随笔分类 - opencv系列
摘要：ARM开发板安装opencv+dlib 对于opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directory 类问题的解决方法 编译OpenCV提示opencv_contrib缺少boostdesc_bgm.i等文件
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摘要：OpenCV转换成PIL.Image格式： import cv2 from PIL import Image import numpy img = cv2.imread("plane.jpg") cv2.imshow("OpenCV",img) image = Image.fromarray(cv2
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摘要：基于python3和opencv的单目测距
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摘要：在测试alphapose时，原始视频的分辨率过高，导致网络难以运行，所以要修改视频的分辨率，代码如下： import cv2 cap = cv2.VideoCapture("videl_1.mp4") videowriter = cv2.VideoWriter("videl_640_360"+".a
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摘要：转自 https://blog.csdn.net/u011436429/article/details/80604590 方便查阅
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摘要：1 import cv2 2 img = cv2.imread('E:\\usb_test\\example\\yolov3\\rknn_emotion\\test_images\\llj5.jpg') 3 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 4 5 imgzi = cv
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摘要：1.采集人脸样本 # 系统操作 import os # 判断文件类型 import imghdr from imutils import * # 人脸检测并保存人脸 def facedetect(image, output): # 获取文件名 name = os.path.basename(imag
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摘要：from imutils import * image = imread('face.png') show(image) 1. image：输入图像 2. scaleFactor=1.1：这个是每次缩小图像的比例，默认是1.1 3. minNeighbors=3：匹配成功所需要的周围矩形框的数目，每
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摘要：import numpy as np import cv2 1.摄像头读取数据 # 从摄像头获取图像数据 cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # ret 读取成功True或失败Falseq # frame读取到的图像的内容 # 读取一帧数据 ret,fram
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摘要：#导入工具包 from imutils import * image = imread('image/school.jpg') show(image) def edge_detection(image,minVal=100,maxVal=200): image = cv2.cvtColor(imag
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摘要：在图像处理中，Thresholding中文翻译过来叫二值化或者阈值化。二值化就是把图片传换成只有white和black这两种颜色。通过Thresholding，可以让图片中感兴趣的颜色变成主角--white，其余的颜色全部隐藏--black。另外，二值化后的图片也便于计算机进行分析，因为边缘轮廓十分
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摘要：#导入工具包，参考第1节 #RGBRGB是从颜色发光的原理来设计定的，通俗点说它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯，当它们的光相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却等于两者亮度之总和，越混合亮度越高，即加法混合。 红、绿、蓝三个颜色通道每种色各分为256阶亮度，在0时“灯”最弱——是关掉的，而在25
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摘要：#导入工具包 #平均模糊 计算卷积框覆盖区域所有像素的平均值得到卷积的结果 [[1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1]] #Gaussian高斯模糊 现在把卷积核换成高斯核（简单来说，方框不变，将原来每个方框的值是 相等的
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摘要：#导入工具包 Erosion腐蚀其原理是在原图的小区域内取局部最小值,其函数是cv2.erode()。这个核也叫结构元素，因为形态学操作其实也是应用卷积来实现的,结构元素可以是矩形/椭圆/十字形，可以用cv2.getStructuringElement()来生成不同形状的结构元素，比如： Dilat
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摘要：bitwise_and是对二进制数据进行“与”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“与”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0 bitwise_or是对二进制数据进行“或”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“或”操作，1|1=1，1|0
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