1.cv2.copyMakeBoder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE) 参数说明: img表示需要补零的图片, top_size, bottom_size, left_size, right_size表示需要补零的尺寸, cv2.BORDER_REPLICATE表示补零的方式,这个是复制 2. 补零的方式说明 cv2.BORDER_REPLICATE: 进行复制的补零操作, 只对边缘

有时候使用cv2需要安装opencv,但是opencv安装比较麻烦,因为需要编译过程. 所以,我们可以使用PIL对cv2的一些常用接口进行复现. 这里我们实现了cv2的imread(), imwrite(), resize(), cvtColor() 共四个接口. 实现代码如下: import PIL from PIL import Image import numpy as np def imread(filename): img = np.array(Image.open(filename)

用python写了一个测试Demo,其中涉及到一些常用的用法,现在记录在这里,方便后续查阅: 1 python中全局变量的使用: 引用全局变量,不需要golbal声明,修改全局变量,需要使用global声明,特别地,列表.字典等如果只是修改其中元素的值,可以直接使用全局变量,不需要global声明. 全局变量在所有程序的外部进行定义,再函数内部使用的时候分为两种情况,一种是只是使用全局变量的值,第二种是对全局变量进行的值进行修改,第一种情况下不会产生歧义,直接使用即可,第二种情况下则有可能会产生

首先,由于cv2处理的图片是通过ndarray的格式操作的,也就是说通过array的拼接就可以实现图片的拼接,那么之后就可以通过简单的imshow将合并的图片打印从而达到在一个窗口中显示多张图片的目的. import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread("img1.jpg") img2 = cv2.imread("img2.jpg") # resize to same scale im1 = cv2.resize(img

1 概述 本文牵涉的概念是候选区域(Region Proposal ),用于物体检测算法的输入.无论是机器学习算法还是深度学习算法,候选区域都有用武之地. 2 物体检测和物体识别 物体识别是要分辨出图片中有什么物体,输入是图片,输出是类别标签和概率.物体检测算法不仅要检测图片中有什么物体,还要输出物体的外框(x, y, width, height)来定位物体的位置. 物体检测的核心就是物体识别. 为了定位物体,我们需要选择一些子区域并在子区域上运行物体识别算法.物体的位置就是物体识别算法返回最高

第 0005 题: 你有一个目录,装了很多照片,把它们的尺寸变成都不大于 iPhone5 分辨率的大小. import cv2 import os def resize(path,sizeX,sizeY): files = os.listdir(path) for image in files: if '.jpg' in image: img = cv2.imread(path+'\\'+image) imgResized = cv2.resize(img,(sizeX,sizeY)) cv2.

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本节学习图像金字塔,图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔.它是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 1,图像金字塔 图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面准备学习如何对文档扫描摆正及其OCR识别的案例,主要想法是对一张不规则的文档进行矫正,然后通过tesseract进行OCR文字识别,最后返回结果.下面进入正文: 现代生活中,手机像素比较高,所以大家拍这些照片都很随意,随便拍,比如下面的照片,如发票,文本等等: 对于这些图像矫正的问题,在图像处理领域

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

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

1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR)  # 进行图像大小的重新变化参数说明:frame表示输入图片,(w, h) 表示变化后的长和宽, cv2.INTER_AEAR表示插值的方法 4.cv2.selectROI(‘Frame’, frame, fromCenter=False,s

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.cv2.add(dog_img, cat_img)  # 进行图片的加和 参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414))  # 根绝给定的维度进行变化   cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1)  使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变 参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x

import cv2 img = cv2.imread('0_116_99_355_0.jpg') # 方法一: # res = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #比例因子:fx=2,fy=2 # 方法二: print(img.shape) height, width = img.shape[:2] res = cv2.resize(img, (129, 128), interpolation=cv2.IN

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

根据访问图片识别 # coding:utf-8 import sysimport math import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath = r'l.png' face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY

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.图片加载.显示和保存 import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0) # 展示原图 cv2.imshow("img", img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey", imgGrey) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存灰色图片 cv2.imwrite(&

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

旋转: def get_image_rotation(image): #通用写法,即使传入的是三通道图片依然不会出错 height, width = image.shape[:2] center = (width // 2, height // 2) rotation = random.randint(-20,20) #得到旋转矩阵,第一个参数为旋转中心,第二个参数为旋转角度,第三个参数为旋转之前原图像缩放比例 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -rotat