由于实验需要用到Kinect2.0采集的深度图像，但是用以下程序读取深度图片的时候显不方便观察 temp_img= 'cup_depth.png' depth_filename = os.path.join...]=0 depth=depth/1000.0000 cv2.imshow('imgOri',depth) cv2.waitKey(0) 此时通过cv2.imshow()便可以比较清晰的显示深度图像了
什么是图像深度 很多人开始学习OpenCV之后，接触前面几个API就包括imwrite函数，而且很快知道了如何去保存Mat对象为图像，常规代码如下： imwrite("D:/result.png ",...如果每个通道占16位的话，RGB图像深度就会变成48，如果每个通道占32位的话，深度就会变成96，显然图像深度越大，图像文件也会越多，加载时候消耗的内存也会越多，所以OpenCV中默认读写图像都是每个通道...重温imwrite函数 假设我们想保存图像为16位或者32位浮点数图像时候，我们该怎么去做，在开始之前我们首先再次复习一下OpenCV中保存图像的API函数-imwrite bool cv::imwrite...ImwritePAMFlags ImwritePNGFlags， 之前写过一篇文章是关于在保持时候如何使用这些选项对图像进行适当的压缩处理，这里关于Params参数使用方式就不再赘述，主要是基于key-value...可以看这里 OpenCV中原始图像加载与保存压缩技巧 imwrite函数在关于保存为不同深度格式时候的图像类型支持说明如下： 8位的图像(CV_8U)，支持png/jpg/bmp/webp等各种常见图像格式
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV的机器学习部分中的支持向量机（SVM）和最近邻算法（KNN）进行手写数据训练测试识别。...以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...---- 1、基于OpenCV使用SVM进行手写数据训练测试识别 # encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np SZ = 20 bin_n = 16...affine_flags = cv2.WARP_INVERSE_MAP | cv2.INTER_LINEAR def deskew(img): # 计算图像中的中心矩(最高到三阶) m...，参数:输入图像、变换矩阵、变换后的大小 img = cv2.warpAffine(img, M, (SZ, SZ), flags=affine_flags) return img #
本章节的主要内容是图像特征提取：HOG、Haar、LBP。 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...1、HOG特征提取 在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。本质：梯度主要存在于边缘的地方。...HOG特征的提取过程: （1）Gamma校正，进行归一化：输入图像进行校正，常见的系数在2.5左右。主要是为了补偿显示器带来的灰度偏差，降低局部阴影及背景因素的影响。 （2）图像转灰度。...（3）计算图像的梯度与方向，可以使用Sobel算子实现，最终得到图像的梯度振幅与角度。...x, dst[y,x])) return dst def disp_test_result(img, gray, dst, mode=0): # param mode = 0, opencv
本章节的主要内容是对之前分享的OpenCV与图像处理模块进行一个总结。...黑帽操作：闭操作与原图像的差值，作用：突出噪声与原始图像的交界处，可近似表现出一些轮廓。...图像霍夫变换通过把图像的坐标从2D平面坐标系变换到极坐标空间，可以发现原来在平面坐标难以提取的几何特征信息（如：直线、圆等），图像的直线与圆检测就是典型的利用霍夫空间特性实现二值图像几何分析的例子。...Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。OpenCV也对Haar-like与AdaBoost组成的级联人脸检测做了封装，但是Haar-like本质上只是一种特征提取算法。...机器学习之OCR项目实战 第九期主要内容： 16、OpenCV DNN：目标检测 下周开始分享计算机视觉与深度学习模块：主要包括目标检测、图像识别、图像分割（语义分割、实例分割）等。
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV的DNN深度学习模块进行实时人脸检测。 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...int(round(frameHeight/150)), 8) return frameOpencvDnn, bboxes if __name__ == "__main__" : # OpenCV...deploy.prototxt" net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(configFile, modelFile) else: modelFile = "opencv_face_detector_uint8....pb" configFile = "opencv_face_detector.pbtxt" net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(modelFile...tt_opencvDnn += time.time() - t fpsOpencvDnn = frame_count / tt_opencvDnn label = "OpenCV
