OpenCV是进行图像处理的工具,也是计算机视觉领域近十几年不断发展和完善的产物.面对这个已基本成熟的开源库知识体系,我们新生代有必要不断地总结.回顾,以新的视角快速融入计算机视觉的奥秘世界. 从这篇随笔开始,让我们踏上重新回顾OpenCV进行图像处理的奇妙之旅. 1  图像处理基础 1.1  图像的读入.显示.保存 #图像读入 import cv2 img1 = cv2.imread(r'E:/python_opencv/tupian.jpg',0) #图像显示 cv2.imshow('tup

Programming in LuaCopyright ® 2005, Translation Team, www.luachina.net Programming in LuaProgramming in Lua作者:Roberto Ierusalimschy翻译:www.luachina.netSimple is beautifulCopyright ® 2005, Translation Team, www.luachina.net Programming in Luai版权声明 <Pro

用法:cv2.namedWindow('窗口标题',默认参数) 默认参数:cv2.WINDOW_AUTOSIZE+cv2.WINDOW_KEEPRATIO+cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED) 参数: cv2.WINDOW_NORMAL 窗口大小可改变 cv2.WINDOW_AUTOSIZE 窗口大小不可改变 cv2.WINDOW_FREERATIO 自适应比例 cv2.WINDOW_KEEPRATIO 保持比例饿 cv2.WINDOW_GUI_NORMAL cv2.WINDOW_G

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

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

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

1 环境设置: win10 python 3.6.8 opencv 4.0.1 2 尝试的方法 在学习人脸识别中,遇到了没有 cv2 中没有 face 属性.在网上找了几个方法,均没有成功解决掉该问题. 2.1 方法一 来源:module 'cv2.cv2' has no attribute 'face' pip install opencv-contrib-python 重启sublime,在运行后依旧报错. 当然了,这个不成功可能是由于opencv 与 contrib 版本不匹配造成的. 2

1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)  # 找出图像中的角点 参数说明:gray表示输入的灰度图,2表示进行角点移动的卷积框,3表示后续进行梯度计算的sobel算子的大小,0.04表示角点响应R值的α值 角点检测:主要是检测一些边角突出来的点,对于A和B这样的面上的点而言,一个卷积框在上面移动,框中的基本像素点不发生变化, 对于像C和D边界点,只有x或者y轴方向上的平移,像素框内的像素会发生偏移,而对于E和F这样的角点而言,不管是像x轴或者向y轴平移,像素框内

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

1.读取图片 import cv2 img = cv2.imread('./test.jpg') 读取出来的图片是numpy.ndarray格式,值是0-255, img的形状是 (图片高度,图片宽度,图片通道数),打印值出来发现通道的顺序是BGR,而不是RGB. 2.改变图片大小 import cv2 width = 100 height = 200 img = cv2.imread('./test.jpg') img = cv2.resize(img,(width, height),inte

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 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 impor

转载:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 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 impor

import cv2 img = cv2.imread('E:\\usb_test\\example\\yolov3\\rknn_emotion\\test_images\\llj5.jpg') font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX imgzi = cv2.putText(img, ', (50, 300), font, 1.2, (255, 255, 0), 2) cv2.imshow('',img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindo

目标 在本教程中,你将学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个,像BGR↔灰色,BGR↔HSV等 除此之外,我们还将创建一个应用程序,以提取视频中的彩色对象 你将学习以下功能:cv.cvtColor,cv.inRange等. 改变颜色空间 OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法.但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR↔灰色和BGR↔HSV. 对于颜色转换,我们使用cv函数.cvtColor(input_image, flag),其中flag决定转换的类型. 对于BGR→灰度转换,我们使

opencv是一个基于BSD许可发行(也就是俗称的开源)的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS上.由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成的它轻量且高效,并提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 对于python而言,在引用opencv库的时候需要写为import cv2.其中,cv2是opencv的C++命名空间名称,使用它来表示调用的是C++开发的opencv的接口. 参考地址:

技术背景 在机器视觉等领域,最基本的图像处理处理操作,可以通过opencv这个库来实现.opencv提供了python的接口,所需安装的库为opencv-python,但是在库的导入的时候一般用的是import cv2,因此很多也把opencv-python简称为cv2. cv2的安装 如果是使用anaconda所搭建的python的编程环境,一般会事先安装好cv2这个仓库.在上面的超链接中可以找到适合自己本地环境的anaconda环境进行安装,这是一个非常常用的python包集成管理工具,其中

​ 0.序言 之前的博客里我们介绍了opencv在图像上的基本操作,下面我们来进行稍微深入一点的介绍,从这里开始我们可以发现opencv库能给我们带来的更多更有趣的功能.从现在开始,我们将逐步深入了解opencv库中对图像处理的一些高级方式. 在这篇博客中,我们将学习如何将图像在色彩空间之间的转换,例如BGR转换成灰色,BGR转换成HSV等 此外,我们还将创建一个应用程序,以提取视频中的彩色对象 我们还将学习以下功能:cv.cvtColor,**cv.inRange**等 1.改变颜色空间 Op

▓▓▓▓▓▓ 大致介绍 拖拽改变元素大小是在模拟拖拽上增加了一些功能 效果:拖拽改变元素大小 ▓▓▓▓▓▓ 拖拽改变元素大小原理 首先这个方块得知道我们想要改变这个它的大小,所以我给它设定一个范围,当点击这个范围时表明我们想要改变它的大小 当我们点击方块的这些红色区域时,方快就知道我们想要改变它的大小 代码实现: // 获取event对象,兼容性写法 var ev = ev || event; // 鼠标按下时的位置 var mouseDownX = ev.clientX; var mouseD

前日,一小伙伴问我一个问题,说它解决了半天都没解决这个问题,截图如下: 大概楼主理解如下: 如果在应用中有一个判断wifi的开关和一个当前音量大小的seekbar以及一个获取当前电量多少的按钮,想知道如果按home键后调整了wifi开关信息以及媒体音量信息,再切换到前台UI如何才会实时刷新.其实这个问题不难解决,如果你了解activity的生命周期,只需要把设置开关和seekbar的信息放在onResume中就好了,因为无论是锁屏后打开或者是切换后台再前台都是会调用onResume的.但不由得滋

× 目录 [1]原理简介 [2]范围圈定 [3]大小改变[4]代码优化 前面的话 拖拽可以让元素移动,也可以改变元素大小.本文将详细介绍拖拽改变元素大小的效果实现 原理简介 拖拽让元素移动,是改变定位元素的left和top值实现的.而拖拽改变元素大小,则还需要改变元素的宽高   范围圈定 我们把改变元素大小的范围圈定在距离相应边10px的范围内 左侧边界L = obj.offsetLeft + 10 右侧边界R = obj.offsetLeft + obj.offsetWidth - 10 上侧

有时,开发人员会对应用程序进行更改,当安装为以前版本的更新时出现令人惊讶的结果 - 快捷方式断开,小部件消失或甚至根本无法安装. 应用程序的某些部分在发布后是不可变的,您可以通过理解它们来避免意外. 你的包名和证书 其中最明显和最可见的是“manifest package name”,它是在AndroidManifest.xml中为您的应用程序提供的唯一名称. 该名称使用Java语言风格的命名约定,具有Internet域所有权有助于避免名称冲突. 例如,由于Google拥有域“google.co