1.源代码下载地址 <OpenCV3 计算机视觉--Python语言实现 第二版>由我们翻译,英文书名<Learning OpenCV3 Computer Vision with Python second edition>源代码的下地址为: https://github.com/techfort/pycv 或 http://examples.oreilly.com/9781785283840/ 2.纠错 (1)第11页最下面的第二行代码中的“libavcodecdev”应修改为“…

使用OpenCV3处理图像 下面要介绍的内容都与图像处理有关,这时需要修改图像,比如要使用具有艺术性的滤镜.外插(extrapolate)某些部分.分割.粘贴或其他需要的操作. 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value) 1.灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. 2.BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每…

1. Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny函数来识别边缘.Canny边缘检测算法有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用非最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("cann…

一.使用OpenCV处理图像 1.不同颜色空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR以及HSV(Hue, Saturation, Value) 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色. HSV,H(Hue)是色度,S(Saturation)是饱和度,V(value)表示…

1. 图像与原始字节之间的转换 从概念上讲,一个字节能表示0到255的整数.目前,对于多有的实时图像应用而言,虽然有其他的表示形式,但一个像素通常由每个通道的一个字节表示. 一个OpenCV图像是.array类型的二维或三维数组.8位的灰度图像是一个含有字节值的二维数组.一个24位的BGR图像是一个三维数组,它也包含了字节值.可使用表达式访问这些值,如image[0,0]或image[0,0,0].第一个值代表像素的y坐标啊或行,0表示顶部:第二个值是像素的x坐标或列,0表示最左边:第三个值(如…

人脸检测和识别 本章将介绍Haar级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配.本章将考虑如何将多个Haar级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(眼睛.鼻子和嘴). Haar级联的概念 当谈到目标分类和位置跟踪时,希望精确定位什么?什么才是目标的可识别部分? 摄影作品(甚至是来自网络摄像头的图像)可能包含很多令人愉悦的细节.但是,由于灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化,图像细节变得不稳定.人们在…

不同色彩空间的转换 当前,在计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR以及HSV 1.灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测 2.BGR,即蓝绿红色彩空间,每一个像素点都由一个三元组来表示 3.HSV,H(Hue)是色调,S(Saturation)是饱和度,V(value)表示黑暗的程度(或光谱另一端的明亮程度) 傅里叶变换 Numpy里有快速傅里叶变换(FFT)的包,它包含了fft2()函数,该函数可以计算一副图像的离散傅里叶变换(DF…

基本I/O脚本 读/写图像文件 OpenCV的imread函数和imwrite函数能支持各种静态图像文件格式.不同系统支持的文件格式不一样,但都支持BMP格式,通常还应该支持PNG.JPEG和TIFF格式. 大多数常用的opencv函数都在cv2模块中.可能也会遇到其他基于cv或cv2.cv模块的opencv帮助,这些都是传统版本.Python模块被称为cv2并不表示该模块是针对OpenCv2.x.x版本的 imread()函数的参数: 1.IMREAD_ANYCOLOR=4 2.IMREAD_…

图像的几何变换主要包括:平移.扩大与缩小.旋转.仿射.透视等等.图像变换是建立在矩阵运算基础上的,通过矩阵运算可以很快的找到对应关系. 1. 图像的平移 图像的平移,沿着x方向tx距离,y方向ty距离,需要构造移动矩阵M.通过numpy来产生这个矩阵,并将其赋值给仿射函数cv2.warpAffine(). 仿射函数cv2.warpAffine()接受三个参数,需要变换的原始图像,移动矩阵M 以及变换的图像大小(这个大小如果不和原始图像大小相同,那么函数会自动通过插值来调整像素间的关系). imp…

Python3下OpenCV的安装 :http://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/61616493 1. 读/写图像文件 OpenCV的imread()函数和imwrite()函数能支持各种静态图像文件格式.不同系统支持的文件格式不一样,但都支持BMP格式,通常还应该支持PNG.JPEG和TIFF格式. 无论哪种格式,每个像素都会有一个值,但不同格式表示像素的方式有所不同.如: import cv2import numpy as np img = np…

使用分水岭和GrabCut算法进行物体分割 用GrabCut算法进行图像分割 在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好.算法的原理参见papaer:"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 比如下面的一副图,我们只要选定一个四边形框,把框中的图像作为grabcut的一个输入参数,表示该框中的像素可能属于前景,但框外的部…

理解与计算机视觉相关的算法.模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念,有助于开发现实世界中的各种应用程序(比如:安全和监视领域的工具). OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库,可以用于各种图像和视频处理操作,通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用(比如:人脸识别或目标跟踪等).<OpenCV 3计算机视觉:Python语言实现(第2版)>将从图像处理的基本操作出发,带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅.计算机视觉是一个快速发展的学科,在现实生活中,它的应用增长…

概览 代码实战 https://github.com/xinghalo/ml-in-action/tree/master/book-opencv…

OpenCV3计算机视觉Python语言实现笔记 图像处理与OpenCV Python3与OpenCV3.3 图像处理 OpenCV文摘 基于Python3 + OpenCV3.3.1的远程监控程序 OpenCV自学笔记 OpenCV3.4+python3.6 中文教程…

