(opencv09)cv2.getStructuringElement()构造卷积核 rectkernel = cv2.getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) shape: Enumerator   MORPH_RECT 矩形 MORPH_CROSS 十字型 MORPH_ELLIPSE 椭圆形 ksize: 指定形状(元组) 示例程序01  rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_…

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合…

1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR)  # 进行图像大小的重新变化参数说明:frame表示输入图片,(w, h) 表示变化后的长和宽, cv2.INTER_AEAR表示插值的方法 4.cv2.selectROI(‘Frame’, frame, fromCenter=False,s…

1. cv2.VideoCapture(0) #构建视频抓捕器 参数说明:0表示需要启动的摄像头,这里也可以写视频的路径 2. cv2.nameWindow(name, cv2.WINDOW_NORMAL)  # 构建视频的窗口 参数说明: 表示窗口的名字, cv2.WINDOW_NORMAL表示窗口的大小,这里窗口的大小是正常, 3.cv2.setWindowProperty(name, cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WND_PROP_FULLSCREEN) 参数说…

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编…

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio…

图像形态学主要从图像内提取分量信息,该分量信息通常对表达图像的特征具有重要意义.例如,在车牌号码识别中,能够使用形态学计算其重要特征信息,在进行识别时,只需对这些特征信息运算即可.图像形态学在目标视觉检测.医学图像处理.信息压缩提取等领域都有重要的应用.接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第七章 图像形态学操作. 7  图像形态学操作 形态学操作主要包括:腐蚀.膨胀.开运算.闭运算.形态学梯度运算.顶帽运算(礼帽运算).黑帽运算等操作.其中,腐蚀和膨胀是形态学中最基本的运算,其他方…

1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离 参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor]) 表示脸部特征位置检测器 参数说明:args['shape_predictor'] 表示位置信息 4.Orderdict([('mouth', (23, 30))])  # 构造有序的字典参数说明:'mouth'表示…

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…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 形态学操作简单来说,就是改变物体的形状,下面学习一下,首先本文的目录如下: 1,定义结构元素 2,腐蚀和膨胀 3,开运算和闭运算 4,礼帽/顶帽,黑帽算法 5,梯度运算 6,形态学运算 检测边和角点(1,检测边缘 : 2,检测拐角) 1,定义结构元素 形态学操作的原理:在特殊领域运算形式--结构元素(S…