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本次目标是将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间,颜色去除白色背景部分 具体就调用了cv2的两个函数,一个是rgb转hsv的函数 具体用法 hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)然后利用cv2.inRange函数设阈值,去除背景部分 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #lower20===>0,upper200==>0,函数很简单,参数有三个第一个参数:hsv指的是原图…
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…
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat…
概念 修复是图像插值.数字修复算法在图像插值,照片恢复,缩放和超分辨率等方面具有广泛的应用. 大多数人会在家里放一些旧的退化照片,上面有一些黑点,一些笔画等.你有没有想过恢复它?我们不能简单地在绘画工具中擦除它们,因为它将简单地用白色结构替换黑色结构,这是没有用的.在这些情况下,使用称为图像修复的技术.基本思路很简单:用邻近的像素替换那些坏标记,使其看起来像是邻居(取自维基百科),考虑下面显示的图像: 库函数 dst = cv2.inpaint(src,mask, inpaintRadius,f…
最近在学习过程中发现opencv有了很多变动, OpenCV 官方的 Python tutorial目前好像还没有改过来,导致大家在学习上面都出现了一些问题,现在做一个小小的罗列,希望对大家有用 做的是关于全景图像的拼接,关于sift和surf的语法之后有需要会另开文章具体阐述,此篇主要是解决大家困惑许久的问题. 笔者python3.x 首先是安装上,必须先后安装pip install opencv_python和pip install opencv-contrib-python==3.3.0.…
近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*…
__init__():__init__方法在类的一个对象被建立时,马上运行.这个方法可以用来对你的对象做一些你希望的初始化.注意,这个名称的开始和结尾都是双下划线.代码例子: #!/usr/bin/python# Filename: class_init.pyclass Person:    def __init__(self, name):        self.name = name    def sayHi(self):        print 'Hello, my name is',…
开发环境 Python版本:3.6.4 (32-bit) 编辑器:Visual Studio Code C++环境:Visual Studio 2013 需求说明 在用VS2013编写的Win32程序CallPy.exe中,调用Python模块say_hi.py中的prt_hi()函数,从而实现C++中Python的嵌入. 0 准备say_hi.py模块 1 设置主程序CallPy环境 使用VS2013新建一个名为CallPy的Win32空项目,添加主程序文件CallPy.cpp,再按照下图将P…
通常我们认为在类中的函数为方法,类外面声明def为函数,这种说法有点片面 方法1: class Work(object): def show(self): print("执行show方法") work = Work() print(Work.show) print(work.show) 结果: <function Work.show at 0x000001CC55BC5268> <bound method Work.show of <__main__.Work…
class F: def __call__(self, *args, **kwargs): print('执行__call__') s = F()s() 先给类创建一个对象,直接通过对象来执行,就会自动去执行类中的__call__函数,如上面的执行结果就是“执行__call__”…
1.      void ellipse(InputOutputArray img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const Scalar& color, int thickness = 1,   int lineType = LINE_8, int shift = 0); ellipse函数将椭圆画到图像 lmg 上, 椭圆中心为点center,并且大小位于矩形 axes…
enumerate: 定义:enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表.元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标 例子: list1 =[89,98,00,75,68,37,58,90] for index,item in enumerate(list1): ': list1[index]=int('+str(item)) else: list1[index]=int('+str(item)) list1.sort() 解释:给数字加上年份:通过for循环,遍…
一.概念理解 1.json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数(可以这么理解,json是字符串) (1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码(可以这么理解,json.dumps()函数是将字典转化为字符串) (2)json.loads()函数是将json格式数据转换为字典(可以这么理解,json.loads()函数是将字符串转化为字典) 二.代码测试 1.py import json # json.dumps()函数的使用…
>>> dir(__builtins__)//查看内置函数(BIF)列表 ['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError', 'BaseException', 'BlockingIOError', 'BrokenPipeError', 'BufferError', 'BytesWarning', 'ChildProcessError', 'ConnectionAbortedError', 'ConnectionError', '…
