1999年,英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目,并于 2000 年发布第一个版本。2005年,OpenCv 被首次应用在 Stanley,这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今,OpenCv 除了支持计算机视觉,还增加了众多机器学习相关算法,未来还将持续扩展。
我最近在学习 OpenCV,这里会把可以直接运行的代码附上,希望可以帮助到学习 OpenCV 的同学。
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。
前言 承接上文,作为一个经常逛b站的肥宅,近期b站上除了流行"品如”素材的视频,更多的莫过于蔡xx打球视频的了,有模仿的,有对比的,有手绘的,更过分的是竟然有人在命令行输出了他的打球视频,地址在:ht
前段时间,一只可爱的小黄鸭火起来了,据说是抖音上一位黄衣小姐姐模仿小黄鸭的动作而走红。这只动作呆萌的小黄鸭表情包也跟着火起来了,小黄鸭表情包也由一只变成多只,颜色也变幻莫测。
本文来自光头哥哥的博客【Count the total number of frames in a video with penCV and Python】,仅做学习分享。
我们经常在B站上看到一些字符鬼畜视频,主要就是将一个视频转换成字符的样子展现出来。看起来是非常高端,但是实际实现起来确实非常简单,我们只需要接触opencv模块,就能很快的实现视频字符化。但是在此之前,我们先看看我们实现的效果是怎样的:
【导读】你的五福集齐了吗?作为一名技术人,我们是不是可以用技术方法快速实现呢?今天,我们就为大家推荐四种新鲜的方法,生成风格不同又数量庞大的「福」字,让大家不用满世界找福字,动动手指即可。
今天分享的这段代码,看起来没啥实际用处,而且有些反潮流,因为现如今大家看视频都追求更高分辨率的超清画质,而我们这个,是一个“超不清”的视频播放器:
调用摄像头需要使用到 OpenCV 模块,而识别二维码则需要使用到 pyzbar 模块。
二维码作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维码的存在。那你知道二维码是怎么解析的吗?有想过自己实现一个扫码工具吗?如果想的话就继续看下去吧!
嗨,亲爱的读者们!欢迎来到这场计算机视觉的奇妙之旅!今天,我们将一同揭开计算机视觉的神秘面纱,而我们的向导就是一款强大的工具——OpenCV。别担心,我们将从零开始,一步步地领略计算机视觉的魅力。
字符画是一系列字符的组合,我们可以把字符看作是比较大块的像素,一个字符能表现一种颜色(暂且这么理解吧),字符的种类越多,可以表现的颜色也越多,图片也会更有层次感。
介于我使用的是jupyter notebook,所以在安装dlib和opencv-python时是在
连接EP——获取EP图像——处理EP图像——获得人脸坐标——控制云台运动 下面我们就开始吧。
下面这个代码是借鉴别人调用摄像头进行人脸检测的 然而竟然报错 cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp 查阅资料 发现是分类器路径问题 如果用\在python中有转义作用 可以在前面加入r 取消转义 或者把\改成/ 完美解决
前几天,在食堂吃饭,本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了,前十分钟看着领导都很忙,中间十分钟中国人民都很幸福,后十分钟别的国家都生活在水深火热里,顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己,便毫无抬头的欲望。
生成动态图需要读取原始gif图并生成新的gif图,即需要读取和保存功能。使用opencv可以轻松读取gif,首先安装opencv库:
由与上不了学,教我们Mastercam的老师提前给我们布置了4道习题。对我们太好了,谢谢老师
现在说的机器视觉(Machine Vision)一般指计算机视觉(Computer Vision),简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
OpenCV是一个C++库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,涵盖了很多计算机视觉领域的模块。
背景是这样的, 我的家里台式机常年 休眠, 并配置了 Wake On Lan (WOL) 方便远程唤醒并使用.
