用C++和python开发opencv程序有什么区别？大家做个比较吧！——————————以下由刘铲铲提问——————————用C++和python开发opencv，1.哪个更容易上手？2.代码运行的效率差距大吗？3.两个语言对应的openCV的库有不同吗？4.对于非程序员的研究人员，想要开发一个视觉产品，选用哪个比较好？回复内容： 我的毕业设计就是用OpenCV 2写的，前期使用C++写了个Demo，最后的成品是用Python 2写的。两者主要的区别在于接口和效...
OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包，用它可以方便地实现人脸检测的代码。 写代码之前应该先安装python-opencv：代码如下:$ sudo apt-get install python-opencv 具体原理就不多说了，可以参考一下这篇文章。直接上源码。代码如下:#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- # face_detect.py # Face Detection using OpenCV. Based on sample code from:# http://python.pastebin....
【问题发现】本人在图像处理项目过程中，经常需要将一幅jpg图像叠加到另一幅背景jpg图像上，来实现一些特定的需求。例如我们经常在抖音中看到一些视频特效的叠加效果，猫耳朵等等特效在背景人脸图像上的叠加。我们利用Python+OpenCV的方式可以很简单的实现jpg图像之间的叠加，但实际项目中更多需要png透明图像在jpg图像上叠加。这种情况下，仍然适用传统的jpg叠加方式，就会出现原本透明的png图像，叠加后直接变为不透明的jpg图像，...
参考Photoshop素描实现步骤: (1)去色，将彩色图片转换成灰度图像。 (2)复制去色图层，并且反色，反色为Y(i,j)=255-X(i,j)。 (3)对反色图像进行高斯模糊。 (4)模糊后的图像叠加模式选择颜色减淡效果。 通过图像叠加对图像颜色减淡公式设计为: C=MIN(A+ (AxB)/(255-B) ,255) 其中，C为混合结果，A为去色后的像素点，B为高斯模糊后的像素点。也可以直接叠加两张图片。import cv2import numpy as npdef sketch_style(img):height, widt...
让你的照片变旧只需对图片的颜色空间进行处理既可； 只需要对RGB这三个通道进行如下变换既可以R= 0.394*r+ 0.768*g+ 0.188*b G= 0.347*r + 0.685*g+ 0.167* b B= 0.273*r+ 0.536*g+ 0.132 * b 其中，r、g、b分别代表输人的原图某一点图像像素的RGB值; R、G、B代表了该点变换后的 RGB值，注意变换后的RGB值要约束在0 ~ 255 之间。代码如下import cv2def retro_style(img):img2 = img.copy()height,width, n = img.shapefor i in ran...
一般的变换放大缩小（都是由插值算法得到的，但是都会有损失，目前的超分辨率网络，应该是最好的图像算法，到时候会讲一下超分辨率网络） 直接进入opencv函数（具体插值算法可百度，简单的很）resize改变图片大小例子import cv2 image=cv2.imread("/home/dfy/Pictures/Camera_photo/Camera_photo/sss.jpg")image1=cv2.resize(image,(1300,1200))cv2.imshow("",image1)cv2.waitKey(0)if __name__ == __main__:print()calcHist函数hi...
cvtColor函数这个函数有两个参数 1，src 要进行变换的原图像 2，code 转换代码标识 例子：import cv2 image=cv2.imread("ddd.jpg")image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2BGRA)cv2.imshow("",image1)cv2.waitKey(0)if __name__ == __main__:print()split()和merge()例子：import cv2 image=cv2.imread("ddd.jpg")# image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2BGRA)r,g,b=cv2.split(image)cv2.imshow("r",r)cv2.imshow("g",g)cv2....
import cv2if __name__ == __main__:image=cv2.imread("C:\\Users\\Administrator\\pythonProject\\JudicialExpertis\\16026615913874.png",cv2.IMREAD_UNCHANGED)print(image.shape)cv2.IMREAD_UNCHANGED # 读取结果为图片本身维度，如透明图为4维数组，彩色图为3维，黑白图为2维
人一眼就可以定位两个图中圆的位置 那么机器如何定位圆的位置呢很简单粗暴的方法就是将图纵向分成n个部分，每个部分都会对应一个位置， 计算每个部分的数值之和如第二幅图，图中心的部分的数值一定是最大或者最小， 这样就能计算出圆的位置， 这就是人的视觉机器化
from PIL import Imageimport cv2from PIL import ImageEnhancedef main_m() :frame=cv2.VideoCapture(0)while frame.isOpened():s,f=frame.read()# 滤波blur = cv2.bilateralFilter (f,9,75, 75)alpha = 0.3beta = 1-alpha gamma =0# 融合img_add = cv2.addWeighted(f,alpha, blur, beta, gamma )img_add = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_add,cv2.COLOR_BGR2RGB)) enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(img_add...
# 滤波import cv2 image=cv2.imread("")image_new=cv2.medianBlur(image,3)from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhance image = Image.open(.jpg)#亮度增强enb_b = ImageEnhance . Brightness (image)brightness = 1.3image_bri= enb_b. enhance (brightness )image_bri. show ()# 色度增强enh_col = ImageEnhance.Color (image)color=1.5image_col = enh_col . enhance (color)image_col.show()#对比度增强enh_con = Imag...
def man_action():vc=cv2.VideoCapture("sample.mp4")fps=vc.get(cv2.CAP_PROP_FPS)fps_flow=fps//2fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG")flow_video=cv2.VideoWriter("flow_video.mp4",fourcc,fps_flow,(640,480))while vc.isOpened():su,frame=vc.read()flow_video.write(frame)cv2.waitKey(1)vc.release()import cv2def cartoon(img_rgb):img_color = img_rgb img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY)img_b...
import cv2def main_dao() :vc = cv2. VideoCapture (sample.mp4)c=1#获得视频的帧率fps = vc.get (cv2.CAP_PROP_FPS)fourcc = cv2. VideoWriter_fourcc(* MJPG )video_writer = cv2 .VideoWriter ("timereflux .mp4", fourcc, fps ,(640, 480) )res_list_v=[]#倒叙的帧列表while vc.isOpened() :rval, frame = vc. read ()if c>=21 and c<=60:res_list_v.insert(0,frame)# cv2. imwrite(image/ + str(60-c) + .jpg, frame)c=c+1cv...
import cv2import numpydef gamma_t(image,gamma):gamma_ta=[numpy.power(x/255,gamma)*255 for x in range(256)]gamma_ta=np.round(np.array(gamma_ta)).astype(np.uint8)return cv2.LUT(image,gamma_ta)def main_g():vc = cv2.VideoCapture(sample.mp4)c = 1cout = 5 # 帧数fps = vc.get(cv2.CAP_PROP_FPS)fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*MJPG)video_writer = cv2.VideoWriter("img_shake.mp4", fourcc, fps, (640, 480))whi...
import cv2def img_shake (img) :height, width, n= img. shape h1=int (height*0.1)h2=int (height*0.9)wl = int (width*0.1)w2 = int (width*0.9)img2=img[h1:h2,wl:w2]dst = cv2. resize (img2, (width, height) )cv2.imshow("src", img)cv2.imshow ("dst",dst)return dstdef main_shake() :vc=cv2.VideoCapture(sample.mp4)c=1cout= 5#抖动帧数fps = vc.get (cv2.CAP_PROP_FPS )fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(* MJPG)vi...