问题描述：使用OpenCV把AVI视频切分成静态图像，提取视频中的关键帧，保存为0.jpg、1.jpg、2.jpg....... 实现步骤： 1）安装扩展库 ? ?...2）准备一个AVI视频，这里以微课系列（5）：Python程序中__name__变量的用法中录制的视频为例。 3）编写代码，分离视频，保存静态图像。 ? 4）查看结果 ?
视频由图像连续切换构成，本文记录python提取视频中图像的方法。...核心方法 使用opencv 库 中的VideoCapture 方法： import cv2 cap = cv2.VideoCapture(url) cap.set(1, 1) # 取它的第一帧 rval..., frame = cap.read() # rval 为是否成功的标记（True为正常）, frame 为截取的图像 工具代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2...get_video_cover(url): cap = cv2.VideoCapture(url) rate = cap.get(5) frame_number = cap.get(7) # 视频文件的帧数...frame_number / rate) # 单位秒 cap.set(1, 1) # 取它的第一帧 rval, frame = cap.read() # 如果rval为False表示这个视频有问题
改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等） 原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。...z.append([i[0][0],i[0][1]]) del s[0] del z[0] #现在的目标是从一堆点中挑出分布在四个角落的点，决定把图片分为四等份，每个区域的角度来划分点， #默认四个角分别分布在图像的四等分的区间上...，也就是矩形在图像中央 # 我们把所有点的坐标，都减去图片中央的那个点（当成原点），然后按照x y坐标值的正负 判断属于哪一个区间 center=[length/2,depth/2] # 可以得到小数
参考链接： 使用OpenCV在Python中进行图像处理 在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。...图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值 直接调用opencv中的函数，读入的图片可以与代码文件放在一起这样可以省略输入图片路径。...在灰度图像中像素值在0~255,二值化后图像中像素值为0或255。...，提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足）的图片，进行矫正。...伽马值小于1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，同时会压缩灰度级较高的部分 伽马值大于1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，同时会压缩灰度级较低的部分 ４．对灰度图像进行对数变换 # 对数变换 logc =
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...01、图像的保存 OpenCV提供imwrite()函数用于将Mat类矩阵保存成图像文件，该函数的函数原型在代码清单2-30中给出。...OpenCV中提供了VideoWrite()类用于实现多张图像保存成视频文件，该类构造函数的原型在代码清单2-33中给出。...fps：保存视频的帧率，即视频中每秒图像的张数。...video.read(img)) //判断能都继续从摄像头或者视频文件中读出一帧图像 50. { 51.
原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/ 今天的文章是关于测量图像中物体大小和计算它们之间距离的系列文章的第二部分...“单位像素”比率 为了确定图像中对象的大小，我们首先需要使用参考对象执行“校准”(不要与内在/外在校准混淆)。...在这个例子中，我们将使用0.25美分作为我们的参考对象，在所有的例子中，确保它总是我们图像中最左边的对象。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。 用计算机视觉测量物体的大小 现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。...，将其转换为灰度，然后使用高斯滤波器平滑它。
问题引出 本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用...在这样采集到的图像中，大量存在黑色的定位区块： ? 如果进一步定位，可以得到这样的结果： ? 如果做成连续图像 ? ?...在这波峰波谷中，存在着的“量化”结果，对应了答题卡中的定位关系 概念抽象 在前面的分析里，我们已经基本建立起“投影”的概念。...从离散的角度来说，也就是: 局部最大值：F(x)>F(x−1)且F(x)>F(x+1) 局部最小值：F(x)<F(x−1)且F(x)<F(x+1) 类似于求极值、求切线等的情况。 ?...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程中