本章节的主要内容是图像分割，包括以下几点内容： 1、阈值二值化 2、Canny算子 3、Sobel算子 4、Laplace算子 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行...直方图方法选择二值化阈值主要是发现图像的两个最高的峰，然后在阈值取值在两个峰之间的峰谷最低处。...h[0] #打印返回值，这是一个元组 print(type(h)) #打印轮廓类型，这是个列表 print(type(h[1])) #查看轮廓数量 print (len(contours)) # 在二值图像上画出轮廓...Canny算子力图在抗噪声干扰和精确定位之间寻求最佳折中方案。 Canny算子求边缘的具体算法步骤如下： 1. 用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3....一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数。在一阶导数的极值位置，二阶导数为0。可以用这个特点来作为检测图像边缘的方法。
本章节的主要内容是霍夫变换，包括以下2个知识点： 1、直线检测 2、圆检测 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...---- 1、霍夫变换介绍 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个參数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。...图像霍夫变换通过把图像的坐标从2D平面坐标系变换到极坐标空间，可以发现原来在平面坐标难以提取的几何特征信息（如：直线、圆等），图像的直线与圆检测就是典型的利用霍夫空间特性实现二值图像几何分析的例子。...霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像做中值滤波,也可用高斯滤波，视噪声类型而定，具体可见图像模糊。...基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步： （1）检测边缘，发现可能的圆心。 （2）基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小。
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV编写HOG+SVM算法实现行人检测。 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...而检测时，则使用训练好的模型来识别滑动窗口中的ROI，也可以设置多尺寸，即使用滑动窗口中的ROI的图像金字塔，对多尺寸图像进行检测。 1、代码结构： ?...:param train: 训练数据集 :param labels: 对应训练集的标签 :param logger: 日志信息打印模块 :return: SVM检测器（注意：opencv...的hogdescriptor中的svm不能直接用opencv的svm模型，而是要导出对应格式的数组） ''' logger.info('Configuring SVM classifier
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...---- 1、基于OpenCV中自带的HOG的行人检测分类器，实现行人检测 # *_*coding:utf-8 *_* import cv2 import numpy as np img = cv2....person.jpg') hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) #使用opencv...2、基于OpenCV中自带的Haar的人脸检测分类器，实现人脸人眼检测 1）人脸检测 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np face_cascade...3、基于OpenCV中自带的LBP的人脸检测分类器，实现人脸检测 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np face_cascade
本章节主要是图像处理基础操作，主要包括以下几点内容： 1、图像视频读取显示保存 2、图像变换 3、卷积处理：图像增强和滤波去燥 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行...---- 1、图像视频读取显示保存 1）读取路径下的图像并显示，完整代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 图片路径...---- 2、图像变换 主要包括： 获取图像的高和宽； 将图像变为原来的2倍； 水平翻转180度； 垂直翻转180度； 水平垂直同时翻转； 图像绕着某一点的旋转； 调整亮度与对比度； 完整代码如下：...cv2.imread(img_path) cv2.imshow("origin_img", img) #获取图像的高和宽 height, width = img.shape[:2] # 将图像变为原来的...imshow("rotated", rotated) # 调整亮度与对比度 contrast = 1 #对比度 brightness = 100 #亮度 addWeighted =
本章节的主要内容是图像形态学，包括以下7个知识点： 1、膨胀 2、腐蚀 3、开操作 4、闭操作 5、形态学梯度 6、顶帽操作 7、黑帽操作 以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍...---- 1、图像形态学基础 膨胀与腐蚀是图像形态学最基础的两个操作，形态学的其它操作都是基于这两个操作基础上得到的，图像形态学是二值图像分析的重要分支学科。...二值图像的腐蚀和膨胀就是将一个结构元素（小型二值图，一般为3*3大小）在一个大的二值图上逐点移动并进行比较，根据比较的结果作出相应处理而已。...形态学梯度：膨胀操作与腐蚀操作的差值，形态学梯度还包括内部梯度和方向梯度，作用：提取前景物体的轮廓。 顶帽操作：原图像与开操作的差值，作用：提取图像中的噪声。...黑帽操作：闭操作与原图像的差值，作用：突出噪声与原始图像的交界处，可近似表现出一些轮廓。
