2018-03-0421:22:46 (1)cv.InRange函数 void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分 const CvArr* src,//目标图像const CvArr* lower,//阈值下限 const CvArr* upper,//阈值上限 CvArr* dst//结果图像 ) 历程:# 取出摄像头中,绿色的区域 import cv2 as cv import numpy as np def video_demo(): capture = cv.Video…

一.遍历图像实现色彩掩码 本节我们实现这样一个算法,我们指定某种颜色和一个阈值,根据输入图片生成一张掩码,标记符合的像素(和指定颜色的差异在阈值容忍内). 源代码如下,我们使用一个class完成这个目标,其指定了两种构建函数,并通过逐像素扫描的形式生成掩码(process成员函数).另外,本class做了仿函数处理(operator成员函数),类似于python中的__call__方法,可以直接调用实例像函数一样进行处理.注意迭代器的使用,需要++it而非 class ColorDetector…

---恢复内容开始--- 1.使用cv2.inrange()获取某个范围内的图像取值,指定某个通道的最小值和最大值 import numpy as np def color_space(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow('gray', gray) cv.imshow('hsv', hsv) #使用inrange()使用色…

一.色彩空间的转换 代码如下: #色彩空间转换 import cv2 as cv def color_space_demo(img): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转换为GRAY #这里的生成的gray图是单通道的 cv.imshow("gray", gray) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) #RGB转换为HSV cv.imshow("hsv", h…

车道检测(Advanced Lane Finding Project) 实现步骤: 使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients). 校正图片 使用梯度阈值(gradient threshold),颜色阈值(color threshold)等处理图片得到清晰捕捉车道线的二进制图(binary image). 使用透视变换(perspective transform)得到二进制图(binar…

像素运算 分为算术运算和逻辑运算 算术运算: 加减乘除 调节亮度 调整对比度 逻辑运算: 与或非 遮罩层控制 一:算术运算 import cv2 as cv import numpy as np def add_demo(m1,m2): dst = cv.add(m1,m2) cv.imshow("add_demo",dst) def subtract_demo(m1,m2): dst = cv.subtract(m1,m2) cv.imshow("subtract_demo…

一:HSV追踪有颜色对象 def inRange(src, lowerb, upperb, dst=None) #lowerb是上面每个颜色分段的最小值,upperb是上面每个颜色分段的最大值,都是列表类型 (一)捕获视频中的红色 import cv2 as cv import numpy as np def extrace_object(): capture = cv.VideoCapture("./1.mp4") while True: ret,frame = capture.re…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np def color_space( img ): gray_img = cv.cvtColor(img , cv.COLOR_BGR2GRAY) #色彩空间转换 hsv_img = cv.cvtColor(img , cv.COLOR_BGR2HSV) hls_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HLS) ycrcb_img = cv.cvtC…

数据集 Mnist数据集:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 训练 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Activation,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dropout,BatchNormalization,ZeroPadding2D f…

原理 Camshift算法是Continuously Adaptive Mean Shift algorithm的简称. 它是一个基于MeanSift的改进算法.它首次由Gary R.Bradski等人提出和应用在人脸的跟踪上,并取得了不错的效果.因为它是利用颜色的概率信息进行的跟踪.使得它的执行效率比較高. Camshift算法的过程由以下步骤组成: (1)确定初始目标及其区域: (2)计算出目标的色度(Hue)分量的直方图: (3)利用直方图计算输入图像的反向投影图(后面做进一步的解释):…