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...目前为止OpenCV 4中没有提供专门用于为图像添加椒盐噪声的函数，需要使用者根据自己需求去编写生成椒盐噪声的程序，本小节将会带领读者一起实现在图像中添加椒盐噪声。...考虑到椒盐噪声会随机产生在图像中的任何一个位置，因此对于椒盐噪声的生成需要使用到OpenCV 4中能够产生随机数的函数rand()，为了能够生成不同数据类型的随机数，该函数拥有多种演变形式，在代码清单5...有些读者在使用rand()函数时不添加cvflann命名空间的前缀也可以使用，是因为该函数不仅在OpenCV 4中有，在stdlib.h头文件中同样有这个函数，只有在函数前面添加了命名空间前缀时使用的才是...依照上述思想，在代码清单5-4中给出在图像中添加椒盐噪声的示例程序，程序中判断了输入图像是灰度图还是彩色图，但是没有对彩色图像的单一颜色通道产生椒盐噪声。
在opencv中，特征检测、描述、匹配都有集成的函数。vector<DMatch bestMatches;用来存储得到的匹配点对。那么如何提取出其中的坐标呢？...).pt.y << " " << keyImg2.at(index2).pt.x << " " << keyImg2.at(index2).pt.y << endl; } 补充知识：OpenCV...cvReleaseImage(&img); cvReleaseImage(&gray); cvDestroyWindow("contours"); return 0; } 以上这篇使用...opencv中匹配点对的坐标提取方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化) ---- 目录 OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图...、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化) 前言 环境 灰度图 模糊图片 GaussianBlur函数 提取边缘 边缘膨胀 边缘细化 整体对照 总结 ---- 前言 计算机视觉市场巨大而且持续增长...如今的计算机视觉软件大概有以下三种： 1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容） 2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink） 3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控...故而我们选择学习OpenCV，我们来一步步的学习OpenCV。...灰度图 这里需要引入numpy做计算，也就是kernel的卷积核。
/ 前两篇文章： 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体的大小 已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象的大小。 这个参考对象应该有两个重要的特征，包括： 我们知道这个物体的尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们的图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...，将其转换为灰度图，然后使用7 x 7内核的高斯滤波器对其进行模糊降噪。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...OpenCV 4中同样没有专门为图像添加高斯噪声的函数，对照在图像中添加椒盐噪声的过程，我们可以根据需求利用能够产生随机数的函数来完成在图像中添加高斯噪声的任务。...在OpenCV 4中提供了fill()函数可以产生均匀分布或者高斯分布（正态分布）的随机数，我们可以利用该函数产生符合高斯分布的随机数，之后在图像中加入这些随机数即可，我们首先了解该函数的使用方式，该函数的函数原型在代码清单...需要注意的是该函数属于OpenCV 4的RNG类，是一个非静态成员函数，因此在使用的时候不能像使用正常函数一样的直接使用，而需要首先创建一个RNG类的变量，之后通过访问这个变量中函数进行调用这个函数，具体使用方式在代码清单...依照上述思想，在代码清单5-7中给出了在图像中添加高斯噪声的示例程序，程序实现了对灰度图像和彩色图像添加高斯噪声，在图像中添加高斯噪声的结果如图5-8、图5-9所示，由于高斯噪声是随机生成的，因此每次运行结果会有差异
摘要 最近需要要提取视频音轨，结果一搜索发现好麻烦啊，还要装个会声会影，装个PR？我就觉得至于吗？我就提取一个音频而已啊。突然能想到了ffmpeg这玩意好像可干这个事情，看了下确实可以。...-ab 320k audio.mp3 这的“video.mp4”指的是视频文件的路径，“audio.mp3”指的是提取音频后输出的路径，“-ab 320k”选项用于指定音频的比特率，如果不加选项ffmpeg...可以看到，提取出来的音频是320Kbps的码率，是mp3格式最高的码率了，原视频的音频码率也就是320kbps的。至于我这个文件的专辑封面和内嵌歌词就不展开说了，改天再凑个数发一篇文章吧。...截屏2022-04-22 下午1.35.58.png 可以看到，提取出来的音频是320Kbps的码率，是mp3格式最高的码率了，原视频的音频码率也就是320kbps的。...完结 以上就是使用ffmpeg提取视频文件中的音频的全部内容，欢迎伙伴们一起来讨论。