原作者在训练时采用两种不同的方式，即1.采用相同尺寸的图像训练SPP-net 2.采用不同尺寸的图像训练SPP-net。实验结果表明：使用不同尺寸输入图像训练得到的SPP-Net效果更好。...注意：在每2张图中选取128个proposals时，需要严格保证至少25%的正样本类（proposals与groundtruth的IoU超过0.5），剩下的可全部视作背景类。...4.2 RPN与Faster-R-CNN特征共享 RPN在提取得到proposals后，作者选择使用Fast-R-CNN实现最终目标的检测和识别。...*1000的图经过VGG16大约为40*60，那么anchors的数量大约为40*60*9，约等于20000个anchor boxes.去除掉与图像边界相交的anchor boxes后，剩下约6000个...5.4 总结 YOLO是一种支持端到端训练和测试的卷积神经网络，在保证一定准确率的前提下能图像中多目标的检测与识别。
前言 在上一篇文章中，我们简要介绍了图像的基础知识，包括图像彩色通道，像素，分辨率等知识，学会这些东西，我们才能更好的理解图像处理的各种操作，今天，我们将会用上一篇文章（【图像篇】opencv...图像处理(一)---图像基础知识）提到的工具--OpenCV，并用python语言调用OpenCV接口来进行实际的代码操作，一起来看看吧！...学习图像处理，我们必须先搭建好相应的编程环境，python环境可以参考这篇文章（python环境搭建(番外篇)---那些年走过的路），其次在python环境安装好的基础上安装OpenCV，输入以下命令：...代码实践： #coding:utf-8 import cv2 # 读取图像 src_image = cv2.imread("bridge.jpg") # 打印OpenCV读取的图像数据 print(src_image...，一个是读入图像的方式(灰度读入，没有这个参数就是默认为彩色图像显示)， cv2.imread()函数读取后的图像通道顺序为BGR，因此一般用OpenCV读取的图像都会再次进行图像转换为RGB顺序，然后再来进行其他操作
相关工程文件下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1jfDQTdOQqIf34-D5Nx6big 密码：0d13
/test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # 克隆图像 m1 = np.copy(...C++代码： #include #include using namespace cv; using namespace std; int
一、blur—图像均值平滑滤波 简称 平均滤波 这是由一个归一化卷积框完成的。...numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('person_454.bmp',0) # 第二个参数的-1表示输出图像使用的深度与输入图像相同...高斯滤波可以有效的从 图像中去除高斯噪音 你也可以使用函数 cv2.getGaussianKernel() 自己 构建一个高斯核 import cv2 import numpy as np from matplotlib...高斯模糊简单点说： 在某些情况下，需要对一个像素的周围的像素给予更多的重视 三、medianBlur—图像中值滤波 简称：中值模糊 顾名思义就是用与卷积框对应像素的中值来替代中心像素的值。...因此边界也会别模糊掉 双边滤波在同时使用空间高斯权重和灰度值相似性高斯权重 空间高斯函数确保只有邻近区域的像素对中心点有影响， 灰度值相似性高斯函数确保只有与中心像素灰度值相近的才会被用来做模糊运算
OpenCV中图像直方图与应用 图像直方图数据在图像处理中应用十分广泛，根据直方图数据不同常见的有如下三种： - 图像像素直方图、 - 像素梯度直方图 - 像素角度直方图 后面两个在图像特征提取SIFT...与HOG中均有应用。...OpenCV中提供了几个非常有用的直方图操作函数，实现了直方图统计计算、到直方图均衡化、直方图反向投影等功能。 图像像素直方图 OpenCV3.1.0中计算直方图的对应函数calcHist ?...OpenCV中的API函数为 equalizeHist src参数表示输入的图像，必须是8位灰度图像 dst参数表示均衡化之后的图像，大小和类型必须跟输入图像一致 输入原图如下： ?...直方图反向投影的基本步骤可以分为如下三步 获取图像特征的区域-ROI 根据ROI生成直方图特征 利用直方图特征进行反向投影，在未知图像上寻找特征 OpenCV3.1.0中对应的直方图反向投影API函数为
Windows Forms:在C#中将图像转换成灰度图 本文翻译自Windows Forms: Convert an image into grayscale in C# 这篇文章向你展示在C# Windows...创建一个新的Windows窗体应用程序项目，然后创建一个允许你可以打开图像，然后将图像转换成黑白图像的简单的UI，如下图所示： ?...Image.FromFile(openFileDlg.FileName); } } } 下一步，创建一个MakeGrayscale方法允许你在C...#中将图像转换成灰度图如下： // convert an image into grayscale in c# public Bitmap MakeGrayscale(Bitmap original...，然后创建一个颜色矩阵，并在C#中将彩色图转换成灰度图。
本文已收录于Opencv系列专栏： 深入浅出OpenCV ，专栏旨在详解Python版本的Opencv，为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅，持续更新。...文章目录 1.图像通道 通道分离 通道合并 2.图像直方图 直方图绘制 方法一：cv库 方法二：plt库 三通道直方图绘制 3.图像色彩空间 RGB 颜色空间 HSV 颜色空间 RGB空间与HSV 转化...函数： cv2.split(img) 参数说明 参数1 ：待分离通道的图像 例程 #加载opencv import cv2 src=cv2.imread('split.jpg') cv2.imshow(...概念： 颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统）它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。...模型优点 在处理彩色图像时，可仅对I分量进行处理，结果不改变原图像中的彩色种类； HSI 模型完全反映了人感知颜色的基本属性，与人感知颜色的结果一一对应。
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