本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-spots-in-an-image-with-python-and-opencv...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?...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。...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。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。
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)。...属性2：我们应该能够轻松地找到这个引用对象在一个图像,要么基于对象的位置(如引用对象总是被放置在一个图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状,独特和不同图像中所有其他对象)。...在任何一种情况下，我们的引用都应该以某种方式是唯一可识别的。 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。
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。...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程中...在这样的OCR识别中，首先可以通过投影的方法，实现字符的分割。 2 . 压板识别 ? ? 在这样的项目中，同样可以通过投影的方法，获得各个压板的准确定位。 3、轮廓展开分析 ?
compute_image_mean工具 这个文件是一个二进制文件，可以通过python读取的。...但是读取出来的值并不是真正的均值，而且一张图像，很多人使用第三方框架调用Caffe训练好的模型时候就不知道如何找到预处理时候的均值了。...读取与解析 搞清楚这件事情之后，就可以通过python读取mean.binaryproto文件，然后直接得到均值图像，记得它的存储顺序是NCHW，所以要矩阵转换为HWC，因为N为1可以去掉的。...最终得到输出的通道值，OpenCV有个cv.means函数调用一下即可打印出来，知道减去的means是多少了。...", np.uint8(data)) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 使用上述代码即可查看均值图像，而且得到图像数据集各个通道均值，前提是有caffe python
/ 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。...我们的目标是找到0.25美分，然后利用0.25美分的尺寸来测量0.25美分硬币与所有其他物体之间的距离。...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)。
之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除，代码如下 img = morphology.remove_small_objects(img, size) img = morphology.remove_small_holes...(img, size) 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...img首先使用阈值处理获得二值化图像，cv2.threshold表示进行阈值二值化处理，0.1是设定的阈值(img是0-1图像)，1表示图像中的最大值，cv2.THRESH_BINARY表示图像处理的方法...然后使用findContours，用来获得二值化图像的轮廓信息，findContours中cv2.RETR_EXTERNAL是表示轮廓获取方式，是表示内圈的轮廓不需要进行获取，cv2.CHAIN_APPROX_NONE...以上这篇使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作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。
安装和配置OpenCV 4.0+Python 在这一部分中，我们将详细指导您如何安装Python和配置OpenCV库，以确保您的开发环境正确设置，为后续的学习和实验做好准备。...2.1 安装Python和OpenCV Python作为一门易学易用的编程语言，与OpenCV的结合为图像处理提供了强大的支持。...3.2 色彩空间转换 色彩空间的转换在图像处理中是常见的任务。我们将解释不同的色彩空间模型，如RGB、灰度和HSV，并演示如何在它们之间进行转换。...目标检测与识别 在这一章节中，我们将深入研究目标检测和识别的技术，为您展示如何在图像中找到和识别特定的物体。...4.3 目标跟踪：Mean-Shift和卡尔曼滤波 目标跟踪在视频分析中起着重要作用。我们将学习Mean-Shift算法和卡尔曼滤波的原理，以及如何使用它们来实现目标跟踪。 5.
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 ?
这就是今天要介绍的内容了 这篇博文的目标是演示使用计算机视觉和图像处理技术实现条形码的检测。...我们将使用numpy进行数字处理，argparse用于解析命令行参数，cv2进行opencv绑定。 然后我们将设置命令行参数。...中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。...AD%E7%9A%84%E6%9D%A1%E5%BD%A2%E7%A0%81 或点击“阅读原文”可跳转 使用方法：python3 detect_barcode.py --image images/barcode..._01.jpg 另外还提供了其他的测试图片 英文原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2014/11/24/detecting-barcodes-images-python-opencv
前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形。 准备工作 首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV，这里版本使用Framework4.7.2。...使用OPenCV剪切矩形 现在，我们进入项目，进行OPenCV的调用。...下面是截取矩形的代码，代码中只截取了宽度最大的那个矩形。...图中红线为检测到矩形后，手动画上去的矩形轮廓。 使用OPenCV剪切圆形 编写矩形剪切函数——CutCircleImage。 函数里，我们依然先将图像进行缩放，为了有效的减少检测到的圆形数量。...OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。
人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...应用 在监控计算机视觉中，经常使用年龄和性别预测。计算机视觉的进步使这一预测变得更加实用，更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用中的实用性，该研究课题取得了重大进展。...实施 现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。 使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...time from google.colab.patches import cv2_imshow 第 2 步：在框架中查找边界框坐标 使用下面的用户定义函数，我们可以获得边界框的坐标，也可以说人脸在图像中的位置...下面的用户定义函数是 pipline 或者我们可以说是主要工作流程的实现，在该工作流程中，图像进入函数以获取位置，并进一步预测年龄范围和性别。
隐写术是在任何文件中隐藏秘密数据的艺术。 秘密数据可以是任何格式的数据，如文本甚至文件。...在这篇文章中，我们将重点学习基于图像的隐写术，即在图像中隐藏秘密数据。 但在深入研究之前，让我们先看看图像由什么组成： 像素是图像的组成部分。...每个 RGB 值的范围从 0 到 255。 现在，让我们看看如何将数据编码和解码到我们的图像中。 编码 有很多算法可以用来将数据编码到图像中，实际上我们也可以自己制作一个。...在这篇文章中使用的一个很容易理解和实现的算法。 算法如下： 对于数据中的每个字符，将其 ASCII 值转换为 8 位二进制 [1]。 一次读取三个像素，其总 RGB 值为 3*3=9 个。...PIL ，它代表Python 图像库，它使我们能够在 Python 中对图像执行操作。
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是numpy在图像处理中的基本使用 1.获取图片高宽通道及图像反转 # 获取图片高宽通道及图像反转...函数执行前后滴答数之差与滴答频率之比为前后时间差 print("time: %s ms" % (time * 1000)) 默认输出时间为秒(s) 输出： time: 2870.7665066666664 ms 笔者使用的是...i5处理器 调用opencv的API实现图像反转 #调用opencv的API实现图像反转 def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) # 按位取反...，白变黑，黑变白 cv.imshow("inverse_demo", dst) 所用时间 time: 100.06570666666667 ms 能调用API的尽量使用API接口，提升效率...("threechannels_image",img2) 构造的单通道和三通道图像如下： ?
