Opencv从入门到精通(三):图像基础操作和变形与裁剪

文章目录一、基础操作二、resize和crop一、基础操作在Opencv中约定通道是BGR但是彩色图像是RGBimg = cv2.imread('./1.png')# print(img, type(img)) # ndarrayimg_gray = cv2.cvtColor(img, code=

【OpenCv】图像的轮廓查找

1 原理  边界或者轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。在机器视觉领域最常用的轮廓查找的算法之一是 Moore-Neighbor 算法,像素的摩尔邻域 PPP 是与该像素共享顶点或边的 888 个像素的集合。这些像

OpenCV中的GUI特性 —— 绘图+鼠标画笔+轨迹栏调色板

OpenCV中的GUI特性 —— 绘图+鼠标画笔+轨迹栏调色板这一部分内容主要包括OpenCV的绘图函数、鼠标回调函数与画图的结合和轨迹栏的使用,绘图函数的传参是关键,鼠标回调函数也是一个相当重要的概念,OpenCV没有提供按钮功能,而轨迹栏可以实现类似的功能,当轨迹栏作为调色板时会有什么样的体验嘞

64行代码实现简单人脸识别

64行代码实现简单人脸识别。快来学习吧!

OpenCV-Python实战(22)——使用Keras和Flask在Web端部署图像识别应用

在本文中,我们将看到如何使用 Keras 和 Flask 创建深度学习 REST API。更具体地说,我们首先学习如何使用 Keras 中包含的预训练深度学习架构,然后介绍如何使用这些预训练深度学习架构创建深度学习 API,用于高性能图像识别任务。

OpenCV-Python实战(番外篇)——想要识别猫咪的情绪?从猫脸检测开始

在本项目中,我们将使用 OpenCV 和 Flask 构建检测猫脸的深度学习 Web 应用程序,项目可以处理来自浏览器的不同请求方式(例如 GET 和 POST 等),最后通过实战测试使用 OpenCV 和 Flask 创建的 Web 猫脸检测 API。

OpenCV-人像—酷感冷艳滤镜

OpenCV&C++代码实现人像-酷感冷艳滤镜

详解用OpenCV绘制各类几何图形

本文详细介绍了OpenCV绘制几何图形的方法,利用cv2.line()、v2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.polylines()、cv2.putText()函数实现。

(超详细)Ubuntu18.04下安装及卸载opencv+opencv_contrib

(opencv版本问题 以及c++ python问题)为了做毕设,我已经被这个东西折磨了很多天了,现在真的悟了。写下人生的第一篇博客,希望能够帮助大家。版本:Ubuntu18.04 Opencv-4.1.2 Opencv_contrib-4.1.2百度云链接:https://pan.baidu.

OpenCV-Python实战(21)——OpenCV人脸检测项目在Web端的部署

将 OpenCV 计算机视觉项目部署在 Web 端一个有趣的话题,部署在 Web 端的优势之一是不需要安装任何应用,只需要访问地址就可以访问应用,有很多 Python Web 框架可用于部署应用程序,这些框架可以使我们专注于应用程序的核心逻辑,而不必处理低级细节(例如,协议、套接字或进程和线程管理等

[Python从零到壹] 四十四.图像增强及运算篇之图像灰度线性变换详解

欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍。第二部分将讲解图像运算和图像增强,上一篇文章是图像点运算的灰度化处理知识,包括各种灰度算法的实现,以及灰度线性变换和灰度非线性变换。这篇文章将详细讲解图像灰度线性变换,包括灰度上移、对比度增强

OpenCV学习(53)

图像变换(7):标准霍夫变换:HoughLines()函数此函数可以找出采用标准霍夫变换的二值图像线条。在 OpenCV中,我们可以用其来调用标准霍夫变换SHT和多尺度霍夫变换 MSHT的 OpenCV内建算法。 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像。需为8位的

【opencv学习】基于透视变换和OCR识别的小票识别

本文基于之前学习的透视变换、和OCR识别,做了个简单的小票识别,如下:import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimport pytesseract as tessdsize = (55, 88) # 统一尺度# 展示图像,封装成函数def

编程实战(4)——python识别图像中的坐标点并保存坐标数据

本文主要讲述利用python接口的opencv来完成图像识别和信息提取并重新绘制、保存为excel数据的详细过程与思路,适合opencv方面的小白观看

计算机视觉系列教程2-2:详解图像滤波算法(附Python实战)

图像滤波算法种类繁多,本文系统梳理了图像滤波算法,并都附上了Python实战代码加深理解,便于二次开发

opencv for android(二十四):使用opencv的BackgroundSubtractorKNN动态追踪

opencv for android(二十二):使用opencv计算滑动验证码opencv for android(二十):使用opencv及opencv_contrib描述人脸64点位opencv for android(十九):使用opencv扫描解析二维码

OpenCV-Python实战(20)——OpenCV计算机视觉项目在Web端的部署

将 OpenCV 计算机视觉项目部署在 Web 端一个有趣的话题,部署在 Web 端的优势之一是不需要安装任何应用,只需要访问地址就可以访问应用,有很多 Python Web 框架可用于部署应用程序,这些框架可以使我们专注于应用程序的核心逻辑,而不必处理低级细节(例如,协议、套接字或进程和线程管理等

python+opencv实现NCC模板匹配(图像处理)

使用python代码实现NCC匹配1.旋转使用圆投影2.使用降采样加速匹配3.差分简化运算的实现