现在,面部识别已成为生活中的一部分。因此,在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候,这时就要求获取我们的实时面部图像,并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。
Python牛已经不是一天两天的事了,但是我开始也没想到,Python能这么牛。前段时间接触了一个批量抠图的模型库,而后在一些视频中找到灵感,觉得应该可以通过抠图的方式,给视频换一个不同的场景,于是就有了今天的文章。
在科技高速发展的今天,人们对各类文件的要求也逐渐升高。其中视频在传输过程中容易被平台压缩,压缩视频帧数。或者是原视频帧数本身就不高。于是,各大开发者就陆续写出了关于ai补帧的程序
我们经常会遇到一些对于多媒体文件修改的操作,像是对视频文件的操作:视频剪辑、字幕编辑、分离音频、视频音频混流等。又比如对音频文件的操作:音频剪辑,音频格式转换。再比如我们最常用的图片文件,格式转换、各个属性的编辑等。因为多媒体文件的操作众多,本文选取一些极具代表性的操作,以代码的形式实现各个操作。
根据复杂性和效率的不同,任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案,主要包括基于深度学习实现,以及基于重量传感器、光传感器实现等。
随着人脸识别技术的发展,给我们的日常生活带来了许多的便利,但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
玩抖音的朋友都应该知道,最近「卡点视频」简直不要太火。抖音上很多大神也出了剪辑各种卡点视频的教程。
MMEditing 是面向底层视觉任务的工具包,属于 OpenMMLab 开源算法体系。近期,我们在 MMEditing 中拓展了一个新的方向:视频插帧。本文将简要介绍视频插帧的技术原理,并带大家使用 MMEditing 实现一个视频插帧的 Demo。
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,它的目标是提供一个简单易用的计算机视觉基础设施,帮助人们快速构建复杂的应用程序。它包含 500 多项功能,涵盖许多视觉领域,包括工厂产品检测、医学成像、安全、用户界面、相机校准、立体视觉和机器人技术。
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。
前几天写了个实现特效的博客,感觉有点差强人意,只是简简单单的换背景应用场景不是非常多,今天就来实现一个更加复杂的特效“影分身”。下面有请我们本场的主演,坤制作人为我们表演他拿手的鸡你太美。
选自TowardsDataScience 作者:Léo Beaucourt 机器之心编译 参与:李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API,通过网
环境: Python版本:3.6.2 opencv版本:opencv-python==3.4.3.18 ---- 安装opencv pip install opencv-python ---- 对图片操作 import cv2 # 识别图片 img = cv2.imread('cup.jpg', flags=cv2.IMREAD_LOAD_GDAL) # 添加对图片的处理内容 # 展示的图片 cv2.imshow('hello', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAll
这个是测试下视摄像头的一段代码,因为是有了'__main__'所以是可以作为一个可执行的脚本去运行的
我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动,其中准确率在78.4-94.5%之间(取决于任务类别)。 比如,活动类别的可包括:
在之前也写过生成字符视频的文章,但是使用的是命令行窗口输出,效果不是很好,而且存在卡顿的情况。于是我打算直接生成一个mp4的字符视频。大致思路和之前一样:Python20行代码实现视频字符化。
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中,视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此,要对视频进行理解和分析,首先需要从视频中提取出每一帧的图像。
最近业务碰到了一个标注任务,获取gif图的最后一张然后调用内部的模型进行识别看gif是不是同样的内容,用脚本的方法试试 获取gif的最后一张 import os, imageio # 获取gif图的最后一帧,并保存png def get_gif_last_frame(gif_path): image_path = gif_path.replace(".gif", ".png") if os.path.exists(image_path): return image_path
音频质量评估-1:之前主要学习了音视频的编码和解码原理,和测试音频质量的方法。接下来继续学习下当前 短视频 领域的 视频质量测试方法。
1.电极式眼动追踪:这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率,但需要接触眼球,因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
本文主要介绍如何使用OpenCV和PaddleHub实现一个实时人脸口罩检测系统。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
我经常被问各种OpenCV开发环境文件,从OpenCV3到OpenCV4,从OpenCV源码编译到扩展模块编译,从SIFT支持到CUDA支持,从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦,我都懒得回答,不是我态度问题,而是我想到一个更好的办法,可以节省点时间,同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境,如何编译OpenCV各种版本支持,于是我就录制了一系列的OpenCV开发环境搭搭建的视频教程,而且全部上传到了B站,需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可,这样方便后来者更好的查看,希望变成一个CGC,可持续更新的视频内容!
人员摔倒识别预警系统通过opencv网络模型技术,人员摔倒识别预警系统能够智能检测现场画面中人员有没有摔倒,人员摔倒识别预警系统无需人为干预可以立刻抓拍告警。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
错误一:you are using pip version ** howerver version ** is available. you should consider upgrading via the ‘python -m pip install --upgrade pip’ command. 键入 'python -m pip install --upgrade pip’依旧出错 解决办法:在命令窗口运行pip install opencv-python 后重试
在本文中,我们将谈到如何用 OpenCV 的多目标追踪API,通过使用 MultiTracker 类来实现。我们将分享用 C++ 和用 Python 实现的代码。
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库,最初由intel使用C和C ++进行开发的,现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库,是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库,主要关注实时应用程序。
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