openCV 的cv2.imread()导入图片时是BGR通道顺序,这与Matplotlib的显示,或者读取图片的通道不同,如果需要可以转换为RGB模式,以下代码显示不同之处,但BGR在许多地方使用,caffe倒入数据是以BGR方式 plt.figure(figsize=(18, 10)) plt.subplot(1,3,1) plt.title('cv2-BGR') im = cv2.imread(im_file) plt.imshow(im) #plt.tight_layout() plt.…

1. cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMGREAD_GRAYSCALE)  # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图, 2. cv2.imshow('cat', img)  # imshow表示展示图片,第一个参数表示图片的名字, 第二个参数表示需要显示的图片 3. cv2.waitKey(0)  #表示图片停留的时间, 0表示按任意键退出 4.cv2.destroyAllWindows()  #表示清除所…

原地址:https://blog.csdn.net/liuqinshouss/article/details/78696032 1 说明 本篇中使用的opencv版本为3.3,python使用的版本为3.6. 2.问题描述 本人小白一枚,由于毕业论文做图像识别方面的内容,所以最近才开始学习python,老师指导我用opencv做图片去噪处理,所以最近才知道opencv是干嘛用的,opencv才安装好,想尝试一下简单的使用opencv读取.显示和存储一个图片.然而一开始就给了我一个下马威. 开始代…

为什么使用Python-OpenCV? 虽然python 很强大,而且也有自己的图像处理库PIL,但是相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多.跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口,非常便于调用.OpenCV 的最新版是4.0,包含了超过2500 个算法和函数,几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现,超级方便.   基本操作 1.图像读入 使用函数cv2.imread(filepath,flags) 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路…

cv2.imread() 使用opencv和caffe的伙伴们,可能会有一个疑问,那就是对于同时读取图片的cv2.imread()和caffe.io.loadimage两个函数,有什么差别? 1.cv2.imread()接口读图像,读进来直接是BGR 格式数据格式在 0~255,通道格式为(W,H,C) 2.caffe.io.load_image()读进来是RGB格式和 0~1(float) 因此,cv2.imread()读取的数据,需要进过转换后,才和caffe.io.load_image()…

cv2.imread()与PIL中Image.open()两个函数都是用来读取图像,但是在使用过程存在一些差别. 1. 首先,从导入库方面看: # opencv-python import cv2 # PIL from PIL import Image 2. 读取图像 # opencv-python img = cv2.imread('' ---.jpg'') img = cv2.imread('' ---.jpg'', flages=cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # flags是…

安装cv2 http://hyry.dip.jp/files/opencv.zip 采用cv2重写的<Python科学计算>中的实例程序 读者可以在下面的页面中搜索“opencv”,并根据Python版本下载对应的安装程序. http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 非官方的Windows系统Python扩展库 安装完毕之后,运行下面的程序,测试是否安装正确. import cv2import sys try:    filename = sys.a…

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如…

dlib库的安装以及人脸特征点的识别分布分别在前两篇博文里面 Dlib Python 检测人脸特征点 Face Landmark Detection Mac OSX下安装dlib (Python) 这篇主要涉及 cv2.ellipse 和 cv2.fitEllipse 的用法 import cv2 import dlib import numpy as np detector = dlib.get_frontal_face_detector() landmark_predictor = dlib…

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二…

根据访问图片识别 # coding:utf-8 import sysimport math import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath = r'l.png' face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY…

1.输入为二值图像,黑色为背景,白色为目标 2.该函数会修改原图像,因此若想保留原图像在,则需拷贝一份,在拷贝图里修改. 一.查找轮廓 cv2.findContours() 三个输入参数:输入图像(二值图像),轮廓检索方式,轮廓近似方法 1.轮廓检索方式 cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓,上面一层为外边界,里面一层为内孔的边界信息 cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构…

用python进行图像处理中分别用到过matplotlib.pyplot.PIL.cv2三种库,这三种库图像读取和保存方法各异,并且图像读取时顺序也有差异,如plt.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序.使用时需要倍加注意. 现参考http://www.jianshu.com/p/3977d674da85.对这三种库图像读取保存进行梳理.与原参考资源有一定差异.当前使用为python3.5版本. 读取图像 1.matplotli…

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob…

最近在做图像分割,需要使用一些分割图片的label,但是发现存储的分割label感觉被平滑过了,即使使用 image = cv2.imread(info['path'],cv2.IMREAD_UNCHANGED) 也没有作用,后面发现分割的label格式存储为png格式就可以了,猜测(没有深纠哈)是jpg压缩什么的导致的.…

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二…

1.图片加载.显示和保存 import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0) # 展示原图 cv2.imshow("img", img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey", imgGrey) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存灰色图片 cv2.imwrite(&…

# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys img = cv2.imread('test.jpg') # cv2.imshow("original", img) # 可选,扩展图像,保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img, 200, 200, 200, 200, cv2.BORDER_CONSTANT, 0) w, h = img.shape[0:2] angl…

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull…

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx…

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF…

1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None)  找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute…

1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)  # 找出图像中的角点 参数说明:gray表示输入的灰度图,2表示进行角点移动的卷积框,3表示后续进行梯度计算的sobel算子的大小,0.04表示角点响应R值的α值 角点检测:主要是检测一些边角突出来的点,对于A和B这样的面上的点而言,一个卷积框在上面移动,框中的基本像素点不发生变化, 对于像C和D边界点,只有x或者y轴方向上的平移,像素框内的像素会发生偏移,而对于E和F这样的角点而言,不管是像x轴或者向y轴平移,像素框内…

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思…

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img…

1. cv2.equalizeHist(img)  # 表示进行直方图均衡化 参数说明:img表示输入的图片 2.cv2.createCLAHA(clipLimit=8.0, titleGridSize=(8, 8))  用于生成自适应均衡化图像 参数说明:clipLimit颜色对比度的阈值, titleGridSize进行像素均衡化的网格大小,即在多少网格下进行直方图的均衡化操作 直方图均衡化:一般可以用来提升图片的亮度, 在上面一节中,我们可以看出在150-200之间所占的频数特别的大,频数…

1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256])  # 用于生成图像的频数直方图 参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask表示掩码,通常生成一部分白色,一部分黑色的掩码图, [256]表示直方图的个数, [0, 256]表示数字的范围 图像直方图表示的是颜色的像素值,在单个或者一个范围内出现的频数,一般图像会在某一个颜色区间内呈现较高的值 一只小猫,即其(0-255)的像素点的直方图分布情况,我们可以看出其在100-20…

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位…

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.…

1.cv2.pyrDown(src)  对图片做向下采样操作,通常也可以做模糊化处理 参数说明:src表示输入的图片 2.cv2.pyrUp(src) 对图片做向上采样操作 参数说明:src表示输入的图片 高斯金字塔:分为两种情况:一种是向下采样,一种是向上采样 下采样的原理:先与Gi进行高斯卷积即高斯滤波,再将所有偶数行和列去除,实现行和列维度缩减的目的 代码: 第一步:读入图片 第二步:使用cv2.pyrDown进行高斯金字塔的下采样 第三步:使用自己的步骤做高斯金字塔的下采样,先对图像作高…