今天,我们来实现一个视频实时检测颜色物体的小实例,视频中主要有三个颜色物体,我们只检测红色和绿色的球状物体,如下图所示: 第一步需要打开视频(或者摄像头): cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 打开视频文件 # cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开USB摄像头 然后需要循环取帧,进行颜色物体检测.检测颜色物体使用的是HSV阈值来筛选颜色,所以HSV阈值的设定是关键,下面是常用颜色的HSV表: 但是针对具体图片还需要自己写个小工具取提取图片上

OpenCV是如今最流行的计算机视觉库,而我们今天就是要学习如何安装使用OpenCV,以及如何去访问我们的摄像头.然后我们一起来看看写一个人脸检测程序是如何地简单,简单到只需要几行代码. 在开始之前,我假设你已经对Python有一定的了解.当然,如果你觉得你还不够格,这里有推荐一些学习Python的电子书,你可以先学习下Python,如此可以让你更好地理解接下来的步骤.另外,这里还推荐一本电子书来学习OpenCV. 好,不浪费时间,开始吧. To setup opencv in python e

转载:https://blog.csdn.net/weixin_35684521/article/details/81953047 OpenCV的概念可百度,在此不再赘述.https://baike.baidu.com/item/opencv/10320623 本文教大家在Window系统下Python如何安装OpenCV库. 因为有强大的pip,所以只需要两步就可安装OpenCV库,步骤见下: 第一步:win+R 打开运行,输入cmd进入命令行窗口,看到如下界面: 第二步:直接输入pip in

摘要:本篇文章主要讲解 OpenCV+Numpy 图像处理基础知识,包括读取像素和修改像素. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素>,作者: eastmount. 一.传统读取像素方法 1.灰度图像,返回灰度值. 返回值=图像(位置参数),例:p = img[88,142] print§ # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 #读取图片 img = cv2.imread("picture.bmp&q

OpenCV提供了众多对图片操作的函数,其中最基本的就是图片的读取与输出了. 一.读取图片 利用OpenCV读取一张图片是非常容易的,只需要用到 imread() 函数,打开shell或者cmd,进入python,输入help(cv2.imread)获取该函数的文档,得到: imread(...)     imread(filename[, flags]) -> retval 可见, imread需要提供两个参数,第一个是图片的路径,第二个是图片读取的模式(flags),函数返回一个存储着图片像

一.OpenCV简要介绍 OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,可以运行在Windows.Linux.MacOS等操作系统上.OpenCV提供了众多语言的接口,其中就包含了Python,Python是一门上手容易.使用起来十分让人愉悦的语言,利用Python学习OpenCV,相信能获得不错的效果. 二.从官网上下载源码或安装包 OpenCV的官方下载网址是http://opencv.org/releases.html,我选择的是最新3.2.0版本. 三.编译安装前的准备工作 对于Windows

写在文章前 这些天因为工作需要要学习图像检测,笨笨的我啥都不会要盯着OpenCV重头开始学(:′⌒`),甚至查资料能力都很弱弱〒▽〒 夸一下我最好的男票(*^▽^*)  男盆友也不是做图像处理的 但是心疼我的笨("'▽'") 让我把要求给他(っ•̀ω•́)っ✎⁾⁾  他放下手中的游戏 花了一两天给我做出来然后写了份详细说明书φ(>ω<*) 当然是记下来 ٩(๑❛ᴗ❛๑)۶ ٩꒰▽ ꒱۶⁼³₌₃ 学习去咯 一．简介: 初次使用python的你一定感受到了python的便捷.作

初学Python.Opencv,想用它做个实例解决车牌号检测. 车牌号检测需要分为四个部分:1.车辆图像获取.2.车牌定位.3.车牌字符分割和4.车牌字符识别 在百度查到了车牌识别部分车牌定位和车牌字符分割,先介绍车牌定位部分 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌部分,将其他部分均变为黑色背景.这里我采用cv2.gra

