要绘制多边形,首先需要顶点的坐标。将这些点组成形状为ROWSx1x2的数组,其中ROWS是顶点数,并且其类型应为int32。在这里,我们绘制了一个带有四个顶点的黄色小多边形。
1. 学习目标 学会使用 cv.putText 函数向图像添加文本; 学会使用 cv.getTextSize 函数获取绘制文本占用的宽高等属性。 2. 绘制文本 cv.putText 函数说明 2.1 函数使用 cv.putText(img, text, pos, fontFace,fontScale,color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]) → img 2.2 参数说明 参数 说明 img 表示输入图像,允许单通道灰度图像或多通道彩色图像。
OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口,对于其背后的算法,尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现),查阅官方文档,并未找到完全对应上的内容。因此,下文主要偏向于实践。
在本书的第一部分中,将向您介绍 OpenCV 库。 您将学习如何安装开始使用 Python 和 OpenCV 进行编程所需的一切。 另外,您还将熟悉通用的术语和概念,以根据您所学的内容进行语境化,并为掌握本书的主要概念奠定基础。 此外,您将开始编写第一个脚本以掌握 OpenCV 库,并且还将学习如何处理文件和图像,这是构建计算机视觉应用所必需的。 最后,您将看到如何使用 OpenCV 库绘制基本和高级形状。
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
1. 知识点 学习 cv.polylines 函数的使用; 学习 cv.fillPoly 函数的使用。 2. 绘制折线或多边形 cv.polylines 函数说明 2.1 函数使用 cv.polylines(img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) → img 2.2 参数说明 参数 说明 img 表示要在其上绘制矩形的图像的img对象。 pts 表示一个或多个点集。 isClosed 表示标志,决定所绘制的多边形是否闭合。若为
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV4.4版本以后已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了,可以不需要编译OpenCV源码,直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了。但是很多人还以为必须要编译源码才能使用SIFT特征检测的函数!如果还不知道SIFT特征是什么,就看这里的这篇文章就好啦。 OpenCV SIFT特征算法详解与使用 01 创建SIFT特征提取器 下面就来验证一下是否真的可以了,请看步骤与过程,首先创建SIFT特征提取器
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》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
专利,采购,程序等都会使用流程对整个过程进行总结归纳之后绘制使用,得到的反向是很不错的,使用起来也较为便利,下面围绕流程图怎么画,以及如何在迅捷画图中绘制流程图的过程进行展示阐述。
📷 点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 错误集锦 自从我在B站放置了免费课程之后,我也接受各种吐槽,受到广大OpenCV爱好者各种问题灵魂拷问,最
pip install visdom下载后,第一次运行会Checking for scripts,下载一些文件,但是很慢,可用直接复制别人安装好的visdom下的static文件夹(直接从一台服务器复制到另一台,如果没有这些文件,可以参考visdom安装,安装2),30服务器在/home/user-name/.local/lib/python3.7/site-packages/visdom,38服务器在/home/user-name/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/visdom/。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
B站这个视频列表是真的体验感太差了,有时候想把章节复制下来,再对应的章节下面做笔记,实在是太难搞了,于是就有了这篇文文章
OpenCV DNN模块支持的图像语义分割网络FCN是基于VGG16作为基础网络,运行速度很慢,无法做到实时语义分割。2016年提出的ENet实时语义分割网络基于编码与解码的网络语义分割方式,类似UNet网络,通过构建自定义Block块,在Cityscapes, CamVid, SUN数据集上实现了性能与实时双提高。
考虑一个图像,其像素值只局限于某些特定的数值范围。例如,较亮的图像将有所有的像素限制在高值。但是一个好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此,你需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示,来自维基百科),这就是直方图均衡化的作用(简单地说)。这通常会改善图像的对比度。
无人机拍摄的图像分辨率往往较大,做目标检测时,需要进行裁剪再标注。 本文就来记录从图像裁剪到图像拼接的处理脚本思路。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
在游戏开发中,我们经常会回使用到边框检测。我们知道,边框检测是计算机视觉中常用的技术,用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中,可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的?以下是一个简单的示例代码,演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测:
在日常生活开发中,我们时常遇到需要自动化完成的重复性任务,比如自动化测试,还记得在某银行开发某某通软件时,开发要辅助测试,每次项目上线后都要群里发100条消息,真的苦不堪言,每次发版后都要测试(因为之前出现过消息丢失),在比如游戏辅助,比如读取桌面,在桌面内进行人脸识别找到头部,然后鼠标移动到头部,按下鼠标左键进行射击(不要骂我哦,我没有开挂),再比如完成一些日常任务啥的
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【走进OpenCV】系列,主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库,涉及到的知识点会做简单讲解。
考虑这样一个图像,它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如,较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此,您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示,来自wikipedia),这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品,ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务,但Matplotlib也不是完全不可以,本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制,主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines()、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法,本期推文为完善版本