一个读者的问题： 我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?...在使用OpenCV和Python处理视频文件时，有两种方法来确定帧的总数： 方法1：使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回帧总数的快速、高效的方法。...计算帧数的简单方法 在OpenCV中计算视频帧数的第一种方法非常快——它只是使用OpenCV提供的内置属性来访问视频文件并读取视频的元信息。...现在让我们来看看这个函数是如何在imutils中实现的： # import the necessary packages from ..convenience import is_cv3 import...我们需要is_cv3函数来检查实际的OpenCV使用的是cv2还是OpenCV的哪个版本。 我们在第5行定义count_frames函数。
Mean Shift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是Mean Shift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值...Mean Shift在计算机视觉领域的应用非常广，如图像分割，聚类和视频跟踪，小编曾经用Mean Shift实现目标跟踪，效果还不错。本文详细的总结了Mean Shift算法原理。...目录 1.核密度估计 2.Mean Shift算法 3.图解Mean Shift算法 4.带宽对Mean Shift算法的影响 5.图像分割 6.聚类 7.Mean Shift算法优缺点 1.核密度估计...（4）收敛到相同点的样本被认为是同一簇类的成员 4.带宽对Mean Shift算法的影响 Mean Shift通过带宽来调节簇类的个数，本节用核概率密度的角度去理解带宽对Mean Shift算法的影响...我们对上图的像素点映射为RGB三维空间： ? 然后运行mean shift算法，使用带宽为25的高斯核，如下gif给出每个样本收敛到局部最大核密度的过程： ?
对于这些问题，我们可以使用OpenCV完成：一个针对（实时）计算机视觉应用程序的高度优化的开源库，包括C ++，Java和Python语言。...如果使用的type(img)话，将显示该图像的尺寸包括高度、重量、通道数。 彩色图像有3个通道：蓝色，绿色和红色（在OpenCV中按此顺序）。 ?...为了避免在人脸图像分类过程中存在的干扰，通常选择黑白图像（当然也可以使用彩图！...为此，我们将使用OpenCV中自带的的基于Haar特征的级联分类器进行对象检测。 首先，我们选择用于面部和眼睛检测的预训练分类器。...在OpenCV中，我们可以与同时执行缩小和升频resize()，有几个插值方法可用。
本文演示代码用于滤出图像中的低频信号。...import numpy as np from PIL import Image from numpy.fft import fft, ifft def filterImage(srcImage): # 打开图像文件并获取数据...9e3, 0, result) # 傅里叶反变换，保留实部 result = ifft(result) result = np.int8(np.real(result)) # 转换为图像...im = Image.frombytes(srcIm.mode, srcIm.size, result) im.show() filterImage('sample.jpg') 原始图像...结果图像： ?
本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...pip install Pillow pip install pytesseract 代码示例 下面是一个简单的代码示例，演示如何使用这些库进行图像中的文本识别。...加载图像：使用 PIL 的 Image.open() 函数加载图像。 文本识别：使用 pytesseract 的 image_to_string() 函数进行文本识别。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。
翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 在本节中，我们将学习: • 使用OpenCV找到图像的傅里叶变换 • 利用Numpy中的FFT函数 • 傅立叶变换的一些应用 • 我们将看到以下函数...你可以把同样的想法延伸到图像上。在图像中，哪里的振幅变化剧烈？在边缘点，或噪音。所以我们可以说，边缘和噪音是图像中的高频内容。如果振幅没有太大的变化，那就是低频成分。...(一些链接被添加到附加资源中，它用例子直观地解释了频率变换)。 现在我们来看看如何找到傅里叶变换。 Numpy中的傅里叶变换 首先我们将看到如何使用Numpy找到傅立叶变换。...这就是我们在图像梯度一章中看到的情况。这也表明大部分的图像数据存在于频谱的低频区域。总之我们已经看到了如何在Numpy中找到DFT、IDFT等。现在让我们看看如何在OpenCV中实现。...现在让我们用零来填充它（对于OpenCV来说），并找到它们的DFT计算性能。你可以通过创建一个新的零数组并将数据复制到其中，或者使用cv.copyMakeBorder()来完成。
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
