2017年9月22日 BY 蓝鲸 LEAVE A COMMENT 本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别.模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法.以下是具体的步骤及代码. 首先导入所需库文件,numpy和cv2. Source code     #导入所需库文件 import cv2 import numpy as np 然后加载原始图像和要搜索的图像模板.OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配.然后使用相同的坐标在…

内容涉及:列表遍历,图像均衡化,图像通道分离与合并 import cv2 import numpy as np import os for path in open("org_junheng.txt"): # 遍历目标图片列表 path = path.replace('\n', '') # 去除换行符 img = cv2.imread(path, 1) (b, g, r) = cv2.split(img) # 图像通道分割 clahe = cv2.createCLAHE(clipLim…

一.函数简介 1.threshold-图像简单阈值化处理 函数原型:threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) src:图像矩阵 thresh:阈值 maxVal:像素最大值 type:阈值化类型 2.adaptiveThreshold-图像自适应阈值化处理 函数原型:adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None) sr…

x, y = img_.shape[0:2] img_ = cv2.resize(img_, (int(y/2), int(x/2))) 实现图像长宽缩小为原来的一半…

直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.…

1.阈值分割 import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal GRAY_SCALE = 256 def tif_jpg(rasterfile): in_ds = gdal.Open(rasterfile) # 打开样本文件 xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数 ysize = in_ds.RasterYSize bands =…

img = cv.imread(xxx) # 常用的有以下属性 type(img) # img的数据类型 img.shape # img的结构 img.size # img的大小 img.dtype # img中元素的类型…

先逼逼两句: 图像是 Web 应用中除文字外最普遍的媒体格式. 流行的 Web 静态图片有 JPEG.PNG.ICO.BMP 等.动态图片主要是 GIF 格式.为了节省图片传输流量,大型互联网公司还会定制特殊格式的图片,WEBP 格式就是一个代表. Python 除了数据分析,做图片处理也是非常好用的. 用 Python 做图片处理,最著名的库就是 PIL(Python Imaging Library)了,支持最新的 Python3,而且有许多新的特性,Pillow也成为了 Python 图片处…

一.图像阈值化简介 二.固定阈值 三.自适应阈值 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat src=imread();//以灰度模式读入 Mat dst; //threshold(src,dst,100,255,CV_THRESH_BINARY); //adaptiveThreshold(src,dst,255,CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,CV_THRESH_BINARY,11,5…

使用threshold方法和adaptivethreshold方法对图像进行阈值分割操作. 1.使用threshold方法,设置一个阈值,将大于阈值的值变换为最大值,小于阈值的值变换为0. #-*- coding:utf-8 -*- # opencv 中阈值操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('bookback.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BG…