文章目录cv2.thresholdcv2.bitwise_andcv2.bitwise_orcv2.bitwise_notcv2.inRangecv2.resizecv2.adaptiveThresholdcv2.warpAffine仿射cv2.getRotationMatrix2Dcv2.warpPerspective投射cv2.getAffineTransformcv2.getPerspectiveTransform 经过近一个月的学习,发现对图像的一些基本操作函数还是理解的不够透彻,因此觉…
写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯…
概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网…
目标 今天的课程比较轻松,我们来学习一下OpenCV中几个绘图函数: cv2.line cv2.rectangle cv2.circle 画直线 直接经过前面两节的内容.我想直接上代码应该是可以接受的.创建一个Python脚本,取名draw.py # 导入库 import numpy as np import cv2 # 初始化一块400*600的画布(相当于生成一个numpy数组,也就是一幅图像),注意这里的画布是三通道的,也就是彩色图像 canvas = np.zeros((400, 600…
部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理 什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点…
部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图…
一.K近邻 有两个类,红色.蓝色.我将红色点标记为0,蓝色点标记为1.还要创建25个训练数据,把它们分别标记为0或者1.Numpy中随机数产生器可以帮助我们完成这个任务 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 包含25个已知/训练数据的(x,y)值的特征集 trainData = np.random.randint(, , (, )).astype(np.float32) # 用数字0和1分别标记红色和蓝色…
debug的时候可以直接把图片画出来debug. imshow函数就是python opencv的展示图片的函数,第一个是你要起的图片名,第二个是图片本身.waitKey函数是用来展示图片多久的,默认值为0,即不写参数时默认值为0,代表无限等待.当写参数时,例如waitKey(5),意思是等待5ms.另外当等待时间内无任何操作时等待结束后返回-1,当等待时间内有输入字符时,则返回字符的阿斯克码值. 主要通过while(char(waitKey())!=’q’){}这段代码来解释.这段代码的意思是…
部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 19 Canny 边缘检测 目标 • 了解 Canny 边缘检测的概念 • 学习函数 cv2.Canny() 19.1 原理 Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是 John F.Canny 在1986 年提出的.它是一个有很多步构成的算法,我们接下来会逐步介绍. 19.1.1 噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器去除噪声,这个前面我们已经学过了. 1…
部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里…
希望这篇文章能彻底帮你解决python opencv安装和使用中的常见问题. 懒人请直奔这一节, 一条命令安装 opencv 使用python-opencv常用的问题 在linux中使用python版的opencv相信大家都会遇到各种问题, 常见的问题比如: imshow 无法使用, 会出现如下警告. 这是因为python-opencv没有编译gtk, 网上的解决方法可能会推荐你重新编译什么的, 太过麻烦, 也不一定能解决. cv2.error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv…
目标 了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 sample:它应该是np.float32数据类型,并且每个功能都应该放在单个列中. nclusters(K):结束条件所需的簇数 criteria:这是迭代终止条件.满足此条件后,算法迭代将停止.实际上,它应该是3个参数的元组.它们是(type,max_iter,epsilon): a. 终止条件的类型.它具有3个标志,如下所示: cv.TERM_CRITERIA_EPS-如果达到指定的精度epsil…
函数的基本使用 函数的定义 def 函数名(): 函数封装的代码 …… def 是英文 define 的缩写 函数名称 应该能够表达 函数封装代码 的功能,方便后续的调用 函数名称 的命名应该 符合 标识符的命名规则 可以由 字母.下划线 和 数字 组成 不能以数字开头 不能与关键字重名 函数的调用调用函数很简单的,通过 函数名() 即可完成对函数的调用 函数例子1:需求: 编写一个打招呼的say_hello的函数,封装两行打招呼的代码 在函数下方调用打招呼的代码 name = "张三"…
seamlessClone是OpenCV中新出现的函数,应该说如果能够基于较为准确的图像分割,能够得到很好的结果. 原始的前景,背景 三种flag下的融合结果   //注意头文件中添加  #include <opencv2/photo.hpp>  ,dst.rows);    ;} 当然选择这个例子有些讨巧的存在,因为前景为白底红色的文字,这个时候还是比较好进行区分的.同时我还做了一些其他图片的实验. 使用蝴蝶和星空来进行融合…
支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策…
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…