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

安装openCV openCV是Intel 创建的计算机视觉库,用于计算机图像处理. 安装anaconda,在命令行中输入conda install cv2/opencv 报错汇总 网络连接问题 报错描述: 在输入下载安装命令后出现网络连接问题 C:Usersning0>conda install numpy Fetching package metadata ... CondaHTTPError: HTTP None None for url https://repo.continuum.io

说明: 该部分内容为<OpenCV Computer Vision with Python>读书笔记. 1.读入文件与保存. import cv2 image=cv2.imread('a.jpg') cv2.imwrite('b.jpg',image) 2.以灰度方式 读取进来(此时会丢失部分信息).然后将其保存. import cv2 grayImage = cv2.imread('a.jpg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) cv2.imwrite('b.png

学习GitHub上比较火换脸博客,原英文版:https://matthewearl.github.io/2015/07/28/switching-eds-with-python/ 系统win10,x64 安装python 2.7 opencv3.0下载,安装,配置环境变量(所需python版本为2.7) 下载numpy,版本numpy-1.10.2-win32-superpack-python2.7,必须与python版本一致,不然即使找到了cv模块也不能够运行. opencv文件夹中,buil

本文适用于想在window下使用python 3 的童鞋,安装openCV 有问题的参考 一.你要确定自己的python版本是3.x,在命令行窗口输入python 本人使用的是python 3.6 二.需要下载和安装Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable,并确保自己安装的是和python相对应的版本 三.下载对应版本的Numpy,下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy,我使用的是num

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

安装opencv的时候,出现numpy的版本不匹配,卸载了不匹配的版本,重新安装却是一点用都没有,后面尝试了一下这里的提示pip更新,居然安装成功了,看来pip的版本过低真是误事啊. 报错是: Could not find a version that satisfies the requirement numpy==1.13.3 (from versions: 1.14.5, 1.14.6, 1.15.0rc2, 1.15.0, 1.15.1, 1.15.2, 1.15.3, 1.15.4,

1.导入OpenCV包 import cv2 2.读取图片 cv2.imread(image_path, mode)        读入函数,包含两个参数,第一个为图片路径及图片名,第二个为读取图片方式.mode的参数包括:cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图片:cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图片:cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入一幅图片,并包括其alpha通道. 3.显示图片 cv2.inshow(window_name, image)   

上一节讲到人脸检测,现在讲一下人脸识别.具体是通过程序采集图像并进行训练,并且基于这些训练的图像对人脸进行动态识别. 人脸识别前所需要的人脸库可以通过两种方式获得:1.自己从视频获取图像   2.从人脸数据库免费获得可用人脸图像,如ORL人脸库(包含40个人每人10张人脸,总共400张人脸),ORL人脸库中的每一张图像大小为92x112.若要对这些样本进行人脸识别必须要在包含人脸的样本图像上进行人脸识别.这里提供自己准备图像识别出自己的方法. 1.采集人脸信息:通过摄像头采集人脸信息,10张以上

这两天学习了人脸识别,看了学长写的代码,边看边码边理解搞完了一边,再又是自己靠着理解和记忆硬码了一边,感觉还是很生疏,就只能来写个随笔加深一下印象了. 关于人脸识别,首先需要了解的是级联分类器CascadeClassifier,它可以它既可以是Haar特征,也可以是LBP特征的分类器,可以加载OpenCV所提供的库当中的.xml文件,文件存放在anaconda\pkgs\libopencv-3.4.1-h875b8b8_3\Library\etc的haarcascades文件夹中,包含了许多个.

转载:https://blog.csdn.net/cumtb2002/article/details/107798767 Modules used: 使用的模块: For this, we will use the opencv-python module which provides us various functions to work on images. 为此,我们将使用opencv-python模块,该模块为我们提供了处理图像的各种功能. Download opencv-python

读取摄像头内容,然后保存一段十秒钟的视频. import cv2 cameraCapture = cv2.VideoCapture(0) fps = 30 # an assumption size = (int(cameraCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(cameraCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) videoWriter = cv2.VideoWriter('MyOut

安装命令: pip install opencv-python