在Mat矩阵类的成员函数中copyTo(roi , mask)函数是非常有用的一个函数,尤其是后面的mask可以实现蒙版的功能,我们用几个实例来说明它的作用.我们要注意mask的数据类型,必须是CV_8U,且通道数或者是1,或者与roi一致. 首先我们令mask为尺寸与roi一致的1矩阵: int main() { Mat img1=imread(); Mat img2=imread(); imshow("initial img1",img1); Mat roi=img1(Rect(,

函数:Python的乐高积木 让编程改变世界 Change the world by program 相信大家小时候应该都玩过神奇的乐高积木,只要通过想象和创意,我们可以用它拼凑出很多神奇的东西. 随着我们学习的深入,我们编写的Python代码也日益增加且越来越复杂,所以我们需要找一个方法对这些复杂的代码进行重新组织,目的是为了使代码的逻辑显得更为简单和易懂,我们说了优秀的东西永远是经典的,而经典的东西永远是简单的,不是说复杂不好,是能够把复杂的东西简单化才能成为经典. 为了使得程序代码更为简单

匿名函数 python定义一个函数通常使用def关键词,后面跟函数名,然后是注释.代码块等. def func(): '''注释''' print('from func') 这样就在全局命名空间定义了一个叫func的函数,func表示函数体的内存地址,因为func指向函数体内存地址,所以可以通过func来调用函数. 那么匿名函数呢?从名字就可看出,匿名.想想就有点像以前小时候的佚名一样,带点说不清楚的神秘色彩,现在想来之所以感觉神秘可能是因为那时候不认识''佚''这个字... 强调: 匿名函数的

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(mask,cmap='gray') 上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0,灰度值大于175的点置255. 具体用法如下: threshold(src, thresh, maxv

OpenCV中image.copyTo()有两种形式: 1.image.copyTo(imageROI),作用是把image的内容粘贴到imageROI: 2.image.copyTo(imageROI,mask),作用是把mask和image重叠以后把mask中像素值为0(black)的点对应的image中的点变为透明,而保留其他点. re 1. opencv_copyTo; 2. OpenCV3之——copyTo()函数的使用方法; 3. OpenCV学习笔记(8)image.copyTo(

本次目标是将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间,颜色去除白色背景部分 具体就调用了cv2的两个函数,一个是rgb转hsv的函数 具体用法 hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)然后利用cv2.inRange函数设阈值,去除背景部分 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #lower20===>0,upper200==>0,函数很简单,参数有三个第一个参数:hsv指的是原图

(一)简单阈值 简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了.函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值,第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值,第四个是一个方法选择参数,常用的有: • cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) • cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转) • cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值) • cv2.THRESH_TOZERO • cv2

一.问题如下: cv2.findContours()这个方法是用来找出轮廓值的: # cv2.findContours找出轮廓值,cv2.RETR_EXTERNAL表示图像的外轮廓 binary, contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 但是在运行时,我所使用的opencv-python4.1.0.25则报错: 错误信息: ValueError: not enough v

1.输入为二值图像,黑色为背景,白色为目标 2.该函数会修改原图像,因此若想保留原图像在,则需拷贝一份,在拷贝图里修改. 一.查找轮廓 cv2.findContours() 三个输入参数:输入图像(二值图像),轮廓检索方式,轮廓近似方法 1.轮廓检索方式 cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓,上面一层为外边界,里面一层为内孔的边界信息 cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构

概念 修复是图像插值.数字修复算法在图像插值,照片恢复,缩放和超分辨率等方面具有广泛的应用. 大多数人会在家里放一些旧的退化照片,上面有一些黑点,一些笔画等.你有没有想过恢复它?我们不能简单地在绘画工具中擦除它们,因为它将简单地用白色结构替换黑色结构,这是没有用的.在这些情况下,使用称为图像修复的技术.基本思路很简单:用邻近的像素替换那些坏标记,使其看起来像是邻居(取自维基百科),考虑下面显示的图像: 库函数 dst = cv2.inpaint(src,mask, inpaintRadius,f

zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表. zip函数在获取数据后,生成字典(dict)时比较好用. for examples: # Code based on Python 3.x # _*_ coding: utf-8 _*_ # __Author: "LEMON" pList = [('li', 'LY', 80), ('zeng', 'ZW', 90), ('dudu', 'LR', 98)] names = [] scores = [] f

一个函数可以有多个参数,而在有的情况下有的参数先得到,有的参数需要在后面的情景中才能知道,python 给我们提供了partial函数用于携带部分参数生成一个新函数. def add(a,b,c=2): print("a is:%s b is %s c is %s"%(a,b,c)) return a+b+c add_with_a_b=partial(add,2,3) print(add_with_a_b())# it's 7 add_with_a=partial(add,9) pri

import cv2 as cv import numpy as np """ matchTemplate(): 参数image:待搜索的图像(大图) 参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像 参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺寸为w*h,则result尺寸一定是 (W-w+1)*(H-h+1) 参数method:指定匹配方法,有如下几种: CV_TM_S

http://www.runoob.com/python/python-func-hasattr.html https://www.cnblogs.com/zanjiahaoge666/p/7475225.html #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class Coordinate: x = 10 y = -5 z = 0 point1 = Coordinate() print(hasattr(point1, 'x')) print(hasatt

1.1 迭代器: 迭代的工具 1.1.1 什么是迭代: 指的是一个重复的过程,每一次重复称为一次迭代,并且每一次重复的结果是下一次重复的初始值 while True: print('=====>') l=['a','b','c'] count=0 while count < len(l): print(l[count]) count+=1   1.1.2 为什么要有迭代器? 对于序列类型:str,list,tuple,可以依赖索引来迭代取值, 但是对于dict,set,文件,python必须为

C:\Users\leahj>C:\Users\leahj\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Scripts\pip3 install cv2 Collecting cv2 Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: ) No matching distribution found for cv2 C:\Users\leahj>C:\Users

目录 函数进阶三 1. 匿名函数 1. 什么是匿名函数 2. 匿名函数的语法 3. 能和匿名函数联用的一些方法 2. python解释器内置方法 3. 异常处理 面向过程编程 函数进阶三 1. 匿名函数 1. 什么是匿名函数 匿名函数就是没有名字的函数,没法调用,他只能和某些方法联合起来使用 2. 匿名函数的语法 lambda 参数:返回值 #也可以通过赋值,让它变为有名函数 f = lambda x,y:x+y res = f(1,2) print(res) 3. 能和匿名函数联用的一些方法

上节课总结 1 运算符 in 字符串 判断  : “hello” in "asdasfhelloasdfsadf" 列表元素判断:"li" in ['li', 'ok'] 字典key判断:key in dic.keys() 2 基本的数据类型 类名() 其实就是执行类的 __init__ int() __init__(self,args,base=10) int a. 创建方式 两种 n1 = 123 # 根据int类,创建了一个对象 n2 = int(123) #

0. 你有听说过DRY吗? me:不知道 参考答案: 1. 都是重复一段代码,为什么我要使用函数(而不使用简单的拷贝黏贴)呢? me:函数可以设置参数. 参考答案:0) 可以降低代码量(调用函数只需要一行,而拷贝黏贴需要N倍代码) 1) 可以降低维护成本(函数只需修改def部分内容,而拷贝黏贴则需要每一处出现的地方都作修改) 2) 使序更容易阅读(没有人会希望看到一个程序重复一万行“I love FishC.com”)2. 函数可以有多个参数吗? me:无数个,但是设置多了也不是很好,代码不容易