从事测试工作已有4年了，期间通过python编写了很多自动化脚本，接下来的日子和大家分享一下测试工作上常用的python库，适合常年从事黑盒测试的同学了解一些入门级技巧。
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本文主要介绍轮廓逼近的原理及其在OpenCV中的使用演示。同时可在文末获取Python-OpenCV学习文档pdf。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
首先先去opencv官网（http://opencv.org/downloads.html）下载linux版本的opencv压缩包，此处下载的opencv3.1版本的。
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使用cv2.imread()函数读取图像。第二个参数是一个标识，它用来指定图像的读取方式。
在pytorch中经常会遇到图像格式的转化，例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor，亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同，因此，如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。
简易安装方式是从库中安装编译好了的Opencv，这种安装方式简单方便，缺点是容易在使用中出现未知bug，比如不能imshow图像，不能读视频文件等（opencv3好像好一点）。
如果是源码安装OpenCV的话，进入到OpenCV的安装目录，进入到build文件内，终端输入以下命令：
在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv 下载对应python版本和windows系统opencv的whl文件，例如我的系统是win10+64位+python3.5，于是下载的opencv_python-3.4.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl
随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。
OpenCV 3.4.2和即将发布的OpenCV 4加入了一个强大的文本检测算法——EAST text detector，该算法来自于旷视科技发表于CVPR2017的论文《EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector》，PyImageSearch昨天刚刚发布了关于使用Python-OpenCV接口实现的基于该算法的demo。
光流法是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。 简单来说，光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。
最近一直在用PyQT跟python-opencv做开发，正好需要固定阈值二值化，于是我就随手写下了如下的代码片段：
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】让图片配合你的音频出演，配套sd-webui插件已发布！ 随着数字人概念的火爆、生成技术的不断发展，让照片里的人物跟随音频的输入动起来也不再是难题。 不过目前「通过人脸图像和一段语音音频来生成会说话的人物头像视频」仍然存在诸多问题，比如头部运动不自然、面部表情扭曲、视频和图片中的人物面部差异过大等问题。 最近来自西安交通大学等的研究人员提出了SadTalker模型，在三维运动场中进行学习从音频中生成3DMM的3D运动系数（头部姿势、表情），并使用一
国庆就要来了！今年是新中国成立70周年，大家的热情都很高涨。这不，我今天一翻朋友圈，被齐刷刷地带国旗的头像给刷屏了！
# mbuckler/tf-faster-rcnn-deps # # Dockerfile to hold dependencies for the Tensorflow implmentation # of Faster RCNN FROM mbuckler/tensorflow:cuda-7.5 WORKDIR /root # Get required packages RUN apt-get update && \ apt-get install vim \ p
---- 安装opencv有很多种方式，我列出了两种方式。并针对第二种方式进行了详细的安装解释。 从Ubuntu源安装opencv sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv 从opencv官方源代码安装 1.安装opencv所依赖的包 # KEEP UBUNTU OR DEBIAN UP TO DATE sudo apt-get -y update sudo apt-get -y upgrade sudo apt-get -y dist-upgrad
Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像，如果没有安装opencv的，可以用pip安装：
在使用打印机或扫描仪扫描文档时，由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。
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！
面部动画在很多领域都是一项关键技术，比如制作电影、视频流、电脑游戏、虚拟化身等等。
在深度学习当中数据集往往起着很大的作用，在实现对自己特定目标的识别时候，往往需要自己采集数据集 下面就用一个Python小脚本来实现按指定键拍照并保存，该程序可以指定拍照键，也可以指定拍照次数，加上摄像头，可以实现照相机功能。同样可以从视频里面直接逐帧提取图片， 直接上代码
整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记、原理分析、使用例程等相关的博文。排序不分先后，随机整理的。如果有好的资源，也欢迎介绍和分享。 1：OpenCV学习笔记 作者：CSDN 数量：55篇博文 网址：http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2：部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者：梦想腾飞 数量：20篇博文 网址：http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/category/159385
在网络距离美国较远的情况下，或PIP版本未达到要求的情况下，会install 失败。
首先尝试使用yolo官网yolo给的教程，在树莓派上测试，但是在运行时出现段错误，尝试很多方法无法解决。在国外的网站找到darknet-nnpack这个东西，可以完美的在树莓派上运行。
OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint，通过图像修复的方法来去除水印，最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。有些图像并不适用inpaint方法来去除水印，比如下面的这种包含文本的图像中的水印，即便提供了水印的mask图，修复后也会丢失文字信息，这并不是我们想要的。
后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移，因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码。代码如下：
OpenCV4.5.4的DNN模块中新增了对语音识别的支持，本文以Python版本实例来做验证介绍。
将ICDAR2011数据集简单制作成VOC2007格式, 放入Faster_RCNN
本文介绍了基于Python库Face_Recognition动手DIY人脸识别的详细步骤和代码实现，包括安装和调用库、实现人脸识别、输出结果等步骤。
虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8，最新版是3.0，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现，超级方便。
Pytorch发布已经有一段时间了，我们在使用中也发现了其独特的动态图设计，让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解。
本文主要介绍如何使用OpenCV获取不规则区域的最大内切圆。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
新增了六个教程： OpenCV 图像处理学习手册 零、前言 一、处理图像和视频文件 二、建立图像处理工具 三、校正和增强图像 四、处理色彩 五、视频图像处理 六、计算摄影 七、加速图像处理 Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册 零、前言 一、设置 OpenCV 二、处理文件，相机和 GUI 三、使用 OpenCV 处理图像 四、深度估计和分割 三、检测和识别人脸 六、检索图像并将图像描述符用于搜索 七、建立自定义对象检测器 八、追踪对象 九、相机模型和增强现实 十、使用 OpenCV 的神
之前听到过别人有说过Python只是一个玩具做不了大项目，我当时是嗤之以鼻的，不说豆瓣这样的公司采用Python做的网站，GitHub上那么多大项目都是用Python写的，怎么能说Python只是一个玩具呢。直到我参与维护一个Python项目。
欢迎阅读系列教程，内容涵盖 OpenCV，它是一个图像和视频处理库，包含 C ++，C，Python 和 Java 的绑定。 OpenCV 用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌阅读，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
开运算和闭运算就是将腐蚀和膨胀按照一定的次序进行处理。但这两者并不是可逆的，即先开后闭并不能得到原先的图像。
这里需要下载 opencv 和 opencv_contrib (后者会在 cmake 配置的时候用到), 这是因为 opencv3以后 SIFT 和 SURF 之类的属性被移到了 contrib 中,执行下面两条指令下载 OpenCV3.2.0
#直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0,255.0])
对Core模块大量像素级别的操作函数与Imgproc中大量图像处理函数做了整体优化，速度又有提升
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数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。
有个粉丝前几天问我：本人小白一枚，看了很多深度学习，机器学习以及图像处理等视频和书之后，理论有一些长进，但是实际运用能力不足，从反面也是由于理论认识不足所致，所以想问问有没有好的项目，提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的，通俗易懂，老少皆宜，适合在校大学生、科研人员，在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化．
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