使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域 步骤: 1.读取一张图片 2.转换颜色格式为hsv 3.设置要扣取区域颜色的上下门限 4.从原始图像中获取感兴趣区域的掩码 5.使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像 测试代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # opencv中图像掩膜操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('hat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #转换为HSV hsv

本文由 @lonelyrains 出品,转载请注明出处.  文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/46915705 上一步生成标定图參考上一篇文章OpenCV生成标定图. 在生成标定图之后,须要用A4纸打印下来.才干拿到摄像头以下摆弄. 笔者使用的是imagelist图片列表的方式使用标定图.即先用摄像头拍一部分图片,然后再由以下说的校准project校准得到畸变參数--主要原因是还没有搞清楚怎么实时获取这个摄像头(海康威视

摄像头脸部识别 (1)opencv 抓取视频数据并保存 基于python 和 opencv 3.4.0 (兼容 opencv 2.X 参考注释),详细如代码 import numpy as np import cv2 # 从文件打开视频 #videoFile = "test.mp4" #capture = cv2.VideoCapture(videoFile) #从摄像头获取视频 capture = cv2.VideoCapture(0) # Define the codec and

Zxing 是google提供的二维码扫描project Demo本身默认的扫图区域最大仅仅有 360*480    须要拉开非常远的距离才干将整个二维码扫描到 因此须要我们自己调整取图大小 在CameraManager.java这个类中进行调整 默认的大小是 下面这4个參数 // private static final int MIN_FRAME_WIDTH = 240; // private static final int MIN_FRAME_HEIGHT = 240; // priva

以下代码为在Python3环境下利用OpenCV 抓取摄像头的实时图像, 通过OpenCV的 calHist函数计算直方图, 并显示在3个不同窗口中. import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import time cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, fram

第一种办法 单张图获取 网页打开#//http://192.168.1.82/webcapture.jpg?command=snap&channel= 1 网页打开直接抓一张图 python #//http://192.168.1.83/webcapture.jpg?command=snap&channel= 1 import cv2 url = 'http://192.168.1.83/webcapture.jpg?command=snap&channel=1' savepath

一.概述: 人类能够观察到的光的波长范围是有限的,并且人类视觉有一个特点,只能分辨出二十几种灰度,也就是说即使采集到的灰度图像分辨率超级高,有上百个灰度级,但是很遗憾,人们只能看出二十几个,也就是说信息损失了五十倍.但人类视觉对彩色的分辨能力相当强,能够分辨出几千种色度,所以在实际应用中,可以将灰度图转变成彩虹图或者伪彩图等根据需求的彩色图. 二.彩虹图: 主要思路:把灰度图对应的0~255的数值分别转成彩虹色:红.橙.黄.绿.青.蓝,这里没有使用紫色,是因为紫色的效果并不好. //彩虹图的颜色

http://blog.csdn.net/ljsspace/article/details/6702178  分类: 图形图像(3)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本程序通过JFrame实时显示本机摄像头图像,并将图像存储到一个缓冲区,当用户用鼠标点击JFrame中任何区域时,显示抓取图像的简单动画,同时保存缓冲区的图像到磁盘文件中.点击JFrame关闭按钮可以退出程序. 实现: import java.awt.Graphics2D; import java.awt.e

工作中需要对摄像头进行调试, Python平台大大提高调试效率. 从网找到段代码, 可以从摄像头图像中抠出蓝色. import cv2 import numpy as np cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, frame = cap.read()     hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lowe

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std; //加载图片并显示灰度图void loadGrayImg(){ Mat src = imread("D:\\images\\1.jpg"); if (src.empty()) { cout <<"could load image..." <<

使用OpenCV画直方图是一件轻松的事情,画折线图就没有那么Easy了,还是使用一个库吧: GraphUtils 源代码添加入工程 原文链接:http://www.360doc.com/content/14/0424/12/16961511_371674057.shtml 使用的画图代码: //使用一个OpenCV的画图库 #include "GraphUtils.h" //显示文本里面的模式曲线 void CPicToolsDlg::OnBnClickedButtonShowpatt

cv::groupRectangles void groupRectangles(vector<Rect>& rectList, int groupThreshold, double eps=0.2)¶ Groups the object candidate rectangles Parameters: rectList – The input/output vector of rectangles. On output there will be retained and group

代码如下: // disparity_to_3d_reconstruction.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" //Huang,Haiqiao coded on Dec.2009代码出处: //http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=8722&extra=&page=1 #include "stdafx.h" #incl

import requests from fake_useragent import UserAgent from requests.exceptions import Timeout from urllib.parse import quote, unquote import re, json, os, hashlib from lxml import etree import time from multiprocessing import Process, Queue, Pool # 之前

https://blog.csdn.net/qq_32211827/article/details/56854985 首先,灰度图可以是一个通道存成图片,也可以是3个通道存成图片,3个通道存成图片,其他两个通道的值为0 至于怎么存,其实很简单,你本身的mat矩阵是几个channel的,存的时候可能就是几个channel的图片 https://zhidao.baidu.com/question/2267477297800203908.html 对于单通道的灰度图,你用imread读取的时候,如果第

#coding=gbk import requests from fake_useragent import UserAgent from lxml import etree import urllib import re import os pattern = 'https://(.+?)\.(.*).com' # url = 'https://wangxu.tuchong.com/23892889/' url = input("请输入图虫网图片地址:") headers = { '

批量截图(截取正方形图,哪个边短就用哪个边作为标准来截取) 功能是裁取图片中红色框的部分. 代码为: import sys from tkinter.tix import Tk from PIL import Image import os import tkinter # 获取文件夹中所有图片名 def getFileName(filePath): # file_dir = r"D:\\image123" file_dir = filePath i = 1 imageNameList

需要注意的是下面r,b,g的类型和顺序 须用IPL_DEPTH_8U类型创建图像且[0][1][2]分量分别是b,g,r. 另外多谢郑乾师兄帮我发现了IPL_DEPTH_8U问题 uchar r,b,g;//notice 'uchar' type must be used instead of double int h=workImg->height; int w=workImg->width; IplImage *D=cvCreateImage(cvGetSize(workImg),IPL_

import requests import re import os import time print("ready....") def downPic(dirs, keyword, imgId): headers_downPic = { 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8', 'Accept-Encoding': 'gzip

items.py,根据需求确定自己的数据要求 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class TodayScrapyItem(scrapy.Item): # define the fields for yo

// Threshold.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <highgui.h> int g_threshold = 100; IplImage* img1= NULL; IplImage* g_gray = NULL; CvMemStorage* g_storage = NULL;