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

2018-03-0421:22:46 (1)cv.InRange函数 void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分 const CvArr* src,//目标图像const CvArr* lower,//阈值下限 const CvArr* upper,//阈值上限 CvArr* dst//结果图像 ) 历程:# 取出摄像头中,绿色的区域 import cv2 as cv import numpy as np def video_demo(): capture = cv.Video

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

(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

文章目录cv2.thresholdcv2.bitwise_andcv2.bitwise_orcv2.bitwise_notcv2.inRangecv2.resizecv2.adaptiveThresholdcv2.warpAffine仿射cv2.getRotationMatrix2Dcv2.warpPerspective投射cv2.getAffineTransformcv2.getPerspectiveTransform 经过近一个月的学习,发现对图像的一些基本操作函数还是理解的不够透彻,因此觉

此次主要学习了如何将BGR转成HSV,主要用到cv2.cvtColor()和cv2.inRange()函数来识别视频中的蓝色物体. code: import cv2import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0)#开启相机 while(1): _,frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #将BGR图转成HSV图 lower_blue = np.array([100,43

HSV 颜色空间 导入资源 In []: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg ​ import numpy as np import cv2 ​ %matplotlib inline 读入RGB图像 In [4]: # Read in the image image = mpimg.imread('images/car_green_screen2.jpg') plt.imshow(image) Out[

在我们的生活中常常要用到各种底色要求的证件电子照,红底.蓝底.或者白底,而假如你手上只有一种底色的证件照,你又不想再去拍又不会PS怎么办?今天教你们用OpenCV和Python给你的证件照换底色. Python3 numpy函数库 OpenCV库 Windows10 + Anaconda+Pycharm 1.读取要换底色的图片 导入OpenCV库,使用imread函数读取图片. import cv2import numpy as np # 读取照片并显示image=cv2.imread('yan

目录: (一)调用转换函数实现图像色彩空间转换------ cv2.cvtColor函数 (二)色彩空间转换,利用inrange函数过滤视频中的颜色,实现跟踪某一颜色 正文: (一)调用转换函数实现图像色彩空间转换------ cv2.cvtColor函数 cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None),作用:将一幅图像从一个色彩空间转换到另一个色彩,空间参数:code,转换的色彩空间. BGR--->GRAY,BGR--->HSV,BGR--->YUV,B

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(&

颜色空间转换 对图像进行颜色空间转换,比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等 我们要用到的函数是:cv2.cvtColor(input_image ,flag),其中 flag就是转换类型,常用的就几种转换的类型: 对于 BGR↔Gray 的转换,我们要使用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY.同样对于 BGR↔HSV 的转换,我们用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2HSV. 物体跟踪 通过某个颜色来跟踪一个物体, • 从视频中获取每一帧图像 •

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

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