为了方便讲解,我们先来创建一个多边形做演示 第一步:创建图像,并绘制一个六边形.代码和生成图像如下: # Create an image r = 100 src = np.zeros((4*r, 4*r), dtype=np.uint8) # Create a sequence of points to make a contour vert = [None]*6 vert[0] = (3*r//2, int(1.34*r)) vert[1] = (1*r, 2*r) vert[2] = (3*

Ubuntu下OpenCV不能被某个python版本识别 Solution: 可以进入相应版本的python,查看该python的path: python import sys print(sys.path) 只要这几个目录下能找到相应的cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so就可以了. 所以只要进入能识别OpenCV的那个python的目录下找到该文件, 然后把链接到另一个版本的python的路径下就可以了: sudo ln -s ~/opencv-3.2.0/b

http://www.pyimagesearch.com/2015/06/15/install-OpenCV-3-0-and-Python-2-7-on-osx/ As I mentioned last week, OpenCV 3.0 is finally here! And if you’ve been paying attention to my Twitter stream, you may have noticed a bunch of tweets regarding install

为了防止原文消失或者被墙,转载留个底,最好还是去看原贴,因为随着版本变化,原贴是有人维护升级的 http://www.pyimagesearch.com/2015/06/22/install-OpenCV-3-0-and-Python-2-7-on-ubuntu/ Last week we kicked-off the opencv 3.0 install fest by detailing how to install OpenCV 3.0 and Python 2.7+ on the OSX

本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/50936076 微博:http://weibo.com/xingchenbing  因为下一步要開始研究下深度学习.而深度学习领域非常多的算法和应用都是用Python来实现的,把Python转成C++代码耗时太多,不如直接学习下Python直接医用Python的代码. 搭建Python环境的过程是非常耗时的,可是如今回头来看又认

OpenCV是个开源的图像处理库,里面的内容多多. 想了解很多其它,请自行百度咯~ 篇blog是记录在mac下.安装openCV.然后使用python来引用openCV库. 环境是: Python 2.7.5 贪图方便,使用的是brew来安装openCV,brew是一个包管理器,非常好用,类似于ubantu的apt-get. 假设没有安装的话,能够看这里http://brew.sh/index_zh-cn.html 然后使用以下的命令: brew tap homebrew/science bre

原文作者 : Satya Mallick 译者 : aleen42 原文  https://aleen42.gitbooks.io/personalwiki/content/translation/opencv_vs_matlab/opencv_vs_matlab.html  https://blog.csdn.net/lhbbzh/article/details/52049478   我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑.虽然,工具能够帮助你锻炼技能,但它们并不能使你成为一位能者(Cr

如今python火啊.每次OpenCV自带的ml模块都让我直呼坑爹,索性准备用python来做OpenCV后期的机器学习算法的处理.于是赶紧拿起这本书读读. 适合OpenCV和python都有一定基础的....因为都比較熟悉这两个东西,我阅读之前比較关心的仅仅有几个问题.详细的应用实例没有细致看. 1.怎样在python中安装opencv 2.OpenCV的Mat数据结构是否能方便的转换成numpy的array结构 3.OpenCV的GUI模块在python里好用么 4.二者还能擦出什么我想不到

看到非常多配置的文章,都没法正常走完流程 使用到的资源,都是今天为止最新的: python-2.7.8.amd64.msi opencv-3.0.0-beta.exe numpy-MKL-1.9.1.win-amd64-py2.7.exe 步骤: 1.下载最新Python3.4.2后安装opencv时说python版本号不正确,所以卸载了Python3.4.2又一次下载了python-2.7.8安装.注意是64位的,32位的我没试验,由于我机子是64位 2.安装好第一步的python后就要下载o

1 .下载 OpenCV 2.4.9 .下载OpenCV-2.4.9,使用方便 下载地址 2. OpenCV-自解压文件,直接运行.即可解压.解压到想要的opencv文件夹里E:\Programme\openCV-2.4.9 3.下载numpy.opencv的python版需要该模块.下载页面在这里 注意,下载和Python版本一致的numpy.文中下载的是numpy-1.6.1-win32-superpack-python2.7.exe,6.1M 4.运行numpy-1.6.1-win32-s

