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python opencv 为图片添加噪声
2024-10-20
使用Python-OpenCV向图片添加噪声(高斯噪声、椒盐噪声)
在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.
python opencv show图片,debug技巧
debug的时候可以直接把图片画出来debug. imshow函数就是python opencv的展示图片的函数,第一个是你要起的图片名,第二个是图片本身.waitKey函数是用来展示图片多久的,默认值为0,即不写参数时默认值为0,代表无限等待.当写参数时,例如waitKey(5),意思是等待5ms.另外当等待时间内无任何操作时等待结束后返回-1,当等待时间内有输入字符时,则返回字符的阿斯克码值. 主要通过while(char(waitKey())!=’q’){}这段代码来解释.这段代码的意思是
Python + opencv 实现图片文字的分割
实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影: import cv2 impor
opencv给图片添加文字水印<转>
其中有一些改动为了文字大小等还有一些图片的尺寸,真正使用的时候可以把尺寸的屏蔽掉 头文件: //==================================================================== //==================================================================== // // 文件: CvxText.h // // 说明: OpenCV汉字输出 // // 时间: // 作者: xx /
python opencv 读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值
转载:https://blog.csdn.net/weixin_41799483/article/details/80884682 #coding=utf-8 #读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('./o.jpg') px=img[10,10] # 注意这里坐标是从0开始的 print px blue=img[10,10,0] print blue
Python opencv resize图片并保存原有的图像比例
参考链接:https://www.jianshu.com/p/3092835eab61 现有的图像是高瘦高瘦的,所以直接resize成矩形不合适.改变了整个结构. 所以采用的是先resize再padding的方式. 1.resize图片,先计算最长边的resize的比例,然后按照该比例resize. 2.计算四个边需要padding的像素宽度,然后padding def resize_img_keep_ratio(img_name,target_size): img = cv2.imread(i
Python OpenCV 显示图片,图片分类
def divide_image(path,g_path1,g_path0): img_lst = os.listdir(path) for i in img_lst: print('类别1,类别0') img = cv2.imread(os.path.join(path,i)) """ cv2.namedWindow参数(‘窗口标题’,默认参数) cv2.WINDOW_NORMAL(或0):窗口大小可以改变 cv2.WINDOW_AUTOSIZE:窗口大小不能改变 &quo
用 Python 和 OpenCV 检测图片上的条形码
用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编
【转】Windows下使用VS2008编译OpenCV 2.1 添加Intel TBB和Python支持
Windows下使用VS2008编译OpenCV2.1 添加Intel TBB和Python支持 步骤: 1.仔细阅读OpenCV官网上的InstallGuide:http://opencv.willowgarage.com/wiki/InstallGuide 2.在"2) Install Prerequisite Libraries and Tools"中提到了如果想支持Python调用需要Python 2.6或者 2.7版本,而且还需要NumPy和SciPy库.升级Python至2
Python+Opencv实现把图片转为视频
1. 安装Opencv包 在Python命令行输入如下命令(如果你使用的Anaconda,直接进入Anaconda Prompt键入命令即可.如果你不知道Anaconda是什么,可以参考王树义老师的文章和视频:如何安装Python运行环境Anaconda) $ pip install opvencv-python 2. 实现代码 import os import cv2 import numpy as np path = '需要调用的图片路径 例如:C:/picture/' filelist =
Python:实现图片裁剪的两种方式——Pillow和OpenCV
原文:https://blog.csdn.net/hfutdog/article/details/82351549 在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV.两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧. 首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: import cv2 img = cv2.imread("./data/cut/thor.jpg&q
【Python | opencv+PIL】常见操作(创建、添加帧、绘图、读取等)的效率对比及其优化
一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食. 二.目的 本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时(多次测算取平均时间和最短时间,次数一般在100次以上),并简单使用numba.ctypes.cython等方法优化代码. 三.测试方法及环境 1.硬件 CPU:Intel(R) C
Python OpenCV图片转视频 工具贴(三)
Python OpenCV图片转视频 粘贴即用,注意使用时最好把自己的文件按照数字顺序命名.按照引导输入操作. # 一键傻瓜式引导图片串成视频 # 注意使用前最好把文件命名为数字顺序格式 import os import cv2 def frame2video(image_path, save_path, fps, size): fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'I420') video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, f
python PIL图像处理-图片上添加文字
首先需要安装库pillow cmd安装命令:pip install pillow 安装完后,编写脚本如下: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def gen_img(size=None): if size is None: size = 400 #生成大小为400x400RGBA是四通道图像,RGB表示R,G,B三通道,A表示Alpha的色彩空間 image = Image.new(mode='RGBA', size=(400, 400),
python opencv图像识别(相同大小图片)
简介 由于项目需要对比两张相同图片的相似度,因此采用opencv将图片转为灰阶数组,然后对比相应的数组来取相似度,此方法只适用于大小相同的图片,较为局限 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import os # scikit-image from skimage.metrics import structural_similarity as ssim class PictureSimilarity(): """ Image cutting
python+opencv实现车牌定位
写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯
RPi 2B python opencv camera demo example
/************************************************************************************** * RPi 2B python opencv camera demo example * 声明: * 本文主要记录RPi 2B 使用python opencv来获取图片的方式. * * 2016-2-24 深圳 南山平山村 曾剑锋 **********************************************
Android OpenCV实现图片叠加,水印
关于如何用纯OpenCV实现图片叠加的例子实在是太少,太多的是使用 C++,JNI实现的,如果要用C++的话,我们为啥不转行做C++ 下面的例子基于 Android JavaCV 实现了在im_beauty 美女图片上 添加im_flower3 小花图片 并显示 需要在res/drawable目录下 放两个文件 im_beauty, im_flower3 注意im_flower3一定要比im_beauty图片尺寸要下小 package com.KyleOpencvImageAdd; impor
Python+OpenCV图像处理(一)
Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的
使用 opencv 将图片压缩到指定文件尺寸
前言 图片压缩应用很广泛,如生成缩略图等.前期我在进行图片处理的过程中碰到了一个问题,就是如何将图片压缩到指定尺寸,此处尺寸指的是生成图片文件的大小. 我使用 opencv 进行图片处理,于是想着直接使用 opencv 进行图片压缩处理, opencv 本身包含了压缩到指定像素大小的方法,奈何寻找了很多方法均不能压缩到指定文件尺寸,于是自己在思考后写出了此方法.本文使用python语言. 一. opencv 常规使用 opencv 无需多言,做过图片处理的人应该都知道此类库,下面我介绍一些常用方
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