换 OpenCV 提供了两个变换函数，cv2.warpAffine 和cv2.warpPerspective，使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。cv2.warpAffine 接收的参数是2 3 的变换矩阵，而 cv2.warpPerspective 接收的参数是 3 3 的变换矩阵。 扩展缩放 扩展缩放只是改变图像的尺寸大小。OpenCV 提供的函数 cv2.resize()可以实现...
python+opencv之边缘填充 一、边缘填充 相信很多喜欢玩电脑的小伙伴，遇到过这种情况：有时候换电脑壁纸的时候，原本一张很好看完整的图片，换成电脑壁纸就是一个不完整或者由很多重复的图片组成的壁纸。其实这里就有填充的出现。 边缘填充：因为对于图像的卷积操作，最边缘的像素一般无法处理，所以卷积核中心到不了最边缘像素。这就需要先将图像的边界填充，再根据不同的填充算法进行卷积操作，得到的新图像就是填充后的图像。 二...
目标 在本节中，我们将学习由相机引起的失真类型， 如何找到相机的固有和非固有特性 如何根据这些特性使图像不失真基础 一些针孔相机会给图像带来明显的失真。两种主要的变形是径向变形和切向变形。 径向变形会导致直线出现弯曲。 距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下面显示一个图像，其中棋盘的两个边缘用红线标记。但是，您会看到棋盘的边框不是直线，并且与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。有关更多详细信息，请访问“失...
为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理，比如使用对比度增强的方法来处理图像，对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度，获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式，通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。 灰度直方图 灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息，通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率。下面是一个灰度直方图的实现： impor...
Python + OpenCV 人脸识别初识这样的例子网上很多，OpenCV很久之前就想学，两年前买了一本叫《OpenCV算法精解》的书 简单跑了些例程又放下了。 Python 之前一直接触还熟悉一些，现在写起来简单的都不太记得起来。 Python 和 OpenCV 两个东西还是非常强大的，日后要多拿来做点东西本想用 k210 做点图像和音频方面的测试，做着做着就搞到这边了， 找这个资料也用了不少时间，中间在运行例程时也经常有不少不了解的坑被卡住， 一句话，...
图像梯度 cv.Sobel(), cv.Scharr(), cv.Laplacian() import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('dave.jpg',0) laplacian = cv.Laplacian(img,cv.CV_64F) sobelx = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0,ksize=5) sobely = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,0,1,ksize=5) plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray') plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(2,2...
目录 1 数据读取 1.1读取 1.2 图像预览 1.3 选择通道 1.4 图像保存2 视频读取 2.1 操作摄像头 2.2 读取本地视频3 简单图像操作 截取部分图像数据 将三个通道的颜色提取出来 边界填充 数值计算 图像add操作以及，方法的不同 图像融合 addWeighted融合4 PIL 使用 1 数据读取 1.1读取 import cv2 #opencv读取的格式是BGR import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline img=cv2.imread('cat.jpg') img arra...
今天开始更新学习过程，先搭建环境，各种安装： 1.Anaconda3的安装：https://blog.csdn.net/weixin_38795242/article/details/100106454 2.Win10+anaconda3下的OpenCV环境搭建（傻瓜式） https://blog.csdn.net/weixin_43002202/article/details/89682357 3.安装opencv3.4.3 https://blog.csdn.net/weixin_43002202/article/details/89682357点赞 收藏分享文章举报yuexinguowan001发布了2 篇原创文章 · 获赞 0 · 访问量 44私信 关...
目录大纲理论架构基础知识汇总篇：API详解：基础梗概1. 仿射变换和透视变换2. 图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系的定义，及三者之间的变换关系。3. 相机的内、外参数矩阵4. 线性法求解相对位姿5. 张氏标定方法代码实践相机标定相机投影 理论架构 基础知识汇总篇： https://blog.csdn.net/weixin_42237113/article/details/104500993 API详解： https://blog.csdn.net/weixin_42237113/article/details/104488809 基础梗概 1. 仿射...
今天在安装opencv-Python使用官方的命令： sudo apt-get install python-opencv 安装完成后用： import CV2 as cv验证报错no CV2 模块 在网上查找使用命令： pip install opencv-contrib-python在安装一下，问题解决 什么原因不太清楚点赞 收藏分享文章举报seaflyren发布了7 篇原创文章 · 获赞 0 · 访问量 339私信 关注
超大图像二值化一般用局部阈值法或者先分块再用全局阈值。import cv2 as cv import numpy as npdef big_image_binary(image):print(image.shape)cw = 256ch = 256h, w = image.shape[:2] # 图像大小获取gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)for row in range(0, h, ch):for col in range(0, w, cw):roi = gray[row: row+ch, col: col+cw]print(np.std(roi), np.mean(roi))dev = np.std(roi)# 方差小于15的设为255，是空白...