1,基本语法 环境:python3.6.6+numpy+opencv3 安装:没有详细编译,直接pip install opencv-python 矩阵和图片: img=numpy.zeros((3,3),dtype=numpy.uint8) #创建一个3*3的矩阵,每个像素用八位整数来表示 img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR) #把矩阵转换成bgr格式,bgr:blue,green,read通道,实际上是创建了一个3*3的小黑方块 读写图片: ima…

OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零.前言 一.OpenCV 和 Qt 简介 二.创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三.创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四.Mat和QImage 五.图形视图框架 六.OpenCV 中的图像处理 七.特征和描述符 八.多线程 九.视频分析 十.调试与测试 十一.链接与部署 十二.Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零.前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一.设置 OpenCV 二.…

新增了五个教程: OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零.前言 一.OpenCV 和 Qt 简介 二.创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三.创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四.Mat和QImage 五.图形视图框架 六.OpenCV 中的图像处理 七.特征和描述符 八.多线程 九.视频分析 十.调试与测试 十一.链接与部署 十二.Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零.前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一.设置…

Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) Python 日期和时间 Python 函数 Python 模块 Python File及os模块 Python文件IO Python 异…

很多朋友为了学习python.ML(机器学习).DL(深度学习).opencv等花费了大量时间配置安装环境(一个朋友花了4天时间才配置好)各种搜索.下载.安装配置,出问题等. 市面上的配置资料很多,选择也成为了难题,实际上呢,很多高效的方法提供给了我们,比如一些集成套件等.本文基于对大量资料的查询.对比和验证,发现利用现有资源,搭建集成开发环境约30分钟(网速够快),具体方法分享出来,方便大家学习,减少时间和人力付出,提升效率.本文搭建的环境,包括了opencv的人脸检测.识别(opencv_c…

目录 什么是目标检测 目标检测算法 Two Stages One Stage python实现 依赖 安装 使用 附录 什么是目标检测 目标检测关注图像中特定的物体目标,需要同时解决解决定位(localization) + 识别(Recognition).相比分类,检测给出的是对图片前景和背景的理解,我们需要从背景中分离出感兴趣的目标,并确定这一目标的描述(类别和位置),因此检测模型的输出是一个列表,列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示). 通俗的说,Obj…

1.直接在cmd窗口下用pip,输入 pip install opencv-python 安装成功是如下界面: 不放心还可以验证下,方法是cmd窗口下输入python,然后输入 import cv2 如果没报错,说明安装成功,如下图. 可参考: python3.6下opencv的开发环境搭建 OpenCV3.3 + Python3.6 开发环境配置 Win7 64位 安装Anaconda3+tensorflow+keras+theano+opencv3 [Python+OpenCV]Window…

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur…

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:…

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多…

1.OpenCV 3计算机视觉:Python语言实现 https://github.com/techfort/pycv 2.OpenCV3编程入门 opencv 均值模糊:一般用来处理图像的随机噪声 中值模糊:一般用来处理图像的椒盐噪声 自定义模糊:对图像进行锐化之类的操作 高斯模糊: 减少图像层次和深度 hist1 = create_rgb_hist(image1)"""创建rgb 三通道直方图""" hist2 = create_rgb_hi…

下载方式 pip install CDNDrive # 或 # pip install git+https://github.com/apachecn/CDNDrive cdrive download <link> 链接 文件 链接 15分钟开发视觉AI应用.pdf wbdrive://841aea59ly1gsua5vhws4g200i00i3y9 15分钟打造你自己的小程序.pdf wbdrive://841aea59ly1gsua5w6lbjg200i00i3y9 2017 阿里技术年度…

该内容为 <学习图像局部特征检测和描述-基于OpenCV源码分析的算法与实现> <OpenCV 3 计算机视觉-Python语言实现> OpenCV官方网站的 https://docs.opencv.org/master/da/d22/tutorial_py_canny.html 的学习内容 1 Canny 边缘检测理论分析 Canny 边缘检测方法是由 Canny 于1996 年提出的一种公认为效果较好的边缘检测方法. 一个好的边缘检测方法应该满足三项指标 1.低失误率,即不能漏…

本文地址:http://www.cnblogs.com/QingHuan/p/7365732.html,转载请注明出处 ############################################################################### OpenCV的入门书籍有很多,这里选择的是<OpenCV 3计算机视觉-Python语言实现-第二版> 所有书上的源代码:https://github.com/techfort/pycv 安装过程请查看我的另一篇博客:…

opencv-python   4.0.1 1 函数释义 词义:发现轮廓! 从二进制图像中查找轮廓(Finds contours in a binary image):轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具. findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hierarchy 参数 image - 一个8位单通道二值图像(非0即1).非零像素视为1.零像素依然为0, 因此图像被视…

项目来源于 <opencv 3计算机视觉 python语言实现> 整个执行过程如下: 1)获取一个训练数据集. 2)创建BOW训练器并获得视觉词汇. 3)采用词汇训练SVM. 4)尝试对测试图像的图像金字塔采用滑动宽口进行检测. 5)对重叠的矩形使用非极大抑制. 6)输出结果. 该项目的结构如下: |-----car_detector|       |--detector.py| |--__init__.py| |--non_maximum.py| |--pyramid.py| |--slid…