首先在命令中安装opencv: pip install opencv-python 然后打开notebook: jupyter notebook 建立文件,写入如下代码: import cv2 capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 获取一帧 ret, frame = capture.read() # 将这帧转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('fram

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6204100.html 参考网址: http://www.docs.opencv.org/master/d5/de5/tutorial_py_setup_in_windows.html 首先电脑上安装了opencv. 1. 安装依赖包:python2.7.x,numpy,matplotlib. 2. python安装到默认位置,如C:/Python27/. 3. 在命令行中输入python,而后输入i

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

Ubuntu16.04安装opencv for python/c++ 网上关于opencv的安装已经有了不少资料,但是没有一篇资料能让我一次性安装成功,因此花费了大量时间去解决各种意外,希望这篇能给一些人带去便利,节省时间. 1.安装OpenCV所需的库 sudo apt-get install build-essential -dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -dev 2.下载最新opencv源码 链接:

在今天的博文中,我将演示如何使用模板匹配作为OCR的一种形式来帮助我们创建一个自动识别信用卡并从图像中提取相关信用卡数位的解决方案. 今天的博文分为三部分. 在第一部分中,我们将讨论OCR-A字体,这是一种专门用于辅助光学字符识别算法的字体. 然后,我们将设计一个计算机视觉和图像处理算法,可以: 本地化信用卡上四位数字的四组.        提取这四个组中的每一个,然后单独分割十六个数字中的每一个.     通过使用模板匹配和OCR-A字体识别十六张信用卡数字中的每一个. 最后,我们将看一些将我

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-

[参考安装步骤] http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/index.html http://blog.csdn.net/huruzun/article/details/39395343 1.环境 win7 64 python2.7  32位  https://www.python.org/downloads/ 切记:安装过程中,添加到环境变量PATH中 查看python是32位还是64位? 2.openCV安装 2.1 安装

本人的学习笔记主要记录的是学习opencv-python-tutorials这本书中的笔记 今天晚上简单学习OpenCV for Python如何绘图,主要用了这几个函数(这几个函数可在:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/drawing_functions.html 找到): cv2.line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) cv2.circle(img, center,

更改前的安装过程有些问题,主要是ffmpeg-devel的安装部分,这里重新说一下 两种安装方法: 第一种,直接: # yum install numpy opencv* 这种方法安装了之后,能够在python中使用opencv(import cv2),但是如何在C++环境中使用opencv,我还不清楚 第二种方法,从源码安装 1, 安装 opencv 的依赖项 google: install opencv for python in fedora    发现:    http://docs.o

Python教程系列:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 与C++的不同之处:http://developer.51cto.com/art/201003/187863_all.htm python接口功能的类似功能的介绍其中包括迭代访问.切片方式.如果你对python接口功能想有所了解的话,你可以浏览以下文章,会对你有所帮助. AD:2013云计算架构师峰会课程资料下载 在正常情况下, OpenCV的python接口和C语

1.python的安装参看 http://www.cnblogs.com/samo/p/6734403.html 2.OpenCv安装.opencv2.4.10可以支持vc10/vc11/vc12,opencv2.4.12支持vc11/vc12 .在此处由于我已安装vs2010,故从 http://opencv.org/releases.html 上下载 opencv-2.4.10.exe并安装. 3.OpenCv配置 假设你将OpenCV安装在F:\opencv,Python27安装在F:\P

一.openCV简介 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库.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方面的很多通用算法. 简言之,通过openCV可实现计算机图像.视频的编辑.广泛应用于图像识别.运动跟踪.机器视觉等领域. 二.Ubuntu16.04下的安装 直接使用pip安装 pip3 install opencv-python 或者使用国内镜像安装 pip3 install open

概述 你对智慧城市的想法感到兴奋吗?如果是的话,你会喜欢这个关于建立你自己的车辆检测系统的教程的 在深入实现部分之前,我们将首先了解如何检测视频中的移动目标 我们将使用OpenCV和Python构建自动车辆检测器 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771

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

opencv下载地址:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.3/OpenCV-2.4.3.exe/download Python 操作可以找到一张图片中突出点的,比如周围都是黑色像素的一个白色像素将被找到   import cv2.cv as cv     #load image filename = "../Video/cat.jpg" image = cv.LoadImage(filen

在macosx下安装opencv,最大的困难在于协调python版本.由于在opencv官网上,强烈建议安装完整版的python(不建议使用mac 内置的python),所以会碰到这个多个python版本,导致opencv安装失败 1. 安装brew 2. 安装python(直接在官网下载安装包)点击.dmg文件,安装python. 在应用程序列表中会添加IDEL.pythonLauncher.buildapplet三个应用. 同时,系统默认的python被替换为新版本,新版本安装路径 /Lib

Matplotib 是python 的一个绘图库,里头有各种各样的绘图方法,可以用Matplotib 显示图像,放大图像,保存图像等等,对于OpenCV处理图像具有非常大的帮助.但是,安装Matplotib 会遇到一系列问题,因为matplotlib 需要依赖许多其他科学计算的第三方库,就需要一个一个的安装了.(OpenCV的基本配置请参见上一贴 http://www.cnblogs.com/sopic/p/4753413.html ) 下面就是基于win7 32/64位系统完整解决方案: Py

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

  读取图像首先要导入OpenCV包 import cv2 OpenCV目前支持读取bmp.jpg.png.tiff等常用格式. //读取图片 img2 = cv2.imread('out-0022.jpg') //显示图片 //创建窗口,窗口显示图片 cv2.namedWindow("Image") cv2.imshow("Image", img2) //保持图像显示 cv2.waitKey (0) //复制图片 //要import numpy as np img

今天主要看了OpenCV中的事件以及回调函数,这么说可能不准确,主要是下面这两个函数(OpenCV中还有很多这些函数,可以在 http://docs.opencv.org/trunk/modules/highgui/doc/user_interface.html 找到,就不一一列举了),然后自己做了一个简单的绘图程序 函数如下: cv2.setMouseCallback(windowName, onMouse[, param]) cv2.createTrackbar(trackbarName,

最近要实现opencv视频打马赛克,在网上找了一下基本是C++的实现,好在原理一样,下面给出python实现. 原理和注意点,我都写在注释里了 import cv2 ##马赛克 def do_mosaic(frame, x, y, w, h, neighbor=9): """ 马赛克的实现原理是把图像上某个像素点一定范围邻域内的所有点用邻域内左上像素点的颜色代替,这样可以模糊细节,但是可以保留大体的轮廓. :param frame: opencv frame :param i