随笔分类 -  python-opencv

OpenCV透视变换-不对原图裁剪
摘要：前言： 最近在做透视变换，初次尝试是使用Pillow的transform方法，但是该方法在变换以后，由于需要提前设置变换后的图像尺寸，所以导致变换后的图像超出尺寸的部分会发生裁剪问题，这个现象不太适合我的目的，我的目的是对png图进行透视变换，然后贴在一张图上。以下是pil的方式 from PIL 阅读全文
posted @ 2023-11-08 18:14 海_纳百川 阅读(278) 评论(0) 推荐(0)
centos7下安装opencv后调用报错import cv2 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
摘要：问题描述： 本人在centos7离线环境下安装python，然后pip install 安装opencv-python.whl包成功后，进入python3环境import cv2时，发现报错： ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object fi 阅读全文
posted @ 2023-07-17 15:50 海_纳百川 阅读(943) 评论(0) 推荐(0)
使用opencv创建类似近视眼的图片模糊
摘要：2023年07月05日08:48:20 最近侄子上一年级近视了，一个100度，一个75度。正好放暑假了，停掉了了他的所有兴趣班和辅导班，让他放松两个月再看恢复情况。为了更加精确的评估他的近视程度，我对视力表的字母E做了一个逐渐模糊的，每种模糊都保存为一张图片。这样侄子在测试视力表的时候，可以再指认出 阅读全文
posted @ 2023-07-05 09:11 海_纳百川 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)
深度学习图像预处理时BGR2RGB的两种可用方式
摘要：在图像预处理时，img类型为numpy.array，如果不想使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)，可以使用img = img[:, :, (2, 1, 0)]代替 阅读全文
posted @ 2022-09-14 15:45 海_纳百川 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)
python-OpenCV使用CUDA处理图像
摘要：import cv2 as cv gpu_frame = cv.cuda_GpuMat() screenshot = cv.imread('media/drip.png') gpu_frame.upload(screenshot) gpu_frame.download() 概述 在单张图像上使用 在 阅读全文
posted @ 2022-09-14 14:12 海_纳百川 阅读(4607) 评论(1) 推荐(0)
python-OpenCV图像处理之边缘检测
摘要：边缘检测 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘检测是特征提取中的一个研究领域。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边 阅读全文
posted @ 2022-06-16 21:02 海_纳百川 阅读(1649) 评论(0) 推荐(0)
opencv中resize函数的异常
摘要：异常情况：对于长宽比极端的图片，如宽170000，高47，等比例resize过程中导致短边resize后的参数为0 阅读全文
posted @ 2022-06-13 12:42 海_纳百川 阅读(348) 评论(0) 推荐(0)
cv2.threshold 探究
摘要：cv2.threshold 探究 API定义： OpenCV 3.2.0 中，阈值处理的 api 定义如下： cv2.threshold (src, thresh, maxval, type) 即： cv2.threshold (源图片, 阈值, 填充色, 阈值类型) Args： src：源图片，必 阅读全文
posted @ 2022-05-26 16:04 海_纳百川 阅读(125) 评论(0) 推荐(0)
K均值聚类
摘要：2022年05月26日15:58:52 K均值聚类 K均值聚类 K均值聚类的基本步骤 K均值聚类模块 简单例子 K均值聚类 预测的是一个离散值时，做的工作就是“分类”。 预测的是一个连续值时，做的工作就是“回归”。 机器学习模型还可以将训练集中的数据划分为若干个组，每个组被称为一个“簇（cluste 阅读全文
posted @ 2022-05-26 15:16 海_纳百川 阅读(212) 评论(0) 推荐(0)

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