文章分类 - opencv
1
计算机视觉库
轮廓：更多属性
摘要：1.凸性缺陷 使用cv.convexityDefects()函数找到凸性缺陷。 hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False) defects = cv.convexityDefects(cnt,hull) 注意：发现凸包时，传递returnPoints
阅读全文
轮廓属性
摘要：1.长宽比 它是对象边界矩形的宽度与高度的比值。 x,y,w,h=cv.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h 2.范围 范围是轮廓区域与边界矩形区域的比值。 area = cv.contourArea(cnt) x,y,w,h = cv.boundi
阅读全文
轮廓特征
摘要：1.特征矩 特征矩可以帮助计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。函数cv.moments()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。 import cv2 as cv img=cv.imread('./images/lena.jpeg',0) ret,thresh=cv.threshold(im
阅读全文
轮廓：入门
摘要：轮廓 轮廓是连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。 为了准确，要使用二值化图像。需要进行阈值化处理或者Canny边界检测。 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像存储到其他变量中。从Opencv3.2开始
阅读全文
图像金字塔
摘要：原理 一般情况下，要处理是一副具有固定分辨率的图像。但是特别情况下，需要对同一个图像的不同分别率的子图像进行处理。如查找图像中的某个目标，如人脸、不知道目标在图像中的尺寸大小。这种情况下，需要创建一组图像，这些图像是具有不同分辨率的原始图像。把这组图像叫做图像金字塔，就是同一图像的不同分辨率的子图集
阅读全文
Canny边缘检测
摘要：原理 1.降噪 由于边缘检测很容易受到噪音影响，所以第一步是使用5x5的高斯滤波器去除噪音。 2.计算图像梯度 对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数（图像梯度）（Gx和Gy）。根据得到的这两幅梯度图找到边界的梯度和方向。公式如下： 梯度的方向一般总是与边界垂直。梯度方向被
阅读全文
图像梯度
摘要：图像梯度原理：简单来说就是求导。 opencv提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Laplacian。Sobel和Scharr是求一阶或二阶导数。Scharr是对Sobel(使用小的卷积核求解梯度角度时)的优化，Laplacian是求二阶导数。 1.Sobel算子
阅读全文
形态学转换
摘要：形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是原始图像，第二个是决定操作性质的结构元素或内核。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用。 1.侵蚀 侵蚀的基本思想就像土壤侵蚀一样，它侵蚀前景物体的边界（
阅读全文
图像平滑
摘要：2D卷积（图像过滤） 同一维信号一样，可以对2D图像实施低通滤波（LPF）和高通滤波（HPF）。LPF用于去除噪音，模糊图像；HPF用于找到图像的边缘。 Opencv提供的函数cv.filter2D()可以对一幅图像进行卷积操作。下面使用5x5的平均滤波器核： 操作如下，将核放在图像的一个像素A上，
阅读全文
图像阈值
摘要：图像分类 安装颜色对图像进行分类，可以分为二值图像，灰度图像和彩色图像。 二值图像：只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用0/1表示，0表示黑色，1表示白色。 灰度图像：只有灰度的图像。每个像素点用8bit数字[0,255]表示灰度，如：0表示纯黑，255表示纯白。 彩色图像：彩色图像通常采
阅读全文
图像的几何变换
摘要：变换 opencv提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPersective，可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵，而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入。 缩放 缩放只是调整图像的大小。为此，opencv带有一个函数
阅读全文
改变颜色空间
摘要：opencv中有超过150中颜色空间转换方法。最常用的BGR<-->灰色和BGR<-->HSV。 BGR转灰度：cv.COLOR_BGR2GRAY BGR转HSV：cv.COLOR_BGR2HSV import cv2 as cv flags=[i for i in div(cv) if i.sta
阅读全文
图像上的算术运算
摘要：图像加法 可以通过opencv函数cv.add()或通过numpy操作res=img1+img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。 注意：opencv加法和Numpy加法之间有区别。Opencv加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。 import n
阅读全文
图像的基本操作
摘要：访问和修改像素值 import cv2 as cv img=cv.imread('./images/lena.jpeg') # 显示某个像素的数据，如果是BGR图像，则返回一个由蓝色、绿色和红色值组成的数组； # 对于灰度图像，只返回相应的灰度 px=img[100,100] print(px) #
阅读全文
轨迹作为调色板
摘要：将轨迹栏固定到OpenCV窗口。 有一个显示颜色的窗口，以及三个用于指定B,G,R颜色的跟踪栏。滑动轨迹栏，并相应地更改窗口颜色。默认情况下，初始颜色设置为黑色。 cv.getTrackbarPos(trackbarname,winname) trackbarname：互动条名字 winname：窗
阅读全文
鼠标作为画笔
摘要：opencv处理鼠标事件。cv.setMouseCallback() 查询所有可用的事件 import cv2 as cv events=[i for i in dir(cv) if 'EVENT' in i] print(events) 双击鼠标绘制一个圆 import numpy as np i
阅读全文
绘图功能
摘要：使用opencv绘制不同的几何形状。 cv.line()，cv.circle()，cv.rectangle()，cvellipse()，cv.putText()等。 上述功能，常见参数 img：绘制形状的图像 color：形状的颜色。对于BGR，将其作为元组传递，如（255,0,0）。对于回到只需传
阅读全文
视频入门
摘要：读取视频 要捕获视频，需要创建一个VideoCapture对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字，简单地传0（或-1）。可以传递1来选择第二个相机，以此类推。注意最后释放资源。 import cv2 as cv # 从摄像头里读取 cap=cv.VideoCa
阅读全文
图像入门
摘要：读取图像 cv.imread(filename,flags) filename：图像的完整路径 flags：一个标志，读取图像的方式。常用的方式如下： cv.IMREAD_COLOR：加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。可以用1替代。 cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰
阅读全文
opencv安装
摘要：OpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发。OpenCV可用于开发实时的图像处理，计算机视觉以及模式识别程序。 1，删除旧版本 pip uninstall opencv-python
阅读全文
1
浙公网安备 33010602011771号