因此，gImageReader 就来解决这点，它可以让任何用户使用它从图像和文件中提取文本。 让我重点介绍一些有关它的内容，同时说下我在测试期间的使用经验。...直接通过应用扫描图像 能够一次性处理多个图像或文件 手动或自动识别区域定义 识别纯文本或 hOCR 文档 编辑器显示识别的文本 可对对提取的文本进行拼写检查 从 hOCR 文件转换/导出为 PDF 文件...将提取的文本导出为 .txt 文件 跨平台（Windows） 在 Linux 上安装 gImageReader 注意：你需要安装 Tesseract 语言包，才能从软件管理器中的图像/文件中进行检测。...gImageReader 使用经验 当你需要从图像中提取文本时，gImageReader 是一个相当有用的工具。当你尝试从 PDF 文件中提取文本时，它的效果非常好。...对于从智能手机拍摄的图片中提取，检测很接近，但有点不准确。也许当你进行扫描时，从文件中识别字符可能会更好。 所以，你需要亲自尝试一下，看看它是否对你而言工作良好。
值得注意的是，OpenCv-Python 使用 numpy 进行数值运算，所有的 OpenCv（C++）的数组结构都在内部转换成 numpy 数组。...，直方图，傅立叶变化，余弦变换，模版匹配，霍夫线变换，霍夫圆变换，图像分割，前景提取， 特征检测与描述：哈里斯角点检测，托马斯角点检测，SIFT，SURF，ORB，特征匹配，图像查找 视频分析：背景分割...，目标追踪， 相机校准与三维重建：相机校准，姿态预测，极线几何，图像提取景深（3维重建） 机器学习：KNN(K 临近值)，SVM(支持向量机), K-Means Clustering(K均值聚类) 计算机影像学...，播放，保存 5.2.1 捕获实时视频流 从笔记本电脑内置摄像头，捕获实时视频流（一张张图片），并显示经过灰度处理后的视频帧，效果就是经过灰度处理后的视频。...从视频输入设备，如笔记本电脑内置摄像头，捕获实时视频流输入，进行一帧帧处理后，保存到文件 output.avi 。
今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...如果您想在图像中检测多个亮点，代码会稍微复杂一点，但不会太复杂。不过不用担心:我将详细解释每一个步骤。 看看下面的图片： ? 在这幅图中，我们有五个灯泡。...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。 首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...要开始检测图像中最亮的区域，我们首先需要从磁盘加载我们的图像，然后将其转换为灰度图并进行平滑滤波，以减少高频噪声： # load the image, convert it to grayscale,...使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。
当使用OpenCV库进行图像处理时，我们可以展示一个实际应用场景并给出相应的示例代码。假设我们有一个图像处理应用，需要对一张图片进行灰度化处理并保存输出结果。...std::cout << "灰度图像保存成功" << std::endl; return 0;}在这个示例代码中，我们首先使用cv::imread()函数加载一张彩色图像input.jpg...然后，我们使用cv::cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像，并将结果保存在gray矩阵中。我们使用cv::COLOR_BGR2GRAY参数指定转换为灰度图像。...最后，我们使用cv::imwrite()函数将灰度图像保存到output.jpg文件中。如果保存成功，将会显示保存成功的消息。...特征提取和描述子：cv::SIFT和cv::SURF：用于图像的尺度不变特征变换。cv::ORB和cv::BRISK：用于快速角点检测和描述子提取。
要求步骤： 1.读入彩色图像,并显示; 2.将彩色图像灰度化,并显示; 3将灰度图像，用Canny边缘算子得到图像边缘,并显示。...import pyplot as plt img1=cv2.imread(r'C:\Users\hp\Pictures\Camera Roll\QQ.jpg') #原图为彩色图，可将第二个参数变为0，为灰度图...destroyAllWindows() img2=cv2.imread(r'C:\Users\hp\Pictures\Camera Roll\QQ.jpg') #原图为彩色图，可将第二个参数变为0，为灰度图
OpenCV 入门教程：人脸识别和特征提取 导语 人脸识别是计算机视觉中的热门研究领域，通过对人脸图像或视频进行分析和比对，实现对个体身份的自动识别。...人脸特征提取是人脸识别中的重要步骤，它用于从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。本文将以人脸识别和特征提取为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的基本原理、方法和实例。...具体步骤包括：人脸检测、人脸对齐、特征提取和身份匹配。 二、人脸特征提取原理 人脸特征提取是指从人脸图像中提取出具有辨别性的特征表示。...三、人脸识别和特征提取方法 下面介绍使用 OpenCV 进行人脸识别和特征提取的方法： 3.1 人脸识别 人脸检测和对齐： - 使用人脸检测器检测图像或视频中的人脸。...然后，加载了预训练的人脸识别模型，并读取了测试图像。接下来，我们将图像转换为灰度图像，并使用人脸检测器检测图像中的人脸。对于每个检测到的人脸，我们提取人脸区域并使用特征提取器进行人脸识别。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
