最近因为要实现模板匹配,需要在视频中选中一个目标,然后框出(即作为模板),对其利用模板匹配的方法进行检测.于是需要首先选出视频中的一帧,但是在利用摄像头读视频的过程中我唯一能想到的方法就是: 1.在视频播放的过程中,当想选中哪幅图来标记目标时,按下暂停键. 2.框出你想要检测的目标. 那要怎么实现呢? 首先是暂停怎么实现呢?介于是摄像头直播,我们先将那副图像复制并在另一个窗口显示.然后关掉摄像头,就完成了暂停.后面标记完目标再打开摄像头就行了.那具体怎么实现呢... import cv2 dra

博主一开始使用python2.7和Opencv2.4.10来获取摄像头图像,程序如下: cap = cv2.VideoCapture(0) ret, frame = cap.read() 使用这个程序能够打开摄像头并获取图像,一切正常. 接着想使用OpenCv播放视频,按照官方教程只要将VideoCapture的变量0修改为视频文件名即可,程序如下: cap = cv2.VideoCapture("fliename") ret, frame = cap.read() 但是始终无法获取视

深度学习识别出视频的物体之后,需要在视频上画框标记出来. 接下来介绍如何使用python在视频上画框和文字 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 video = "demo.mp4" result_video = "demo-result.mp4" #读取视频 cap = cv2.VideoCapture(video) #获取视频帧率 fps_video = cap.get(cv2.CAP_P

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

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 =

1.需求:支持视频上传并切片,支持通过m3u8文件播放 2.视频切片的上一节已经谈过,这一节主要是视频上传的处理 第一步:upload-module模块安装 -----------首先下载upload-module -----------然后使用源码编译安装nginx: .configure --add-module=/path/nginx-upload-module/ 第二步:确认是否已经安装了upload-module,使用指令:/usr/local/nginx/sbin/nginx -V

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

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.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.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

转载:如何用OpenCV跟踪鼠标操作 http://blog.skyoung.org/2014/05/01/how-to-track-mouse/ 在视频第一帧手动标记出目标的位置是在线视觉跟踪中最基本的一个操作,实现这个操作需要检测鼠标的移动和点击事件.OpenCV提供了setMouseCallback这个函数来响应鼠标的动作,并返回鼠标在绑定窗口上的坐标位置.下面就这个函数的使用做一个简单的介绍. 首先,setMouseCallback的C++函数声明如下: void onMouse(int

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

最近需要做一个图像识别的GUI应用,权衡了Opencv+ 1)QT,2)Python GUI,3).NET后选择了.NET... 本文给出C#+Opencv和Python+Opencv的相应参考,节省大家时间. (一)C#.NET + Opencv 1)下载并安装Emgu库(for opencv on .NET env) Download @ http://sourceforge.net/projects/emgucv/ 2)How to use opencv on C#? VS上配置Emgu(

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

 1. 启动Kafka Server bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & 2. 创建一个新topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper xxxx --replication-factor 1 --partitions 1 --topic video 3. 安装相关依赖 sudo pip-3.6 install kafka-python opencv-contrib-python

Python直接控制鼠标键盘 之前因为期末的原因已经很久没写博客了,今天博主发现一个好玩的模块PyAutoGUI,借助它可以使用Python脚本直接控制键盘鼠标,感觉可以解决很多无聊的机械运动.这里记录一下学习情况 安装 $ sudo pip install pyautogui 安装的依赖包可能比较多,只要耐心等待即可 基本使用 screenWidth, screenHeight = pyautogui.size() # 屏幕尺寸 mouseX, mouseY = pyautogui.posit

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e

场景 前景讲解了鼠标的click()事件,而我们在实际的web产品测试中,有关鼠标的操作,不仅仅只有单击,有时候还包括右击,双击,拖动等操作,这些操作包含在ActionChains类中. ActionChains类鼠标操作的常用方法: context_click()                           右击 double_click()                           双击 drag_and_drop()                      拖动 mov

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

python爬虫脚本下载YouTube视频 爬虫 python YouTube视频 工作环境: python 2.7.13 pip lxml, 安装 pip install lxml,主要用xpath查找节点,可以使用re模块代替 pytube, 安装 pip install pytube ***工具 参考: pytube 利用Python爬取YouTube上的视频播放地址 python实现读取命令行参数的方法 Python函数中的局部变量和全局变量 Python中网络页面抓取和页面分析 源码:

一.视频呈现 前段时间,在一个wpf的项目中需要实时显示ip摄像头,对此的解决方案想必大家都应该知道很多.在winform中,我们可以将一个控件(一般用panel或者pictruebox)的句柄丢给摄像头的sdk以实现该功能,而在wpf中我们同样可以使用该方案快速实现. 我们以海康平台为例,海康的sdk就需要我们传递一个控件的句柄,winform中可以直接使用控件的handle属性来获取句柄,而在wpf中我们则有两种方法: 1.将WindowsFormsHost作为容器在内部嵌套一个winfor

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