本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作,虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比,但对于使用 Python进行可视化绘制的小伙伴们,希望本期推文对你有所帮助
https://blog.csdn.net/chentianting/article/details/88869872
无论初学者还是老手,在绘制流程图的过程中都不可避免地出现这样那样的错误,我们总结了一下,在流程的绘制过程中,比较容易犯得错误有: 1、没使用模板或没正确使用模板。在流程管理项目中,流程梳理之前需要事先定义好流程模板和形状规范。在绘制流程图时,项目组人员可以直接打开流程模板,按照形状规范来绘制。 2、流程边框与背景框没对齐。 3、用错形状。在流程模板里咨询公司已确定不同类型的流程节点使用不同的形状来代表。在绘制流程图时项目组人员会出现把操作框当成判断框或把结束符当成判断框来使用的情况。 4、自主修改开始符、结束符,或者流程分支遗漏结束符。在流程中每个分支都需要有结束符,表示这一分支的结束。而在绘制流程时遗漏某一分支的结束符也是项目组人员比较容易犯的错误。 5、没遵守判断框Yes和No的流入流出方向,或者判断框的分支缺少。在流程模板中已确定判断框的左右端是Yes的流入或流出,判断框的上下端是No的流入流出。在绘制流程时,项目组人员有时并未遵守这个规则,也经常会漏画分支。 6、连接线没粘附上形状,交叉,箭头指向错误。在绘制流程时,项目组人员会出现连接线没连上流程框或不该有连接线的时候画连接线的情况,也经常会出现指向错误的错误。 这些错误虽然非常容易出现,但在画的过程中,有意识地提醒自己注意,很多情况下还是可以避免的。
相位相关(phase correlate)可以用于检测两幅内容相同的图像之间的相对位移量。可用于对齐图像,不具备光照不变性。它是基于傅立叶变换的位移定理:一个平移过的函数的傅立叶变换仅仅是未平移函数的傅立叶变换与一个具有线性相位的指数因子的乘积,即空间域中的平移会造成频域中频谱的相移。它的公式定义为:设二维函数(图像)f(x,y)的傅立叶变换为F(u,v),即DFT[f(x,y)]=F(u,v),如果f(x,y)平移(a,b),则平移后的傅立叶变换为:
OpenCV图像直接拼接方法下面链接已做介绍,OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接 ,只是这次我们将使用现成的函数实现,它们是vconcat()和hconcat(),当然也有一些细微差异。
霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。
人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions),人脸检测的应用每天都在增加。
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。
本文主要介绍如何在OpenCV中使用EdgeDrawing模块查找圆(详细步骤 + 代码)。
关于OpenCV图像拼接的方法,如果不熟悉的话,可以先看看公众号整理的如下四篇文章介绍:
每周一期,纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿:contribute@livevideostack.com。 什么是体积视频? 本文介绍了体积视频(Volumetric Video)的解释,创建体积视频所需的设备,并给出了具体的用例。 原创干货 | 入门或者转行音视频,应该要怎么做? 想从事(入门或者转行)音视频开发,要怎么做?很多人对此都有疑惑,不光有工作多年的职场老司机,也有求学期间的研究生同学们,本文帮你分析到底要不要从事音视频开发工作,以及如果从事音视频开发要怎么做? 虎牙直播在AI实时剪辑技术上
| 导语 Quicksilver为神盾推出的一款推荐场景下数据快速处理系统,旨在解决数据如何在分钟级、秒级更新并对接线上。 背景 随着神盾推荐业务场景的不断深入,传统的离线训练+线上计算的模式可以说是推荐系统1代框架,已经不能完全满足部分业务场景的需求,如短视频、文本等快消费场景。下面先简单介绍下传统模式以及其在不断变化的场景需求中的不足点。 传统模式简单介绍 传统模式下,整个推荐流程粗略可分为,数据上报、样本及特征构造,离线训练评测,线上实时计算,abtest等。 • 优点: 系统架构简单 普适性较强,
变量之间的线性相关性是所有可能选项中最简单的。 从近似和几何任务到数据压缩,相机校准和机器学习,它可以在许多应用中找到。 但是,尽管它很简单,但是当现实世界的影响发挥作用时,事情就会变得复杂。 从传感器收集的所有数据都包含一部分噪声,这可能导致线性方程组具有不稳定的解。 计算机视觉问题通常需要求解线性方程组。 即使在许多 OpenCV 函数中,这些线性方程也是隐藏的。 可以肯定的是,您将在计算机视觉应用中面对它们。 本章中的秘籍将使您熟悉线性代数的方法,这些方法可能有用并且实际上已在计算机视觉中使用。
中秋佳节即将来临,作为传统的中国节日之一,人们除了品尝美味的月饼、赏月外,还喜欢通过绘画来表达对这个节日的喜悦和祝福。而如今,随着科技的不断发展,竟然可以借助计算机视觉库OpenCV来绘制精美的月饼和可爱的玉兔图像,真是令人大开眼界。
OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接,该模块通过简单的高级API设置,可以获得比较好的图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。
概述 来源:pyimagesearch 编译:AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》,想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出,就是找不到哪里不一样。 今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。
RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点,并用下述方法进行验证:
OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接,俗称硬拼,就是简单的将两张图片合并成一张大图。
Visio是一款流程图和图表工具,可以帮助用户在电脑上绘制各种类型的图表和流程图。它的易用性使得它成为了业界领先的软件之一。
一图胜千言。数据流图(DFD)是可视化系统中信息流的传统方法。一个整洁而清晰的DFD可以图形化地描述大量的系统需求。它可以是手动的,自动的,或者两者的结合。
在VC++中使用OpenCV绘制直线、矩形、圆和文字非常简单,分别使用OpenCV中的line、rectangle、circle、putText这四个函数即可。具体可以参考OpenCV官方文档:https://docs.opencv.org/4.x/index.html
在上一章中,我们了解了光学字符识别(OCR)技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型(EAST 模型)来识别扫描文档和照片中的文本,该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中,我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
OpenCV在通过特征描述子完成描述子匹配之后,会得到一些关键点对,我们会把这些关键点对分别添加到两个vector对象中,作为输入参数,调用单应性矩阵发现函数来发现一个变换矩阵H,函数 findHomography 就完成了这样的功能,常见的调用代码如下:
本附录显示了如何在 OpenCV 应用中设置 Pygame 库以及如何使用 Pygame 进行窗口管理。 此外,附录还概述了 Pygame 的其他功能以及一些学习 Pygame 的资源。
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