cv2.imdecode()函数从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换(解码)成图像格式;主要用于从网络传输数据中恢复出图像. cv2.imencode()函数是将图片格式转换(编码)成流数据,赋值到内存缓存中;主要用于图像数据格式的压缩,方便网络传输. imdecode()使用 从网络读取图像数据并转换成图片格式: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import urllib import cv2 url = 'http://www.pyi

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

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

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

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

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

从网络读取图像数据并展示 需要使用cv2.imdecode()函数,从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换(解码)成图像格式:主要用于从网络传输数据中恢复出图像. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from urllib import request import cv2 url = 'https://www.baidu.com/img/superlogo_c4d7df0a003d3db9b65e9ef0fe6da1ec.png?where=

cv2.imdecode()函数从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换(解码)成图像格式;主要用于从网络传输数据中恢复出图像.cv2.imencode()函数是将图片格式转换(编码)成流数据,赋值到内存缓存中;主要用于图像数据格式的压缩,方便网络传输. imdecode()使用 从网络读取图像数据并转换成图片格式: # -*- coding: utf- -*- import numpy as np import urllib import cv2 url = 'https://www.baid

Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.通过http传输图片常常将图片数据转换成base64之后再进行传输. Base64简介 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范. Base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java

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(&

原地址:https://blog.csdn.net/liuqinshouss/article/details/78696032 1 说明 本篇中使用的opencv版本为3.3,python使用的版本为3.6. 2.问题描述 本人小白一枚,由于毕业论文做图像识别方面的内容,所以最近才开始学习python,老师指导我用opencv做图片去噪处理,所以最近才知道opencv是干嘛用的,opencv才安装好,想尝试一下简单的使用opencv读取.显示和存储一个图片.然而一开始就给了我一个下马威. 开始代

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

cv2.fillConvexPoly() cv2.fillConvexPoly()函数可以用来填充凸多边形,只需要提供凸多边形的顶点即可. 我们来画一个三角形 img = np.zeros((1080, 1920, 3), np.uint8)triangle = np.array([[0, 0], [1500, 800], [500, 400]]) cv2.fillConvexPoly(img, triangle, (255, 255, 255)) plt.imshow(img)plt.show

PIL和cv2是python中两个常用的图像处理库,PIL一般是anaconda自带的,cv2是opencv的python版本.base64在网络传输图片的时候经常用到. ##PIL读取.保存图片方法from PIL import Imageimg = Image.open(img_path)img.save(img_path2) ##cv2读取.保存图片方法import cv2img = cv2.imread(img_path)cv2.imwrite(img_path2, img) ##图片文

知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j