凸缺陷 前面我们已经学习了轮廓的凸包,对象上的任何凹陷都被成为凸缺陷.OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷.函数调用如下: hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False) defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull) cv2.convexityDefects函数()会返回一个数组,其中每一行包含的值是 [起点,终点,最远的点,到最远点的近似距离].我们可以在

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

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

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

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12968.html Python手势识别与控制 概述 本文中的手势识别与控制功能主要采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效---由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理和计算机视觉

凸缺陷,以及如何找到凸缺陷 找某一点到一个多边形的最短距离 不同形状的匹配 1.凸缺陷 前面已经设计了轮廓的凸包和凸性缺陷的概念.OpenCV中有一个函数cv2.convexityDefect()可以帮助我们找到凸缺陷: hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints=False)#这里必须是False defect = cv2.convexityDefects(cnt,hull) 它会返回一个数组,每一行的值为[起点,终点,最远的点,到最远点的近似距离].我们可以

步骤: 编写简易pygame精灵游戏(只实现键盘上下左右控制) 解决opencv手势识别核心问题 上述2部分对接上 pygame部分我们只加载个背景,然后里面放1只乌龟精灵,用键盘的上下左右键来控制,直接给出代码: 乌龟精灵代码(DemoSpirit.py): import pygame class DemoSpirit(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self, target, screen_size, position): pygame.sprite.

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

啥叫直方图 直方图简单来说就是图像中每个像素值的个数统计,比如一副灰度图中像素值为0的有多少个,1的有多少个... 在计算直方图之前,先了解几个术语: dims:要计算的通道数,对于灰度图dims=1,普通彩色图dims=3 range:要计算的像素值范围,一般为[0,255] bins:子区段数目,如果我们统计0~255每个像素值,bins=256:如果划分区间,比如0~15,16~31...240~255这样16个区间,bins=16 计算直方图 OpenCV和Numpy中提供了计算直方图的

将下面文档存为load_display_save.py #-*- coding:utf-8 -*- ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = args = vars(ap.parse_args()) image1 = cv2.imread(args[ cv2.imshow( cv2.waitKey(0) cv2.imwrite( 详细

C++ google::InitGoogleLogging("XXX"); google::SetCommandLineOption("GLOG_minloglevel", "2"); Python # coding: utf-8 pycaffe_dir = '/home/zz/work/caffe-BVLC/python' import sys sys.path.insert(0, pycaffe_dir) os.environ['GLOG_m

初学Python.Opencv,想用它做个实例解决车牌号检测. 车牌号检测需要分为四个部分:1.车辆图像获取.2.车牌定位.3.车牌字符分割和4.车牌字符识别 在百度查到了车牌识别部分车牌定位和车牌字符分割,先介绍车牌定位部分 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌部分,将其他部分均变为黑色背景.这里我采用cv2.gra

部分 III核心操作 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 9 图像的基础操作 目标 • 获取像素值并修改 • 获取图像的属性(信息) • 图像的 ROI() • 图像通道的拆分及合并几乎所有这些操作与 Numpy 的关系都比与 OpenCV 的关系更加紧密,因此熟练 Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码.(示例将会在 Python 终端中展示,因为他们大部分都只有一行代码) 9.1 获取并修改像素值 首先我们需要读入一幅图像: import cv2 import numpy

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

一.Mat生成图片 面的简单代码就可以生成两种表示方式下,图6-1中矩阵的对应的图像,生成图像后,放大看就能体会到区别: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 图6-1中的矩阵 img = np.array([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]], [[255, 255,

opencv 中轮廓特征包括: 如面积,周长,质心,边界框等 *弧长与面积测量 *多边形拟合 *获取轮廓的多边形拟合结果 python-opencv API提供方法: cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶), cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩, 同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积 和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度 *cv.approxPolyDP -contour -epsilon 越小越折  线越逼近真

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍程序性能检测及优化,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win7_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 本文使用到的库有cv2/numpy/time/profile,涉及函数有cv2.getTickCount,cv

OpenCV的图形用户界面(Graphical User Interface, GUI)和绘图等相关功能也是很有用的功能,无论是可视化,图像调试还是我们这节要实现的标注任务,都可以有所帮助. 窗口循环 OpenCV显示一幅图片的函数是cv2.imshow(),第一个参数是显示图片的窗口名称,第二个参数是图片的array.不过如果直接执行这个函数的话,什么都不会发生,因为这个函数得配合cv2.waitKey()一起使用.cv2.waitKey()指定当前的窗口显示要持续的毫秒数,比如cv2.wai