首先在命令中安装opencv: pip install opencv-python 然后打开notebook: jupyter notebook 建立文件,写入如下代码: import cv2 capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 获取一帧 ret, frame = capture.read() # 将这帧转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('fram

  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

之前在linux下安装python和opencv及相关的库,都可以直接命令行操作.最近需要在windows下配置一下,查了一些资料,发现网上有很多关于python和opencv的配置,但由于不同版本问题,很多参考的通用性不好,描述说明比较简单,所有在这里整理了下步骤,希望能起到一些参考作用. 主要分为四部,顺序是先装python,后面面的步骤没有太严格的顺序.   1. 安装python2.7.x python.org官网下载python2.7.X 我用的是2.7.10(2.7.9以上版本自带p

OpenCV 依赖 下载OpenCV 配置 总结 给Python搭建opencv的环境还真是略嫌麻烦,于是做下笔记,以备不时之需. OpenCV 依赖 opencv有些依赖,我们必须安装一下,否则接下来的opencv配置就有可能出现一些问题了.具体如下: NumPy:pip install numpy 即可 SciPy11.0: scipy-0.11.0-win32-superpack-python2.7比较推荐,但是这个module可以不装的 下载OpenCV 下载链接.唯一需要注意的是下载对

Ubuntu 16.04 python和OpenCV安装:最进在做深度学习和计算机视觉的有关内容,因此要在python中用到opencv.我的电脑装的是Ubuntu 16.04,python 2.7和OpenCV 3.2.0 .按照官网的安装方法出了个问题,找不到 cv2 module.因此把自己安装成功的过程和大家分享一下: 1. 首先更新相关的package: ? 1 sudo apt-get update ? 1 sudo apt-get install build-essential c

Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.通过http传输图片常常将图片数据转换成base64之后再进行传输. Base64简介 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范. Base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java

该博客转自www.pyimagesearch.com,进行了相关修改补充. Over the past few months I've gotten quite the number of requests landing in my inbox to build a bubble sheet/Scantron-like[简而言之答题卡] test reader using computer vision and image processing techniques. And while I'

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

Python配置opencv 原理 Python调用opencv的原理是:opencv编译出共享库文件,python把这个共享库文件作为一个模块加载并使用. 通俗点就是,编译opencv的时候开启python接口选项,编译好了会产生cv2.so(linux下)或者cv2.pyd(windows下)这个共享库文件,python代码中import这个cv2就可以用了.为了能正确import它,往往需要把cv2.so放在python找包能找到的路径下,或者修改PYTHONPATH环境变量让它包含cv2

BugKu杂项-2B 下载图片后,binwalk下跑一跑,发现有个zip,分离. 值得一提的是,这个zip是伪加密的. 但是你在分离的时候,伪加密的图片也给你分离出来了.这两个图片2B和B2肉眼看起来长得是一样的,名字也很有意思. 2B和B2这两张极为相似的,这时候想到就是隐写里的提取盲水印,脚本我目前找到了两个(需要opencv,下面会有安装方法),并且这两个不完全一样,怎么说呢,用其中一个加上水印,用另一个解不开,所以还是都存起来吧.下载地址: https://github.com/liny

写在之前 从去年開始关注python这个软件,途中间间断断看与学过一些关于python的东西.感觉python确实是一个简单优美.easy上手的脚本编程语言,众多的第三方库使得python异常的强大.能够处理很多不同的问题,同一时候它的很多开源免费的库使得python的使用也是十分的广泛. 在科学计算.数据处理与图像领域,自己以前一直在使用matlab.感觉matlab也是一个语言优美.简单方便的编程语言,都说matlab与python在某些领域是非常类似的,确实是这样,就科学计算.数据处理上真

Python C++ OpenCV TensorFlow手势识别(1-10) 毕设 支持定制开发 (MFC,QT, PyQt5界面,视频摄像头识别) QQ: 3252314061 效果如下:

# 2018-06-03 # 1. Python下载:https://www.python.org/downloads/ 选择对应平台对应版本的的Python进行安装. 2. Python版OpenCV安装: 如果Python环境已在电脑中全局配置,则可以直接用 pip 包管理工具进行安装,打开cmd直接输入: pip3 install opencv-python 如果没有配置Python环境或者Python是隔离的,可以到相应文件夹下调用pip工具,如下图: 3. 简单实例,通过Python的

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处

OpenCV提供了python的接口,而且很重要的一点是python下的很多接口名与C++的接口名是一样的,这一篇先记录python调用OpenCV去读取图像.显示图像和保存图像. 1.OpenCV读取图像cv2.imread 与C++下的接口一样,Python下的读图的接口也还是imread(): img = cv2.imread("D:\images\lena.jpg", flags=0) 如果路径是错误的话,OpenCV是不会提示的错误的.后面的flags是读取图像的顺序,这里有

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 普通操作 1. 读取像素 读取像素可以通过行坐标和列坐标来进行访问,灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B.G.R三个分量. 需要注意的是, OpenCV 读取图像是 BGR 存储显示. 灰度图片读取操作: import cv2 as cv # 灰度图像读取 gray_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE) print(gray_img[20, 30])

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 图像加法 图像加法有两种方式,一种是通过 Numpy 直接对两个图像进行相加,另一种是通过 OpenCV 的 add() 函数进行相加. 不管使用哪种方法,相加的两个图像必须具有相同的深度和类型,简单理解就是图像的大小

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 图像缩放 图像缩放只是调整图像的大小,为此, OpenCV 为我们提供了一个函数 cv.resize() ,原函数如下: resize(s

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 图像的阈值 看到这个词可能大家都很懵,为啥在图像处理里面还会有阈值. 图

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 1.