1.      void ellipse(InputOutputArray img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const Scalar& color, int thickness = 1,   int lineType = LINE_8, int shift = 0); ellipse函数将椭圆画到图像 lmg 上, 椭圆中心为点center,并且大小位于矩形 axes

一般对图像的变化操作有放大.缩小.旋转等,统称为几何变换,对一个图像的图像变换主要有两大步骤,一是实现空间坐标的转换,就是使图像从初始位置到终止位置的移动.二是使用一个插值的算法完成输出图像的每个像素的灰度值.其中主要的图像变换有:仿射变换.投影变换.极坐标变换. 仿射变换 二维空间坐标的仿射变换公式: \[ \left( \begin{matrix} \overline{x} \\ \overline{y} \end{matrix} \right) =\left( \begin{matrix}

毛孔识别 本文仅仅描述如何用opencv完成一个入门级别的毛孔识别,基于python3.7和 opencv 4.3 原图以及识别生成的效果图 一.首先引入需要的包,然后读取需要识别的图片 import cv2 import numpy as np imageMat = cv2.imread("b.png") 二.选取B通道和均值滤波 选取通道是为了将图片转换为灰度图,以便后续的阀值处理,具体选取BGR哪个根据图片不同而不同:之后均值滤波以降噪,要在失真和去噪效果之间取得平衡,选取合适大

简单的玩了下opencv里头的aruco,用的手机相机,手机装了个 ip摄像头,这样视频就可以传到电脑上了. 首先是标定,我没打印chessboard,直接在电脑屏幕上显示,拍了17张,大概如下: 又在手机上装了个 尺子 之类的app,比划着量了下,每个格子大概是18.1 mm,这个棋盘是10 x 7的棋盘. 要pip install opencv-contrib-python才有扩展模块,扩展模块中包含aruco 然后标定了一下: import cv2 import numpy as np i

//void MyLines() { // Point p1 = Point(20, 30); // Point p2; // p2.x = 400; // p2.y = 400; // Scalar color = Scalar(0, 0, 255); // line(bgImage, p1, p2, color, 1, LINE_AA); //} // //void MyRectangle() { // Rect rect = Rect(200, 100, 300, 300); // Sca

OpenCV安装pip install --upgrade setuptoolspip install numpy Matplotlibpip install opencv-python OpenCV的结构和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3.相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性.不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍. 根据功能和需求的不同,OpenCV中的函数接口大体可以分为

检测边缘和轮廓不仅重要,还经常用到,它们也是构成其他复杂操作的基础. 直线和形状检测与边缘和轮廓检测有密切的关系. 霍夫hough 变换是直线和形状检测背后的理论基础.霍夫变化是基于极坐标和向量开展的,常规的直线是二维平面直角坐标上建立的 y = kx + b 该直线的参数 k.b 存在有负值,负值则不便于计算(有资料这样撰写的,没有深究,就以此为参考吧),对于极坐标而言,其表达式为 r=x * cosθ + y * sinθ 参数r.θ均可以为正数(极坐标r值永远是大于等于0的数,θ就可以用0

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =

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

OpenCV 依赖 下载OpenCV 配置 总结 给Python搭建opencv的环境还真是略嫌麻烦,于是做下笔记,以备不时之需. OpenCV 依赖 opencv有些依赖,我们必须安装一下,否则接下来的opencv配置就有可能出现一些问题了.具体如下: NumPy:pip install numpy 即可 SciPy11.0: scipy-0.11.0-win32-superpack-python2.7比较推荐,但是这个module可以不装的 下载OpenCV 下载链接.唯一需要注意的是下载对

原文地址:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文是OpenCV  2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇.在笔记中将以Python语言改写每章的代码. PythonOpenCV的配置这里就不介绍了. 注意,现在OpenCV for Python就是通过NumPy进行绑定的.所以在使用时必须掌握一些NumPy的